《2021美国科学天才奖发榜!16名华裔高中生入围「少年诺奖」》

  • 来源专题:科技大数据监测服务平台
  • 编译者: zhoujie
  • 发布时间:2021-03-25
  • 近日,美国最负盛名、历史最悠久的高中生STEM竞赛奖「雷杰纳隆科学奖」公布,来自全美各地的1760名高中生(高年级)带着自己独立完成的完整实验和报告参赛,研究涵盖了数学、计算机科学、生物学、化学、医学、环境科学、工程学、材料科学等领域,最终有40名入围决赛,角逐总额180多万美元的奖金。

    今年的科学天才奖奖励了学生在无限匹配算法,机器学习评估新药和水过滤等方面的研究成果。


     
    少年诺奖前10强


    第一名是Yunseo Choi,奖金25万美元,来自全美顶尖高中菲利普斯埃克塞特学院(Phillips Exeter Academy),她的研究项目关于为无数的事物或人扮演理论上的「媒人」。项目研究了适用于有限对偶的匹配算法,并确定了哪些重要性质仍然适用于无限对偶。匹配理论在现实生活中有许多应用,包括器官捐献者与受赠者的匹配、指派医学院申请者轮换以及在约会应用程序中为潜在CP配对。



    第二名是Noah Getz,获得了17.5万美元的奖金,他来自Bronx Science(该校数学和科学学科最为出名,培养出了8名诺奖得主、8名普利策奖得主),他的研究调整了计算机模型识别有希望的药物化合物的方法,这可以加速新药的发现,成本也更低。这一方法将分类视为一个信息检索任务,类似于浏览器搜索的排名结果。在进行模型测试时,Getz发现有两种药物可以显著降低与阿尔茨海默症和新冠有关的炎症标记物的水平。



    第三名是Eshani Jha,获得了15万美元的奖金,她来自加州圣何塞的公立高中Lynbrook High School,她开发的生物炭过滤系统可以去除饮用水中的塑料微粒、药品、杀虫剂和重金属(如砷、镉、铅、汞)。生物炭具有类似于木炭的特性,但由于可以从生物废料中提取,因此更具可持续性,价格也更低廉。Jha发现,通过增加其表面积和碳含量,以及通过添加某些化学修饰来提高其隔离污染物的能力,可以提高其有效性。而且这一过滤器每月花费不到一美元。



    第四名是Gopal Goel,来自波特兰市Krishma高中,获得了10万美元奖金,他的数学研究将两个关于随机性和概率的学科联系起来。之前的研究表明,这种联系是存在的,但Gopal指出,这种联系在本质上要普遍得多。他相信他的工作对核物理、量子场论和气象学领域的研究人员会很有帮助,并希望能帮助寻找量子引力的真正本质,也就是大家所熟知的「万物理论」。

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    第五名是Timothy Qian(钱承磊),获得了9万美元的奖励,他来自蒙哥马利布莱尔高中,他研究如何利用量子力学来提高电场或磁场等物理量的测量精度,实现字段属性(Field Properties)的最优化测量,可用于医学和化学的纳米级核磁共振成像等领域。

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    第六名是Vetri Vel,获得了8万美元的奖金,他来自缅因州Bangor高中,他设计了一个深度学习系统,其免提检测系统能够区分不同的图像来识别倒下的人,平均准确率为98% 。在一个邻居独自在家倒下后,他开始了他的计划。跌倒是导致老年人致命伤害的主要原因。



    第七名是Alay Shah,来自Plano West Senior HIgh School,获得7万美元的奖金,他开发了一套通过追踪眼动来识别神经障碍的诊断工具,并希望这套工具可以成为核磁共振(MRI)的低成本替代品。在对帕金森氏症、痴呆、多发性硬化症和多动症患者的临床试验中,Alay 发现了与每种疾病相关的独特的眼睛模式。



    第八名是Wenjun Hou(侯文骏),来自Jesuit High School,获得了6万美元的奖金。他利用量子计算解决计算机科学领域众所周知的「背包问题」(knapsack problem),他不仅自己写出一套新的量子算法,还设计了量子硬件用于其算法的中心组件(central component),该作法此前从未有过。



    第九名是Vivian Yee(余颖琪),来自International Academy,她获得了5万美元的奖金,她研究纽约市新冠病毒在各区传播与感染的不平等,利用建模传播率、治愈率、死亡率,综合住房、教育和就业状况等因素,发现新冠病毒在社会经济条件较差的社区传播率和死亡率更高;她的研究结果已被纳入国会新冠行动小组(Congressional Coronavirus Task Force)的「共识备忘录」(Consensus Memorandum),可望指导未来公共卫生方面的政策制定。



    第十名是Sam Christian,来自奥斯汀的Liberal Arts and Science Academy,获得了4万美元奖金。奖励他从众多天文台和美国宇航局的 TESS 望远镜中寻找和观察69个宽双星系统中的行星运动,这些系统是相隔一光年的双星系统。他指出,这些系外行星的轨道在很大程度上与其双星系统的轨道一致。他的发现,如果应用到更大的样本中,可能会进一步阐明行星是如何形成和演化的。



