AAAI 2024 フェロー発表、清華大学の朱軍教授が選出

AAAI（人工知能振興協会）は、人工知能分野で国際的に最も権威のある学術団体の一つです。フェローは協会が会員に与える最高の栄誉です。人工知能に「並外れた顕著な貢献」をした人にのみ授与され、評価期間は10年です。

AAAIフェローは、極めて厳格な審査プロセスにより、人工知能分野の著名な学者として認められています。毎年、選出される人数が厳しく制限されているため、国際的な人工知能分野の殿堂として知られています。

本日、AAAIは2024年度フェロー選考の結果を発表し、清華大学の朱軍教授を含む計12名の学者が選出されました。

AAAI 2024 フェロー

アニマ・アナンドクマール カリフォルニア工科大学、NVIDIA

選出理由: 科学的機械学習のためのニューラル演算子や確率モデルのためのテンソル法など、機械学習への多大な貢献。

Anima Anandkumar 教授の研究分野は、大規模機械学習、非凸最適化、高次元統計、特に機械学習用テンソルアルゴリズムの開発と分析です。 Anandkumar 教授は、鞍点を効率的に脱出するなど、非凸最適化を高速化する効率的な手法に取り組んでいます。

クレア・カーディ コーネル大学

選出理由: 自然言語処理における共参照解決、情報および意見抽出、機械学習手法への多大な貢献。

クレア・カーディはコーネル大学のコンピュータサイエンスおよび情報科学部の教授であり、自然言語処理を研究しています。彼女は NSF CAREER 賞を受賞しており、多くのトップクラスのコンピュータ会議の組織委員会や研究雑誌の編集委員会で活躍しています。

ニテシュ・チャウラ ノートルダム大学

選出理由: 不均衡なデータからの学習、グラフ学習、人工知能の学際的応用への重要な貢献。

Nitesh Chawla 氏は、ノートルダム大学の Frank M. Freimann コンピューターサイエンスおよびエンジニアリング教授であり、Lucie Family Institute for Data and Society の所長です。彼は ACM フェローおよび IEEE フェローでもあります。

Chawla 氏は人工知能、データ サイエンス、ネットワーク サイエンスの専門家です。彼の研究は、基礎的な方法とアルゴリズムの最先端にあるだけでなく、学際的および翻訳的な側面でも進歩をもたらしています。さらに、Chawla 氏はデータ サイエンス ソフトウェアおよびクラウド コンピューティング企業である Aunalytics の共同設立者でもあります。

クリスティーナ・コナティ ブリティッシュコロンビア大学

選出理由: 特にインテリジェントな指導システムと視覚化の分野における、人間中心の人工知能と AI 駆動型パーソナライゼーションへの多大な貢献。

クリスティーナ・コナティはブリティッシュコロンビア大学のコンピューターサイエンスの教授です。彼女はミラノ大学でコンピュータサイエンスの修士号を取得し、ピッツバーグ大学でインテリジェントシステムの修士号と博士号を取得しました。

クリスティーナ・コナティの研究は、人工知能 (AI)、人間とコンピュータの相互作用 (HCI)、認知科学の交差点にあります。彼女の目標は、有用なタスクを実行し、ユーザーに広く受け入れられる AI システムを作成することです。つまり、AI システムはユーザーの関連属性 (状態、スキル、ニーズ、感情など) を予測および監視し、それに応じてインタラクションをパーソナライズして、タスクのパフォーマンスとユーザー満足度を最大化できます。

ジェニファー・ディ ノースイースタン大学

選出理由: 教師なしの説明可能な機械学習への多大な貢献、ヘルスケアの課題に対処するための人工知能の進歩、人工知能コミュニティへのサービス。

ジェニファー G. ダイ博士は、2002 年からマサチューセッツ州ボストンのノースイースタン大学で電気およびコンピュータ工学の教授を務めています。彼女は 1993 年にフィリピン大学で電気工学の学士号を取得し、1997 年にパデュー大学で電気工学とコンピュータ工学の修士号と博士号を取得しました。 2004 年、ジェニファー G. ダイ博士は NSF CAREER 賞を受賞しました。彼女の研究対象には、機械学習、データマイニング、統計パターン認識、コンピュータービジョンなどがあります。

