推动物理，制造技术，算法设计极限的5个项目
获奖者从左至右依次为Zeynep Demiragli、Emily Whiting、William Boley、Francesco Orabona、Mark Bun，他们将在未来五年内获得资助，以推进各自的澳门威尼斯人注册网站研究领域。
推动物理，制造技术，算法设计极限的5个项目
来认识一下波士顿大学最近的NSF职业奖获得者
波士顿大学的五位澳门威尼斯人注册网站研究人员最近获得了美国国家科学基金会（NSF）颁发的澳门威尼斯人注册网站早期职业发展计划（Career）奖。科学家们正在寻找暗物质的存在，构建不需要人类帮助的更智能的机器学习算法，在保护个人信息的同时实现更好的数据分析，将多材料3D打印技术推向商业规模，并为任何有电脑接入的人提供自己动手的雕塑设计和织物铸造。The Brink采访了波士顿大学最新的NSF CAREER奖获得者，以了解他们的新资金将如何推进他们的工作。
泽Demiragli
作为一位物理学家的女儿，泽伊内普·德米拉格利从小到每天都在思考和谈论科学。
“我读了所有我能得到的东西，”波士顿大学艺术与科学学院物理学助理教授德米拉格利说。“我读得越多，就越意识到我需要学习粒子物理学，才能真正理解宇宙的本质，并回答听起来简单但相当复杂的问题：外面到底有什么？”这一切都是用什么做的呢？”
Demiragli的澳门威尼斯人注册网站研究主要集中在暗物质上——一种科学家认为构成宇宙中大部分物质的物质——并致力于发现和描述暗物质如何与其他类型的粒子相互作用。
她说：“一个很有希望的想法是，暗物质可能是由一种新的粒子构成的，这种粒子不在标准模型中。”标准模型是物理学家用来描述已知粒子和重力、磁力等自然力的一套规则。在她的职业奖的支持下，Demiragli正在继续寻找地球上暗物质的存在。她和其他物理学家正在世界上最大的粒子加速器——大型强子对撞机（Large Hadron Collider）上测试他们能否在高能粒子碰撞中产生并观察暗物质。
“因此，地球上微小粒子的碰撞可以告诉我们很多澳门威尼斯人注册宇宙中所有星系的起源和行为的信息，”Demiragli说。
Demiragli正在为高中生提供动手物理学习经验，使学生能够构建小粒子探测器并学习加速器物理的基础知识。她还计划为物理学专业的女本科生组织研讨会，以促进她们的职业发展。
艾米丽白粉
计算机科学家Emily Whiting和她的团队结合了计算机科学、想象力和被称为织物模板的DIY生产过程，从织物铸件中创建了大型定制形状的物体。
“3D打印对于大型物体来说并不实用，”波士顿大学艺术与科学学院计算机科学副教授怀廷说。织物模板是一项由Whiting公司开发的技术，它使用填充混凝土等固定材料的织物模型来形成雕塑物体，它提供了一种更便宜、更容易获得的解决方案。由于很难预测创建特定3D形式所需的织物剪裁，Whiting使用计算方法来推进这一过程，这种方法已经引起了建筑师的注意。在CAREER的资助下，她正在通过结合新技术和计算机图形学来扩大织物模板的范围。
“我们将探索新的制造工艺，减少组装模板的手工工作，”Whiting说。其中一部分需要她和她的团队开发一种系统，该系统可以自动生成组装织物的视觉指南，使任何对尝试形成雕塑作品感兴趣的人都能更容易地使用这种方法。
怀廷说，CAREER基金还将支持澳门威尼斯人注册网站研究生的澳门威尼斯人注册网站研究，新的原型设备，以及与建筑专业学生的跨学科研讨会。在这个为期五年的项目结束时，她希望能够创建一个广泛可访问的计算解决方案，用于使用织物模板构建复杂的形状和尺寸。
威廉·博伊尔
在普渡大学攻读博士学位期间，William Boley将一台喷墨打印机改造成3D打印电子产品和生物传感器。波士顿大学工程学院机械工程和材料科学与工程助理教授Boley说：“我很快就了解到，油墨的成分对打印结构的几何形状和性能起着多么重要的作用。”喷墨打印机是一种常见的基于液滴的制造技术，用于在纸上打印文本和图形，每天在世界各地的办公室和家庭中都会遇到。这种相同类型的方法也用于从电子到医学的各种商业3D打印应用。
然而，基于液滴的印刷的一个缺点是，目前在该过程中使用的油墨仅针对单一类型的材料进行了优化。要扩展到打印由多种材料和油墨组成的多层结构，需要为每种不同的油墨提供额外的打印头，并且需要额外的时间来顺序沉积每一层，这使得多打印头方法非常昂贵且耗时。在他的职业奖的支持下，Boley正在开发新的3D打印技术，用于从单个打印头制造多材料物体和设备，这将使该工艺更好地定位于扩大商业用途。
“这项技术将从根本上简化（打印）过程，”Boley说。“与集成单一材料墨水的多个打印头不同，这项技术将只需要一个打印头，用于多种材料的单一墨水。”他说，这项技术可以应用于需要多层材料的任何类型的设备，为他的技术在许多不同领域的应用敞开了大门。
弗朗西斯科·Orabona
在机器学习和计算机科学中，算法是告诉计算机或机器如何执行任务或功能的一组规则。但算法依赖于人类来设计。机器学习算法是否会变得足够聪明，不需要人类对其进行调整和改进？
“机器学习算法并不是真正自动的，”波士顿大学工程学院电子与计算机工程、系统工程和计算机科学副教授弗朗西斯科·奥拉博纳（Francesco Orabona）说。“它们需要大量的调整和选择，通常是由人类做出的。”然而，在某些情况下，算法调优可以在没有人为干预的情况下完成。Orabona说，这被称为“无参数算法”，就像让烤箱自己决定烤蛋糕的最佳温度和烹饪时间一样。
Orabona开始为机器人开发视觉系统，但后来决定将他的重点转向理论机器学习，利用他在机器人技术中使用算法的经验。“从那时起，我开始澳门威尼斯人注册网站研究如何使这些算法越来越自动化，试图将人类从循环中移除，”Orabona说。
在CAREER奖的资助下，Orabona希望设计出新的真正自动的机器学习算法，使它们“足够聪明”，可以在没有人为干预的情况下调整自己的参数，节省人们的时间，并且需要更少的训练时间来实现算法的预期功能。
马克包子
波士顿大学艺术与科学学院（university of Arts & Sciences）计算机科学助理教授马克•本（Mark Bun）表示，互联网为从个人数据中收集见解提供了强大的潜力，这可能会改变医学、社会科学和技术。但是，如果没有适当的工具来分析数据，同时保护个人隐私，数据中仍有未开发的潜力。
“我试图解决的首要问题是，我们如何从统计数据集中了解人口层面的信息，同时保护提供数据的个人的隐私？”包子说。在他的职业生涯奖的支持下，Bun计划继续发展“差分隐私”的概念，它使用数学计算将隐私保护构建到运行在数据上的算法中。
布恩说：“一旦你提出了一种不同的隐私算法，它就有可能解决（分析）人口普查数据、医疗数据、地理位置数据等问题。”
但是，对于一些特别敏感的数据分析，可能不可能使用不同的私有解决方案。
布恩说：“我希望建立一个通用的、有用的框架，来决定一项统计任务是否可以在不同隐私的情况下执行。”他还希望设计并试点一个模块，用于在初中和高中阶段教授这些计算机科学概念，这样“广大受众就能对如何保护他们的数据有准确的直觉，”他说。
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