    除了前10名之外,其余30位选手都将获得2.5万美元的奖金。


    获奖华裔生获哈佛提前录取


    在今年40位获奖选手中,有16名华裔,占比40%,延续了亚裔在考试、比赛上的传统优势。

    其中,获奖学生Jessica Zhang,中文名张济杭目前她已经获得哈佛大学的提前录取。

    她的研究课题是「紧切触几何在实心环上的分类」(Classification of Tight Contact Structures on a Solid Torus)。

    张济杭就读于旧金山私立学校Proof School,这是一所专注于数学教育的小学校。她现在是12年级生,即将在今年毕业。她表示,学校很小,整一个年级只有11人。因为学校平时专注于数学的教育,一般整个下午都会上数学课,上午则是其他科学、文学、历史等课程。

    据了解,因为这所高中以数学教育闻名,在申请的时候,学生不一定要数学成绩多优秀,但是学校会希望入学的学生要热爱数学。

    她的父母是北京大学化学专业的同学,留学美国之后来到湾区工作便留下。 


    历史悠久的科学天才奖,钱永健曾获此奖项


    科学天才奖是非营利组织「Society for Science & the Public」旗下项目,是美国历史最悠久的高中生科学竞赛,距今已有76年历史。

    科学天才奖有着「少年诺奖」之称,从这一项目中走出了13个诺贝尔奖、13个国家科学奖章、6个突破奖、22个麦克阿瑟基金会奖学金和2个菲尔兹奖获得者。

    据调查,在近两年500多名半决赛入围者中,50-57%入围者最后都进入了「哈耶普斯麻」五校,70-76%进入全美排名前15名的学校。



    早先「科学天才奖」分为「基础研究」(Basic Research)、「全球福祉」(Global Good)和「创新」(Innovation)三个领域,三领域取前三名学子颁发25万至15万美元不等的奖金。从2017年起,再生元制药成为这一奖项的第三大赞助商,持续十年,并拿出1亿美元作为奖金,再生元取消了之前的分类,改为40名决赛选手取前十名,前三名依次发放25万美元元、17.5万美元、15万美元奖金;第四名获10万美元,之后奖金按名次递减1万美元。

