今年のノーベル賞はアルトゥール・エケルト氏が受賞すると見られている。百度研究所の科学者の力を過小評価すべきではない。

今年のノーベル賞はアルトゥール・エケルト氏が受賞すると見られている。百度研究所の科学者の力を過小評価すべきではない。

2019年のノーベル賞受賞者のリストは、今年10月7日から発表されます。発表日が近づくにつれ、学界では今年のノーベル賞受賞者についての予想が出始めている。最近、「ノーベル賞の風見鶏」として知られるクラリベイト・アナリティクスは、2019年の受賞科学者19名のリストを発表し、今年または将来、生理学・医学、物理学、化学、経済学のノーベル賞を受賞する可能性のある科学者についての予測を行った。その中には、量子暗号の共同開発者の一人であり、百度研究所の諮問委員会のメンバーでもあるアルトゥール・コナード・エケルト氏もいる。

アルトゥール・エケルトは、オックスフォード大学数学科の量子物理学教授であり、シンガポール国立大学のリー・コン・チアン生誕100周年記念教授です。彼は今年6月に百度研究の諮問委員会メンバーとして入社し、百度研究に量子コンピューティングの分野で新たな視点をもたらし、量子コンピューティングと人工知能の融合を推進し、百度研究が将来を見据えた研究においてより広範な取り決めを行うことを推進しました。クラリベイト・アナリティクス社が今年の「引用栄誉賞」を授与したのは、アルトゥール・エケルト氏がエンタングルメントベースの量子暗号化方式の考案者であり、量子コンピューティングと量子暗号化に貢献し、また同氏の基礎研究が理論物理学と実験物理学をコンピューター科学や情報科学と結び付けていることが理由である。

百度研究所は、国際的に先進的な人工知能研究機関として、人工知能の将来を見据えた基礎研究に注力し、人工知能技術の最先端分野の探求に努め、国内外から多数のハイエンドの科学研究人材を集めています。百度研究所には、アルトゥール・エケルト氏のほか、AT&Tおよびベル研究所の元副社長で科学者のデイビッド・ベランジャー氏、イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校の終身教授でコンピュータービジョン分野の科学者のデイビッド・フォーサイス氏、有名な計算言語学の専門家マーク・リバーマン氏、ミネソタ大学の終身教授で知識発見およびデータマイニング(KDD)の分野におけるハイテクの栄誉であるACM SIGKDDイノベーション賞を受賞したヴィピン・クマール氏などのマスターコンサルタントがおり、また、ケネス・ワード・チャーチ氏、ドゥアン・ルンヤオ氏、ドウ・デジン氏、グオ・グオドン氏、ホアン・リャン氏、リー・ピン氏、ション・フイ氏、ヤン・ルイガン氏など、人工知能分野の科学者も多数在籍しています。

受賞者について:

クラリベイト・アナリティクスは、トムソン・ロイター社の知的財産・技術部門を前身とし、Web of ScienceやInCitesなどの著名な論文・雑誌索引プラットフォームを所有しており、2002年以来、Web of Scienceプラットフォーム上の論文・引用データに基づき、ノーベル賞に関わる生理学・医学、物理学、化学、経済学の4大分野で世界で最も影響力のある専門研究者を毎年選出し、「引用栄誉賞」を授与しています。この賞は、主に世界中の研究者による研究論文の引用頻度と引用の影響力に基づいて決定されます。受賞者は、その年または将来的にノーベル賞受賞者となる可能性が高いです。現在までに 50 人の引用栄誉賞受賞者がノーベル賞を受賞しており、そのうち 29 人は引用栄誉賞受賞後 2 年以内にノーベル賞を受賞しています。

<<:  工業情報化部:電話ネットワークアクセスの物理チャネルに肖像マッチング技術を導入

>>:  WeBank AI 主任科学者 NeurIPS の論文で「最新のニューラル ネットワーク盗難防止技術」が明らかに

ブログ    
ブログ    

推薦する

人工知能の過去と現在を1つの記事で理解する(おすすめコレクション)

はじめに:人工知能の開発プロセスは、多くの紆余曲折を伴う、3 つの上昇と 2 つの下降として説明でき...

CPP アルゴリズム問題のための共通コンテナ技術

[[413003]]アルゴリズムの問​​題を解決するときに CPP でよく使用されるコンテナ テクニ...

マイクロソフトのXiaoIceが第5世代の歌唱システムにアップグレード:人間のアイドルを超える

人工知能が歌うことは珍しくないが、本当に人間の声に近い、あるいは本物と偽物の区別がつかないような「機...

AIと建物の運用: 人、データ、信頼の基盤の構築

最近では、人工知能とそのサブセットである機械学習が注目のキーワードになっています。ディープフェイク、...

李開復氏は5人の学生が作ったAIプロジェクトを賞賛した

AI スタートアップのアイデアは、わずか 2 か月の作業で商品化できるのでしょうか?今年のイノベーシ...

...

...

MITは、Natureの表紙に掲載され、非コード領域のDNA変異を予測するディープラーニングフレームワークを設計した。

人間の細胞にはそれぞれ多数の遺伝子が含まれていますが、いわゆる「コーディング」DNA配列は、ヒトゲノ...

Google の社内機械学習プロジェクト「Project Ninja」の秘密を解明します。

すべての製品に人工知能を統合したい場合は、強力な機械学習チームを育成する必要があります。 Googl...

RealAIは、業界の信頼できる発展を促進するために人工知能セキュリティ技術ツールを作成します。

4月26日、中国サイバースペース管理局の主催で「人工知能-社会実験の観点から見た社会ガバナンス」を...

...

...

現代ロボットの父:スーパーAIは単なる空想

編集者注: この記事は、MIT Technology Review の副編集長兼編集長であり、AP ...

自動運転車の後、どのような仕事が人工知能に置き換えられるのでしょうか?

自動運転がどれだけ遠い未来の話なのか議論されている中、自動運転の旅客バス、アルファバス・スマートバス...

Facebookは、さまざまな機械学習の問題に適用できる、勾配フリー最適化のためのオープンソースツール「Nevergrad」をリリースしました。

自然言語処理や画像分類から翻訳など、ほとんどの機械学習タスクは、モデル内のパラメータやハイパーパラメ...