アリエル・フェルナー ネゲブ・ベングリオン大学

選定理由: ヒューリスティック検索に多くの重要な貢献をした。

アリエル・フェルナーは、ベングリオン・ネゲブ大学の情報システム工学部の教授です。彼の研究分野は、人工知能におけるヒューリスティック検索で、理論的基礎、新しい検索アルゴリズム、ヒューリスティック検索の研究開発、そしてこれらすべてのさまざまな分野や状況への応用などです。最近の研究では、単一エージェント検索問題として、また他の設定で定式化できるマルチエージェントパス検索問題に焦点が当てられています。

クリスティアン・ケルスティング TU ダルムシュタット

選出理由: 統計的リレーショナル人工知能とニューラル記号学習の基礎と応用への多大な貢献。

クリスチャン・ケルスティングは、ドイツのダルムシュタット工科大学のコンピュータサイエンス学部の教授です。 2006年にフライブルク大学で博士号を取得後、MIT、フラウンホーファーIAIS、ボン大学、ドルトムント工科大学で勤務しました。彼の主な研究対象は、統計的リレーショナル人工知能 (AI) とディープ (確率的) プログラミングおよび学習であり、査読済みの技術論文を 180 本以上発表しています。

マウサムインド工科大学

選出理由: 自然言語処理、計画、人間の計算への貢献、および人工知能におけるリーダーシップ。

モッサム氏はインド工科大学デリー校のコンピューターサイエンス教授であり、2023年9月までヤーディAI研究所の初代学部長を務めた。彼はシアトルのワシントン大学の准教授でもある。モサムは、2001 年にインド工科大学デリー校で工学士の学位を取得し、2007 年にワシントン大学で博士号を取得しました。人工知能の分野で 20 年以上の研究経験があり、インターネット上の大規模な情報抽出、クラウドソーシング ワークフローを最適化する人工知能手法、確率的プログラミング アルゴリズムなど、多くの研究分野に貢献してきました。

最近、Mossam は、神経記号機械学習、放射線医学におけるコンピューター ビジョン、ロボット工学における NLP、多言語 NLP、および情報抽出、知識ベースの補完、質問応答、要約、対話システムなどのインテリジェント情報システムにおけるいくつかのトピックを研究しています。彼は 100 冊以上のアーカイブ論文と 1 冊の本を出版しており、Best Paper Award を 2 回、Test of Time Award を 1 回受賞しています。モッサム氏は、AAAI への長年にわたる関与と人工知能分野における優れた業績が認められ、2015 年に AAAI シニア メンバーシップを授与されました。

アリエル・プロカシア ハーバード大学

選考理由: 経済パラダイムに関する基礎研究や、ガバナンスとグループ意思決定への実際的な影響など、AIと社会への貢献。

アリエル・プロカシアはハーバード大学のコンピュータサイエンスの教授であり、経済と社会研究グループ (EconCS グループ) のメンバーで、人工知能、アルゴリズム、経済、社会に関わる幅広く動的な問題に取り組んでいます。

彼は2009年にエルサレムのヘブライ大学でコンピュータサイエンスの博士号を首席で取得し、博士論文は自律エージェントとマルチエージェントシステムの分野で最も優れた論文としてIFAAMAS Victor Lesser Distinguished Dissertation Awardを受賞しました。その後、ヤド・ハナディヴ氏のロスチャイルド・フェローシップの資金援助を受けて、マイクロソフトとハーバード大学で博士研究員として研究を行った。 2020 年にハーバード大学に着任する前は、カーネギーメロン大学のコンピューターサイエンス学部の教員を務めていました。

