Talento

Dois bolsistas afiliados a Stanford ganham bolsas de estudo Gates Cambridge
Um estudante de graduação de Stanford e um ex-aluno de Stanford estão entre os 24 americanos que receberam bolsas de estudo para buscar diplomas de pós-graduação na Universidade de Cambridge.
Por Katheen J. Sullivan - 19/02/2021

Duas pessoas afiliadas a Stanford, incluindo um aluno de graduação e um ex-aluno, receberam 2.021 bolsas de estudo Gates Cambridge para estudos de pós-graduação na Universidade de Cambridge, na Inglaterra.

Heejung Wang Chung e Richard Diehl Martinez. (Crédito da imagem: cortesia de
Heejung Wang Chung e Richard Diehl Martinez)

Eles estão entre os 24 americanos que receberam recentemente bolsas de estudo do Gates Cambridge Trust durante sua rodada de seleção nos Estados Unidos. A turma completa de 2021 será anunciada em maio, quando a organização anunciar seu grupo de acadêmicos internacionais.

A Fundação Bill e Melinda Gates estabeleceu o programa Gates Cambridge Scholarship em 2000 para permitir que alunos excepcionais de fora do Reino Unido realizassem estudos de pós-graduação em tempo integral em qualquer matéria na Universidade de Cambridge.

O programa visa construir uma rede global de futuros líderes comprometidos em melhorar a vida de outras pessoas.

Os dois 2021 Gates Cambridge Scholars com afiliações de Stanford são:

Heejung Wang Chung , 22, de Cupertino, Califórnia, é graduando em ciência da computação e especialização em ciência de materiais na Escola de Engenharia.

Na Universidade de Cambridge, Chung fará um mestrado em filosofia em computação científica, com foco em contribuir para o projeto de sistemas de armazenamento de bateria mais eficientes usando modelos de aprendizado de máquina generativos.

Depois de obter um mestrado, ela planeja fazer um doutorado para estudar a interseção entre os métodos computacionais e a ciência dos materiais, já que os dois campos se aplicam à pesquisa de energia renovável.

Em Stanford, Chung é membro do Grupo de Teoria e Computação de Materiais , onde realizou pesquisas classificando a estrutura cristalina local de átomos simulados usando aprendizado de máquina.

Ela também participou do AI (Artificial Intelligence) for Climate Change Bootcamp com o Stanford Machine Learning Group , onde sua pesquisa se concentra na criação de conjuntos de dados automatizados para facilitar o planejamento do transporte urbano.

Além dos acadêmicos, Chung é membro do Stanford Taiko , um grupo de estudantes de música dedicado à arte de tocar bateria de estilo japonês. Ela também é copresidente do Stanford Ceramics Club , que oferece filiação ao estúdio e aulas para a comunidade de Stanford.

Richard Diehl Martinez , 24, de San Francisco, é um ex-aluno de Stanford que fez mestrado em ciência da computação em 2020 e bacharelado em ciência da gestão e engenharia em 2018.

Na Universidade de Cambridge, Diehl Martinez planeja fazer um doutorado em ciência da computação e usar percepções de como o cérebro humano entende a linguagem para melhorar o aprendizado de máquina e os modelos de processamento de linguagem natural.

“Usando mecanismos semelhantes usados ​​no cérebro para processar a linguagem, acredito que seja possível construir modelos que requeiram menos dados e computação e que possam ser aplicados de forma mais eficaz a domínios e linguagens de poucos recursos”, disse ele.

Atualmente, Diehl Martinez trabalha como pesquisador de aprendizado de máquina na Amazon Alexa, em San Francisco. Na Amazon, ele desenvolve redes neurais para melhorar os recursos de reconhecimento de voz do assistente virtual Alexa.

Como aluno de Stanford, Diehl Martinez trabalhou com Dan Jurafsky , professor de linguística na Escola de Humanidades e Ciências e professor de ciência da computação na Escola de Engenharia, para construir modelos de aprendizagem profunda para detectar e remover automaticamente o preconceito em artigos de notícias . Ele é co-autor do artigo que resume esse trabalho, Automatically Neutralizing Subjective Bias in Tex t , publicado nos Anais da Conferência AAAI sobre Inteligência Artificial em 2020.

 

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