6月17日,《麻省理工科技評論》公布了第20屆 Innovators Under 35 評選結果,即2020年度全球“35歲以下科技創新35人”榜單。


在此次的35名上榜者中,共有5位華人,他們分別是香儂科技創始人兼 CEO李紀為、芝加哥大學分子工程學院助理教授王思泓、伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校機械科學與工程系助理教授蔡麗麗、伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校計算機科學系助理教授李博,以及 Modern Electron 聯合創始人兼 CEO潘世昂。


在當下這個略顯混亂的時代,看到如此多的青年才俊仍在努力讓世界變得更加美好,著實令人內心充滿勇氣。


這對于那些抗擊病毒大流行的醫務人員和為社會正義而戰的普通公民而言,以及對那些致力于通過技術來解決這些問題和許多其他問題的人們來說,都是真真切切的精神鼓舞。


榜單中的 35 位年輕創新者并不都在努力抗擊新冠病毒大流行,也并非都在尋求社會不公的補救策略。盡管他們沒有具體解決這些問題,但卻都在努力尋求用科技幫助世人的最新方法。他們試圖解決我們的氣候危機,找到帕金森氏癥的治療方法,亦或是為那些迫切需要的人提供飲用水。


這份榜單的評選每年都會產生 500 多個提名,編輯們的首要任務是篩選出 100 名入圍候選人,提交給 25 位評委專家,評委們在人工智能、生物技術、軟件、能源、材料等多個領域各有專長,基于專家評審的寶貴幫助,我們最終遴選出 35 位獲獎者。


Innovators Under 35評選開始于 1999 年,最初名為 TR100,并于 2011 年開始創建區域性評選。作為只甄選科技領域 35 歲以下青年才俊的榜單,Innovators Under 35 每年所挖掘的新人及其項目都極富創新性,其中不少人后來都成為了風云人物。各位精英在影響力、創新能力、進取精神、未來發展潛力、溝通能力以及領導力方面都表現卓越。從初創公司到研發機構再到科技巨頭,他們在不同的平臺上大展拳腳并取得了突破性成就。


該榜單分為五個類別,有發明新技術、為解決問題的方法賦予新的想象力的發明家(Inventors),有拓展人類科學知識邊界的先鋒者(Pioneers),有將原有技術賦予創新活力的遠見者(Visionaries),有在科學技術中發現商業機會、擴大市場甚至創造市場的創業家(Entrepreneurs),還有利用科技手段改善人類生活環境、甚至用科技解決人類生存問題的人文關懷者(Humanitarians)。


目前,《麻省理工科技評論》“35 歲以下科技創新 35 人”2020 中國區榜單報名正在進行中。


中國區榜單目前匯集了 40 余位海內外的重磅專家評委,專注于以全球視野發掘中國籍的最有創新能力的科技青年。


五位華人分別是:


王思泓,33 歲


芝加哥大學


出生地:中國


上榜理由:他開發的可拉伸微芯片讓各種新設備的產生成為可能。


2020年度全球科技創新英雄榜發布 5位華人上榜


微芯片通常是在脆性的硅晶體上經過刻蝕等加工而成,意味著如果拉伸或者彎曲它們,分子結構就會被破壞,導致性能大幅下降。在此之前,也有人造出不那么脆弱的電路,但代價通常是犧牲芯片的性能,而王思泓則開發出了新的制造技術,造出可拉伸、可彎曲的電路,同時在性能表現上與普通的半導體電路同樣出色。


王思泓在斯坦福大學期間曾師從鮑哲南教授,后者被視作是這一領域的先驅之一。在鮑哲南研究成果的基礎上,王思泓開發了一套新的工藝,推動了該領域的發展。他利用一種被稱為納米約束的物理效應,以盡可能小的規模構建出分層聚合物電路。如今他可以構建出可靠的高性能電路,將電路拉伸到原來的兩倍長度時,可以做到不損失任何性能。


他表示,這些香蕉狀的聚合物,開啟了一種全新的設備類型:可塑性很強,甚至可以根據人的體型定制,用作皮膚貼片甚至植入體內,同時這些新型的柔性設備也具備與傳統設備相當的功能。不過這也帶來了新的問題,比如如何為電路提供電力?對此他已經開發了一種名為 “納米發電機” 的設備,利用人體的能量為設備供能,從而擺脫了外部的電池。那么,如何能在不引起免疫反應的情況下,將設備植入人體內呢?這就是下一個問題了。


