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15 位青年学者,获 2024 青橙奖

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来源:潮新闻

12 月 20 日,2024 青橙奖结果揭晓,15 名中国青年科学家获奖,每人将获得可自由支配的百万奖金。他们平均年龄 34 岁,在集成光电芯片、情感计算与交互、青藏高原冰冻圈、时域巡天等多个关键领域取得重要成果。其中,超六成的获奖者将人工智能引入科研领域,利用交叉研究实现突破,展现出中国青年科学家积极探索 AI for Science 新范式。

获奖名单

AI for Science 正在成为科研新范式,推动学科交叉融合实现新突破,2024 年诺贝尔奖发出积极信号。中国科学家早已开始行动,在今年的青橙奖启动时,世界著名计算机科学家、图灵奖得主、中国科学院院士姚期智寄语说:「AI 正在给所有的科学带来不可阻挡的变革,引领学科交叉创新,改变世界的面貌。站在社会发展的前沿,达摩院青橙奖持续关注中国青年科学家的发展,尤其鼓励学科交叉与前沿创新。」

2024 年青橙奖得主、北京大学环境科学与工程学院研究员李东锋,专注于冰冻圈科学与河流水沙科学的交叉研究,立志精准追踪青藏高原河流中的每一粒沙子。在全球变暖的背景下,冰川融化和冻土退化将会对下游生态系统产生深远影响。结合实地观测数据、遥感技术和人工智能方法,李东锋开发出一种高精度冰冻圈水沙模型,首次阐明青藏高原及周边地区河流输沙量在百年尺度上的演变规律,揭示了冰冻圈流域侵蚀和水沙过程演变机理,为区域生态环境保护和水电开发提供了科学依据。

AI for Science 不仅着眼于天文地理,也关注人类健康福祉。2024 年青橙奖得主、天津大学医学院副院长、精神医学中心主任刘爽,专注于情绪生理感知与神经调控研究,希望通过无创神经电生理信息识别人类情绪,用计算机量化评估各类精神障碍疾病,同时发掘物理干预新靶点。刘爽广泛运用人工智能方法,精准捕获抑郁特异性的微弱神经表征,以实现对抑郁症的客观评测和靶向调控,从而有助于早期诊断和个性化治疗。

浙江大学百人计划研究员王文冠凭借围绕数据-知识双轮驱动的人工智能和社交-认知智能体开展创新性研究获奖。

青橙奖是专为发掘 35 岁及以下中国青年学者设立的公益性学术评选,由阿里巴巴达摩院发起,阿里巴巴公益支持,至今已成功举办 7 届,共发掘出超过 170 名新锐青年科学家,激励他们探索科学前沿。今年,青橙奖新增了农学和大气科学两大参评领域,社会关注度进一步提升,申报人数创历史新高。

此外,青橙奖今天还公布了 「 最具潜力奖 」 的 30 人名单,每位获奖者将获得 10 万元的奖励。

青橙奖最具潜力名单

2024 青橙奖会评现场合影

2024 青橙奖获得者

附:2024 青橙奖获得者及获奖理由

王骋(香港城市大学 副教授)

运用光学进行超快模拟电子信号处理及运算,开发出超高性能薄膜铌酸锂集成微波光子芯片。

王超龙(南京农业大学 教授)

揭示了水稻杂种不育机制,探索杂种优势利用,为超高产杂交水稻新品种的培育提供重要基因资源与理论技术支撑。

王文冠(浙江大学 百人计划研究员)

围绕数据-知识双轮驱动的人工智能和社交-认知智能体开展创新性研究。

刘爽(天津大学 讲席教授)

专注于情绪神经电生理编解码研究,致力实现精神疾病的无创精准评估与靶向干预。

孙鑫(北京大学 副教授)

在刘维尔量子引力、SLE 曲线和渗流模型方面取得多项引领性成果。

李礼(中国科学技术大学 特任教授)

提出超高清视频高效适配编码关键技术,广泛应用于国际标准、产业实践和深空探测。

李柯(南京信息工程大学 教授)

破解多污染物相互作用机制,为大气污染防治难题提供解决方案。

李东锋(北京大学 研究员)

系统揭示青藏高原及周边河流水沙通量在百年尺度上的演变规律及机理,应用于 「 全球泥沙循环 」 的最新估算,填补了青藏高原河流泥沙在全球评估中的空缺。

杨易(香港大学 助理教授)

阐明了光子与自由电子之间的耦合极限问题,在增强和控制自由电子与光子相互作用方面迈出重要一步。

封硕(清华大学 助理教授)

首次提出 「 稀疏度灾难 」 理论,开辟了解决自动驾驶安全性挑战的全新技术路线,并推进行业应用。

姜继安(中国科学技术大学 特任教授)

利用 8 米级光学望远镜开展首个多波段超新星巡天并领衔全球首个 u 波段主导的高频次多波段时域巡天项目,构建起大规模的极早期暂现源测光数据库。

夏川(电子科技大学 教授)

实现从二氧化碳到葡萄糖和油脂的人工合成,在电催化、电合成及无机-生物杂合催化领域取得重要突破。

曹云龙(北京大学 研究员)

首次证明病毒基于免疫压力的突变可以被精准预测,为提前预警和研究重要突变株提供解决方案。

黄小强(南京大学 特聘研究员)

融合化学和生物,创制了特色的光酶催化体系,突破了天然酶的常规催化模式,互补化学合成手段。

蒋琦(中国科学院半导体研究所 研究员)

围绕半导体异质结界面和钙钛矿本征层调控,实现钙钛矿太阳能电池效率和稳定性协同提升。

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