ブライアン・スカセラティ イェール大学

選出理由: 人間とロボットの相互作用、および認知的・社会的サポートを提供するロボットの使用に対する多大な貢献。

ブライアン・スカセラティは、イェール大学のコンピューターサイエンス、認知科学、機械工学の教授であり、NSF 社会支援ロボット研究プログラムのディレクターです。

Brian Scassellati の研究は、人間の社会的行動、特に初期の社会的スキルの発達の具体化された計算モデルの構築に重点を置いています。彼のその他の研究対象には、ヒューマノイド ロボット、人間とコンピューターの相互作用、人工知能、機械知覚、社会的学習などがあります。ブライアン・スカセラティの研究では、計算モデルと社会的に相互作用するロボットを使用して、乳児が社会的スキルを習得する方法のモデルを評価し、自閉症などの社会的発達障害の診断と定量化を支援します。

ブライアン・スカセラティは、2001 年に MIT でコンピュータ サイエンスの博士号を取得しました。ロドニー・ブルックスと共同執筆した卒業論文 (ヒューマノイド ロボットの心の理論の基礎) では、発達心理学のモデルを使用して、ロボットが人間を理解できるようにする基本的なシステムを構築しました。 MIT での彼の研究は、Cog と Kismet という 2 つの有名なヒューマノイド ロボットに焦点を当てていました。

Brian Scassellati は、MIT でコンピュータ サイエンスと電気工学の修士号 (1995 年)、コンピュータ サイエンスと電気工学の学士号 (1995 年)、脳と認知科学の学士号 (1995 年) も取得しています。

キリアン・ワインバーガー コーネル大学

選出理由：機械学習とディープラーニング研究への貢献。

キリアン・ワインバーガーはコーネル大学のコンピューターサイエンスの教授です。彼はオックスフォード大学で数学とコンピュータサイエンスの学士号を取得し、その後、ローレンス・ソールの指導の下、ペンシルベニア大学で機械学習の博士号を取得しました。 ICML（2004年）、CVPR（2004年、2017年）、AISTATS（2005年）、KDD（2014年準優勝）で最優秀論文賞を何度も受賞しています。 2012 年、Kilian Weinberger は NSF CAREER 賞を受賞しました。 Kilian Weinberger の研究は機械学習とその応用に焦点を当てており、特にリソース制約下での学習、メトリック学習、ガウス過程、コンピューター ビジョン、ディープラーニングに興味を持っています。コーネル大学に着任する前は、ワシントン大学の准教授であり、それ以前は Yahoo! で研究科学者として働いていました。

朱俊清華大学

選出理由: 機械学習の理論と実践への多大な貢献。

朱軍氏は清華大学コンピュータサイエンス学部の教授であり、人工知能研究所の副学部長、瑞来智慧の共同設立者兼主任科学者であり、かつてはカーネギーメロン大学の非常勤教授でした。彼は2001年から2009年にかけて清華大学で学士号と博士号を取得し、2011年に教職に就くために清華大学に戻った。朱軍教授は、科学探究賞、中国コンピューター学会自然科学第一賞、呉文軍人工知能賞自然科学第一賞、ICLR優秀論文賞などを受賞しています。IEEE TPAMI副編集長、ICML、NeurIPS、ICLRなどの国際会議の上級分野長/分野長を20回以上務めています。

朱軍教授は長年にわたり、確率的機械学習、ベイズ法の基礎理論、効率的なアルゴリズム、プログラミングライブラリなど、機械学習の研究に携わってきました。また、ベイズ法を用いて、ディープニューラルネットワークの敵対的堅牢性や複雑な環境での意思決定学習を研究しています。ICML、NeurIPS、KDD、JMLR、PAMIなどの有名な会議やジャーナルに100を超える重要な研究論文を発表しています。

朱軍教授はかつてチームを率いて、深層確率プログラミングライブラリ「Abacus」、強化学習ライブラリ「Tianshu」、敵対的攻撃防御プラットフォーム「Ares」を開発し、関連分野に広範囲な影響を与えました。彼のチームが開発した拡散モデルの効率的なアルゴリズムは、ICLR 2022国際会議で優秀論文賞を受賞し、DALL・E2やStable Diffusionなどのスタープロジェクトに採用されました。