蔡麗麗,33 歲


伊利諾伊大學厄巴納 - 香檳分校


出生地:中國


2020年度全球科技創新英雄榜發布 5位華人上榜


上榜理由:她創造了節能的紡織品來打破我們傳統的 “空調使用” 習慣。


蔡麗麗發明了一種基于納米材料的紡織品,這種紡織品的厚度與普通 T 恤相當,但可以讓你保持溫暖或涼爽。


蔡麗麗的研究充分利用了人體皮膚會散發特定波長范圍的紅外輻射這一事實,通過操縱織物在該波段中阻擋或透射輻射的方式,她生產了多種對溫度有不同影響的紡織品。


為了讓身體更暖和,蔡麗麗創造了一種金屬化的聚乙烯紡織品,該紡織品可以將人體熱輻射損失降至最低,但仍能保持面料透氣,與普通紡織品相比,它可以使人們的體感溫度升高約 7°C。而在陽光直射下,她的冷卻織物——一種新型的納米復合材料——則可以將人體降溫超過 10°C。


蔡麗麗認為,弄清楚如何使這種紡織品看起來像普通服裝一樣,這點至關重要。例如,以前的輻射冷卻材料只能用白色生產,但在 2019 年,她發現了如何用不同顏色制造冷卻紡織品的方法。她的最終目標是生產出一種適應性極高的紡織品,它在天氣寒冷時可以使人體保持溫暖,而在高溫下又可以讓人感覺涼爽。


隨著全球氣候變化導致天氣和溫度模式的變化,人們將使用更多的能源來調節建筑溫度。如果她的團隊能找出如何以低成本、大規模的方式生產這種紡織品,他們將能提供一種有助于削減取暖和制冷費用的替代方案。


李紀為,31 歲


香儂科技、浙江大學


出生地:中國


2020年度全球科技創新英雄榜發布 5位華人上榜


在過去的幾個月里,谷歌和 Facebook 都發布了新的聊天機器人,李紀為的技術在其中都起到了核心作用。


深度強化學習是讓神經網絡在試錯中學習,李紀為將這一相對較新的技術應用到自然語言處理(NLP)中,自然語言處理是計算機科學領域的重要方向,旨在用程序處理人類語言。


通過使用深度強化學習識別大量文本中的句法結構,李紀為讓機器更好地提取到其中的語義信息。其中,語法指的是詞語之間的語法關系,而語義指的是詞語的意義。


在書面用語中,語義關系相近的詞在實際的句子中并不總是緊密相連。例如,一個動詞和它的對象之間可能隔著一串形容詞或從句。以往讓機器解析自然語言的做法常常過于強調詞語在句子中的位置是否接近,帶來明顯錯誤的結果。李紀為的機器學習算法能夠找到句子的語法結構,從而更可靠地識別句子的意義。它們已經成為許多 NLP 系統的重要基礎。


李紀為在中國長大,曾在北京大學學習生物學,隨后他到美國康奈爾大學攻讀生物物理學博士學位。但他很快將研究領域換成了 NLP,并先后進入卡內基梅隆和斯坦福大學,最終成為史上首個在 3 年內獲得計算機科學博士學位的學生。


李紀為還探索了其他方法,讓人工智能能夠更好地識別語言數據中的模式。2014 年,他和團隊將 Twitter 帖子與美國氣象數據相關聯,研究天氣是如何影響用戶的情緒。首先,他手動給 600 條推文貼上了快樂、憤怒、悲傷等標簽。他用這些標簽數據訓練了一個神經網絡來評估一條推文的情緒,并將得到的情緒信息與 2010 年和 2011 年發布的所有推文中約 2% 的地理位置數據進行交叉對比。


得到的結果并不令人驚訝:下雨時,人們的情緒會變差;天熱時,人們會更容易表達憤怒。而對李紀為來說,這是一堂關于如何從大量文本中獲取隱藏信息的實驗課。


2017 年完成學業后,李紀為回到北京創立了專注在 NLP 領域的香儂科技,目前公司已獲得 2000 萬美元風險投資,擁有數十名員工。香儂科技正在開發機器學習算法,分析各類商業報告、社交媒體推文里的文本信息,并以此進行經濟預測。


李紀為還嘗試將深度強化學習用于生成自然語言, 對他來說,這是 NLP 的進一步應用。他表示,一旦你學會了閱讀,你就可以學習寫作。


即使是最好的聊天機器人,也會出現各種低級錯誤,比如語句不連貫、缺乏基本常識等,且對話越長,AI 的對話效果就越差。李紀為的技術能夠讓 AI 更好地掌握語言的結構。在對話中,如果語句中有明確的語法,那 AI 就更容易識別語句的主語和賓語等。例如,如果你對機器說“我們開始吧?”,普通的機器可能會回答“當然!”,但這樣的回答內容其實可以接在任何問題之后,而李紀為開發的技術能讓 AI 參考此前的對話內容,給出像 "是的,我們還有很多事情要做" 這樣的回答。


