La Fondation Fannie et John Hertz annoncé qu’il a attribué des bourses à 10 doctorants liés au MIT. Ce prix prestigieux offre à chaque lauréat cinq années de financement de recherche au niveau doctoral (jusqu’à un total de 250 000 $), ce qui lui donne la flexibilité et l’autonomie nécessaires pour poursuivre ses propres idées innovantes.
Les boursiers bénéficient également d’un accès à vie aux programmes de la Fondation Hertz, tels que les événements, le mentorat et le réseautage. Ils rejoignent les rangs de plus de 1 300 anciens Hertz Fellows, leaders et universitaires dans divers domaines des sciences, de l’ingénierie et de la technologie. Les liens entre les boursiers au fil des ans ont suscité des collaborations dans les startups, la recherche et la commercialisation de technologies.
Les 10 lauréats du MIT font partie d’un total de 18 boursiers de la Fondation Hertz sélectionnés cette année dans tout le pays. Cinq d’entre eux ont obtenu leur diplôme de premier cycle à l’Institut et poursuivront leur doctorat dans d’autres écoles. Deux d’entre eux sont actuellement étudiants diplômés du MIT et quatre commenceront leurs études ici à l’automne.
« Depuis plus de 60 ans, les Hertz Fellows sont à la pointe de l’innovation scientifique et technique dans les domaines de la sécurité nationale, des sciences biologiques appliquées, de la recherche sur les matériaux, de l’intelligence artificielle, de l’exploration spatiale et bien plus encore. Leurs contributions ont été essentielles pour faire progresser la compétitivité des États-Unis », a déclaré Stephen Fantone, président du conseil d’administration de la Fondation Hertz et fondateur et président d’Optikos Corp. « Je suis ravi de voir nos nouveaux Hertz Fellows alors qu’ils poursuivent des recherches stimulantes et poursuivent le forte tradition d’appliquer leur travail pour le bien commun.
Les lauréats affiliés au MIT de cette année sont :
Owen Dugan ’24 est diplômé du MIT en seulement deux ans et demi avec un diplôme en physique et il envisage de poursuivre un doctorat en informatique à l’Université de Stanford. Ses intérêts de recherche se situent à l’intersection de l’IA et de la physique. En tant qu’étudiant de premier cycle, il a mené des recherches dans un large éventail de domaines, notamment en utilisant des concepts physiques pour améliorer la vitesse de grands modèles de langage et en développant des algorithmes d’apprentissage automatique qui découvrent automatiquement des théories scientifiques. Il a reçu le prix de recherche exceptionnel de premier cycle du MIT et est boursier du président américain, Neo Scholar et Knight-Hennessy Scholar. Dugan détient plusieurs brevets, a co-développé une application pour réduire le gaspillage alimentaire et a cofondé une startup qui crée des outils pour vérifier l’authenticité des images numériques.
Kaylie Hausknecht commencera son doctorat en physique au MIT à l’automne, après avoir obtenu son diplôme de premier cycle en physique et en astrophysique à l’Université Harvard. Pendant son séjour là-bas, ses recherches de premier cycle se sont concentrées sur le développement de nouvelles techniques d’apprentissage automatique pour résoudre des problèmes dans divers domaines, tels que la dynamique des fluides, l’astrophysique et la physique de la matière condensée. Elle a reçu le prix Hoopes pour sa thèse de fin d’études, a été intronisée au Phi Beta Kappa en tant que junior et a remporté deux prix d’écriture majeurs. De plus, elle a effectué cinq stages à la NASA. En tant que stagiaire, elle a aidé à identifier 301 nouvelles exoplanètes à l’aide des données d’archives du télescope spatial Kepler. Hausknecht a été co-présidente de la section de Harvard du Science Club for Girls, qui vise à encourager les filles issues de milieux sous-représentés à poursuivre des études STEM.
Elijah Lew-Smith Il s’est spécialisé en physique à l’Université Brown et envisage de poursuivre des études de doctorat en physique au MIT. C’est un physicien théoricien qui s’intéresse largement à la théorie des champs efficaces (EFT), qui est l’étude des systèmes comportant de nombreux degrés de liberté en interaction. L’EFT révèle comment extraire le comportement pertinent à longue distance à partir de règles microscopiques complexes. En 2023, il a reçu un prix national pour avoir travaillé sur l’application systématique de l’EFT à des systèmes actifs et hors équilibre tels que l’hydrodynamique fluctuante ou les troupeaux d’oiseaux. De plus, Lew-Smith a reçu une bourse du Département d’État américain pour vivre un an à Dakar, au Sénégal, puis a étudié à l’École Polytechnique de Paris, en France.
Rupert Lee ’24 a obtenu son baccalauréat et sa maîtrise au MIT en mathématiques ainsi qu’en informatique, science des données et économie, avec une mineure en analyse commerciale. Il a été nommé Marshall Scholar 2024 et étudiera à l’étranger pendant un an à l’Université de Cambridge avant de s’inscrire à Stanford. Université pour un doctorat en mathématiques. En tant qu’étudiant de premier cycle, Li est l’auteur de 12 articles de recherche en mathématiques, principalement en combinatoire, mais incluant également la géométrie discrète, les probabilités et l’analyse harmonique. Il a été reconnu pour son travail par une bourse Barry Goldwater et une mention honorable pour le prix Morgan, l’une des plus hautes distinctions de premier cycle en mathématiques.