    1942年西屋公司(Westinghouse)成为该竞赛首个冠名赞助商,1988年英特尔接棒,直到2015年9月宣布停止赞助,2016年5月再生元制药接手。

    老布什总统曾评价英特尔科学奖「是科学界的超级杯」。许多著名的科学家都曾获得该奖,包含罗德·霍夫曼、戴维·芒福德、谢尔登·格拉肖、沃特·吉尔伯特、钱永健等人。

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    • 编译者:李康音
    • 发布时间:2023-09-28
    • 2023年9月22日,据药明康德报道,被喻为“诺奖风向标”,备受瞩目的2023拉斯克(The Lasker Awards)于当地时间9月21日正式揭晓。2023年的拉斯克基础医学研究奖授予了谷歌DeepMind公司的Demis Hassabis博士,和John Jumper博士,表彰他们发明了能够预测蛋白质三维结构的革命性技术——AlphaFold。临床医学研究奖授予了麻省理工学院的James G. Fujimoto教授、Eric A. Swanson先生以及俄勒冈健康与科学大学凯西眼科研究所(Casey Eye Institute, Oregon Health & Science University)的David Huang教授,以表彰他们共同发明了光学相干断层扫描(OCT)技术。医学科学特殊成就奖的获得者是荷兰癌症研究所的Piet Borst博士,以表彰他50年来在科学发现、指导和领导方面的杰出成就。 基础医学研究奖 基础医学研究奖表彰了两位“AlphaFold之父”。AlphaFold是一种人工智能(AI)系统,解决了从蛋白质氨基酸的序列预测蛋白质三维结构这一长期难题。凭借出色的创意、不懈的努力和精湛的工程技术,Demis Hassabis博士和John Jumper博士(均来自谷歌DeepMind)带领AlphaFold团队将结构预测的准确性和速度提升到了前所未有的水平。这种变革性的方法正在迅速推进人们对基本生物过程的理解,并促进药物设计的发展。 蛋白质结构之谜 人体的蛋白质在细胞内扮演着非常重要的角色,它们的多种生理功能与它们从线性氨基酸链折叠成三维结构后的形态密切相关。对蛋白结构的深入洞察可以阐明其功能并解开生物学之谜。 早在60多年前,科学家们已经证明蛋白质的氨基酸序列编码了其最终的组织结构。理论上,科学家们可以找出引导氨基酸链正确构象的原理。然而,对于一条氨基酸链来说,它可能产生多种潜在构象——即使是对一个中等大小的蛋白质来说,尝试所有构象排列方式所需的时间也是惊人的。 将AI用于蛋白质折叠 人们采用了多种策略来尝试解析蛋白质结构,其中,华盛顿大学的David Baker教授开发了一种早期方法,他使用来自共享的全球数据库“蛋白质数据库(PDB)”所收录的短片段来预测蛋白质的局部结构。虽然这种策略在某些情况下有所帮助,但这种基于片段的策略很耗时,对绝大多数蛋白质的适用性有限。 时间推进到2018年和第13届国际蛋白质结构预测竞赛(CASP),科学家们已经将机器学习用于蛋白质结构预测。与依赖预先构想逻辑的传统人工智能方法不同,机器学习系统从数据中自行发现模式规律。通过将机器学习作为蛋白质结构预测网络的核心组成部分,Hassabis博士和John Jumper博士的团队赢得了第13届CASP竞赛,准确率大幅领先于亚军,比第12届CASP竞赛的最好成绩提高了近50%。尽管取得了成功,但DeepMind的研究人员并不满意:他们希望得到一种对于实验人员更加有用的工具,误差小于1埃米(原子的大小)。 经过多轮的调试和集思广益,DeepMind的研究团队在原来的算法基础上成功构建出了AlphaFold2。在2020年的CASP上,DeepMind的AlphaFold2系统表现惊艳,在接受检验的近100个蛋白靶点中,AlphaFold2对三分之二的蛋白靶点给出的预测结构与实验手段获得的结构相差无几。有些情况下,已经无法区分两者之间的区别是由于AlphaFold2的预测出现错误,还是实验手段产生的假象。 Hassabis博士和Jumper博士与欧洲分子生物学实验室的欧洲生物信息学研究所合作,与科学界共享了该项目和数据库,超过一百万名研究人员使用了这些资源。此后,DeepMind团队将其数据库目录扩展到基因组已测序的生物体中几乎所有已知蛋白质,包括构成流行病威胁的病毒和世界卫生组织高度优先的病原体的蛋白质组。 这项技术已经在无数生物医学领域和其他领域产生了巨大影响。例如,它帮助研究人员填补了对核孔复合体可视化的认知不足——核孔复合体是一种巨大而复杂的分子机器,控制进出细胞核的物质运输。通过应用AlphaFold,研究人员重新设计了蛋白质以靶向人类细胞,为药物递送和基因治疗开辟了一条新途径。全球各地的实验室和生物医药公司正在利用AlphaFold开发疫苗、设计药物、制造可降解污染物的酶等等。其应用前景是无穷无尽的。 拉斯克奖的官方评语中这样写道:通过放飞想象力和才华,Hassabis、Jumper和他们的团队完成了让科学家困惑了半个世纪的任务。这一胜利开启了研究和操纵蛋白质的新时代。它已经催化出了实质性的进步,随着众多领域的工作者想方设法挖掘其潜力,他的影响力和范围有望爆炸式增长。 临床医学研究奖 2023年的拉斯克临床医学研究奖授予了发明OCT技术的三位科学家。James G. Fujimoto教授、Eric A. Swanson先生以及David Huang教授在上个世纪90年代通过将光学、电信工程和医学结合在一起开发出了OCT技术。该技术通过利用光束来观察视网膜等人体组织内的微观结构,能够实时无痛地生成眼睛内部结构的高分辨率横截面图像,而无需身体接触。 三位科学家随后成立了一家公司以推动该技术的普及。1996年,第一台用于眼科诊断的商用OCT设备进入了临床。随着该技术的广泛应用,医生们能够快速检测并治疗视网膜上那些会损害视力的疾病,从而挽救了数百万人的视力,为眼科的诊断和治疗带来了革命性的变化。 现在,OCT检查已经成为了眼科标准治疗中的一环,并且OCT的医疗用途还在不断扩大。全球的专家和实验室研究人员正在探索其在众多医疗领域中的潜力,包括心脏病学、手术引导、消化内科和皮肤科等等。工程师已经将OCT整合到可以进入循环系统的探头中,心脏病专家正在利用这些工具检查动脉。此外,OCT所具有的体内观察能力还为进行光学活检而无需切除组织进行组织活检提供了可能。未来,OCT技术的影响范围和影响力还将不断增长。 医学科学特殊成就奖 Piet Borst博士多次大胆尝试新领域,并在多个领域取得了开创性发现。他的研究揭示了寄生虫是如何躲避人类免疫系统的,并深入揭示了导致癌症耐药性的分子泵。他揭示了一条意想不到的新陈代谢途径,发现了一种新的DNA构建模块,并指出了一种遗传性疾病的生化基础。他以远见卓识和坚韧不拔的精神,带领荷兰癌症研究所跻身世界一流水平。他的贡献范围远远超出了他的祖国,他还领导了欧洲和其他地区的著名科学组织和奖项委员会。不仅如此,他培养了数十名享有国际声誉的研究人员,并将自己对科学的热情和严谨的态度用于教育公众。 本文内容转载自“药明康德”微信公众号。 原文链接: https://mp.weixin.qq.com/s/ePe53Ip8NyeCAPpeRkqQnw