潘世昂,34 歲


Modern Electron


出生地:中國臺灣


2020年度全球科技創新英雄榜發布 5位華人上榜


他的公司改造了一個古老的設備,讓你在自己的家中發電。如果該公司的產品能夠廣泛使用,我們能夠減少對集中式煤炭、天然氣發電廠的電力依賴。


熱離子轉換器最早發明于 20 世紀 50 年代,能夠將熱能直接轉化為電能。Modern Electron 公司在這個舊技術的基礎之上,通過計算機模擬和應用新材料,開發出了新型的熱離子轉換器,提升了能量的轉化效率。


公司聯合創始人潘世昂認為,Modern Electron 的技術能夠將家用的燃氣熱水器、鍋爐等變成一個迷你家用發電機,在家就能發電。他表示,這將會是一種比集中發電更便宜、更有效率的家用發電方式,尤其是與家用太陽能電池結合使用的時候。


熱離子轉換器由一對金屬板組成,金屬板之間是真空狀態,任何來自外界的熱量聚集會激發其中一塊金屬板上的電子越過縫隙到達另一塊溫度更低的金屬板,從而產生電流。在一項應用當中,Modern Electron 將金屬板卷成管狀,輕松裝在燃氣爐上。


在多數時候,用戶在家中可以依靠房頂的太陽能板提供電力。而在夜間、陰天或冬季,Modern Electron 的發電系統可以作為很好的補充。潘世昂認為,如果其公司的產品被廣泛采用,將可以減少我們對煤炭、天然氣發電廠的依賴,且這些發電廠在燃燒和電力傳輸的過程當中會出現大量能量損耗。因此這項技術可以反過來減少電力行業的溫室氣體排放。


該公司的技術還可以與其他燃料配合使用。因此,如果住宅供暖系統未來轉向氫氣等低排放或零排放的能源,這種新型的熱離子轉換器可以在減少污染方面發揮更大作用。


潘世昂認為,該設備在發展中國家有更廣的應用前景。這項技術能夠讓社區建立小型的發電站,從而無需再耗費大量資金和時間建設大型集中式發電站和配電系統,方便為農村地區提供電力。


李博,32 歲


伊利諾伊大學厄巴納 - 香檳分校


出生地:美國


上榜理由:她通過設計新方法來愚弄 AI,進而使 AI 變得更安全。


2020年度全球科技創新英雄榜發布 5位華人上榜


幾年前,李博和她的同事們在停車牌上,貼上了黑色和白色的小貼紙,人眼看上去是隨機的,并且不會遮擋標牌上清晰的文字。然而,這種安排是經過精心設計的,因此,如果自動駕駛汽車駛近,為其視覺系統提供動力的神經網絡就會誤讀停車標志,因為它顯示的信息是限制時速 45 英里。


人們以前也曾嘗試過這種“對抗性攻擊”,即用對人無害的輸入數據的處理,來愚弄神經網絡,但以前的例子大多是數字化的。例如,圖像中的幾個像素可能會更改,而肉眼看不到這一更改。


李博,是最早證明這種攻擊在物理世界中可能存在的人之一。對于 AI 來說,檢測起來更加困難,因為開發用于發現操縱的數字圖像的方法,不適用于物理對象。


后來,李博還對物理對象的特征(如形狀和紋理)進行了細微的改變,這對于人類來說仍然是不可察覺的,但會使圖像識別算法看不到它們。


她的目標是利用有關潛在攻擊的知識,來使 AI 更加強大。她利用一個神經網絡來識別和利用另一個系統中的漏洞,讓人工智能系統互相攻擊。


此過程可能會暴露目標網絡的訓練或結構中的缺陷。然后,李博制定了解決這些缺陷、以及防御未來攻擊的策略。對抗性攻擊,也可以蒙騙其他類型的神經網絡。例如,對音頻的細微調整,可能會使語音助手誤解其聽到的內容。


如今,李博的某些技術已經在商業應用中使用。IBM 用它們來保護其 Watson AI,而亞馬遜用它來保護 Alexa。少數幾家自動駕駛汽車公司,將其應用于提高機器學習模型的穩定性。


文章來源: 麻省理工科技評論APP

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