Amani Maina-Kilaas est doctorant en première année au MIT dans le Département des sciences du cerveau et des sciences cognitives, où il étudie la psycholinguistique computationnelle. Il s’intéresse en particulier à l’utilisation de l’intelligence artificielle comme outil scientifique pour étudier le fonctionnement de l’esprit et à l’utilisation de ce que nous savons sur l’esprit pour développer des modèles plus réalistes sur le plan cognitif. Maina-Kilaas a obtenu son baccalauréat en informatique et en mathématiques du Harvey Mudd College. Là, il a mené des recherches sur la perception de l’intention et l’apprentissage automatique théorique, ce qui lui a valu le prix de chercheur exceptionnel de premier cycle de l’Astronaut Scholarship and Computing Research Association.
Zoé Marschner ’23 est un doctorant à l’Université Carnegie Mellon qui travaille sur le traitement géométrique, un sous-domaine de l’infographie axé sur la façon de représenter et de travailler avec des données géométriques de manière numérique ; dans ses recherches, elle vise à rendre ces représentations capables de permettre des algorithmes fondamentalement meilleurs pour résoudre des problèmes géométriques dans les domaines de la science et de l’ingénierie. En tant qu’étudiante de premier cycle au MIT, elle a obtenu une licence en informatique et en mathématiques et a poursuivi des recherches en traitement géométrique, notamment en réparant des maillages hexaédriques et en détectant des intersections entre des surfaces d’ordre élevé. Elle a également effectué un stage aux Walt Disney Animation Studios, où elle a travaillé sur des algorithmes de détection de collision pour la simulation. Marschner est récipiendaire de la bourse de recherche supérieure de la National Science Foundation et de la bourse Goldwater.
Zijian (William) Niu lancera un programme de doctorat en biologie computationnelle et systémique au MIT à l’automne. Il s’intéresse particulièrement au développement de nouvelles méthodes d’imagerie des protéines et d’autres biomolécules dans leur environnement cellulaire natif et à l’utilisation de ces données pour créer des modèles informatiques permettant de prédire leur dynamique et leurs interactions moléculaires. Niu a obtenu son baccalauréat en biochimie, biophysique et physique de l’Université de Pennsylvanie. Ses recherches de premier cycle portaient sur le développement de nouvelles méthodes informatiques pour l’analyse d’images biologiques. Il a reçu la bourse Barry M. Goldwater pour avoir créé un algorithme d’apprentissage en profondeur permettant de détecter avec précision de minuscules points limités par la diffraction dans les images de microscopie à fluorescence, qui ont surpassé les méthodes existantes de quantification des données de transcriptomique spatiale.
James Roney a obtenu sa licence et sa maîtrise de l’Université Harvard, respectivement en informatique et en statistiques. Il travaille actuellement comme ingénieur de recherche en apprentissage automatique chez DE Shaw Research. Ses recherches antérieures se sont concentrées sur l’interprétation du fonctionnement interne d’AlphaFold et la modélisation de l’évolution du cancer. Roney envisage de poursuivre un doctorat en biologie computationnelle au MIT, avec un intérêt particulier pour le développement de modèles informatiques de structure, de fonction et d’évolution des protéines et pour l’utilisation de ces modèles pour concevoir de nouvelles protéines destinées à des applications en biotechnologie.
Anna Sappington ’19 est étudiante au programme MD-PhD de l’Université Harvard-MIT, actuellement en première année de son programme de doctorat au MIT en génie électrique et informatique. Elle s’intéresse à la création de méthodes pour prédire les événements évolutifs, en particulier aux liens entre l’apprentissage automatique, la biologie et la chimie, afin de développer des modèles d’apprentissage par renforcement inspirés de la biologie évolutive. Sappington est diplômé du MIT avec un baccalauréat en informatique et en biologie moléculaire. En tant qu’étudiante de premier cycle, elle a reçu une bourse Barry M. Goldwater 2018 et a été sélectionnée comme boursière Burchard et Amgen. Après avoir obtenu son diplôme, elle a obtenu une maîtrise en médecine génomique de l’Université de Cambridge, où elle a étudié en tant que Marshall Scholar, ainsi qu’une maîtrise en apprentissage automatique de l’University College de Londres.
Jason Yang ’22 a obtenu son baccalauréat en biologie avec une mineure en informatique du MIT et est actuellement doctorant en génétique à l’Université de Stanford. Il s’intéresse à la compréhension des processus biologiques qui sont à l’origine de la santé et des maladies humaines. Au MIT, puis au Massachusetts General Hospital, Yang a travaillé sur les mécanismes impliqués dans la neurodégénérescence dans les maladies à expansion répétée, découvrant une nouvelle conséquence moléculaire de l’agrégation répétée des protéines.
