NVIDIA объявила о присуждении очередных грантов аспирантам для проведения исследований в области вычислений с использованием GPU. Стипендиальная программа Graduate Fellowship Program компании существует 21 год. В рамках этой программы NVIDIA предоставила в виде грантов уже $6 млн почти 200 аспирантам для поддержки их работы в области машинного обучения, компьютерного зрения, робототехники и систем программирования.
В этот раз компания назвала 10 аспирантов, каждый из которых получит грант в размере $50 000. NVIDIA сообщила, что лауреаты будут участвовать в летней стажировке. Стипендиатами NVIDIA в 2022-2023 гг. являются:
- Дэвис Ремпе (Davis Rempe), Стэнфордский университет — Моделирование трёхмерного движения для оценки позы, реконструкции формы и прогнозирования движения, что позволяет интеллектуальным системам «понимать» динамические трёхмерные объекты, людей и сцены.
- Хао Чен (Hao Chen), Техасский университет в Остине — Разработка инструментов физического синтеза СБИС следующего поколения, способных генерировать качественную разводку схем для передовых техпроцессоров, особенно для обработки аналоговых/смешанных сигналов.
- Мохит Шридхар (Mohit Shridhar), Вашингтонский университет — Восприятие языка и действий для задач робототехники с возможностью обучения посредством взаимодействий, а не на статических наборах данных.
- Сай Правин Бангару (Sai Praveen Bangaru), Массачусетский технологический институт — Разработка алгоритмов и компиляторов для дифференциальных вычислений, позволяющих легко комбинировать их с компонентами машинного обучения.
- Шломи Стейнберг (Shlomi Steinberg), Калифорнийский университет, Санта-Барбара — Разработка моделей и вычислительных инструментов для физических расчётов освещения, моделирования частично когерентного света в сложных средах.
- Снеха Гоенка (Sneha Goenka), Стэнфордский университет — Изучение процессов геномного анализа с помощью совместного проектирования аппаратного и программного обеспечения для обеспечения сверхбыстрой диагностики генетических заболеваний и ускорения крупномасштабного сравнительного геномного анализа.
- Юфэй Йе (Yufei Ye), Университет Карнеги-Меллона — Создание агентов, которые могут воспринимать физические взаимодействия между объектами, понимать последствия взаимодействия с физическим миром и даже предсказывать потенциальные эффекты конкретных взаимодействий.
- Юке Ван (Yuke Wang), Калифорнийский университет в Санта-Барбаре — Изучение новых решений и оптимизаций на уровне алгоритмов и систем для ускорения различных рабочих нагрузок глубокого обучения, включая глубокие нейронные сети и нейронные сети на графах.
- Юньтян Дэн (Yuntian Deng), Гарвардский университет — Разработка масштабируемых, управляемых и интерпретируемых подходов к генерации естественного языка с возможностью создания длинных текстов.
- Зекун Хао (Enze Xie), Корнельский университет — Разработка алгоритмов, которые «учатся» на реальных визуальных данных, чтобы помочь людям создавать фотореалистичные трёхмерные миры, применяя полученные «знания».
