今天（9月29日）上午，2022年世界頂尖科學家協會獎揭曉。德國科學家迪爾克·格爾利希獲生命科學或醫學獎，美國科學家邁克爾·I·喬丹獲智能科學或數學獎，單項獎金1000萬元人民幣。
2013年諾貝爾化學獎得主、世界頂科協副主席邁克爾·萊維特宣佈獲獎名單，頒獎典禮將在2022年世界頂尖科學家論壇上舉行。
Dirk Grlich迪爾克·格爾利希
2022年世界頂尖科學家協會獎生命科學或醫學獎獲獎者
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獲獎理由
“表彰他對於蛋白質在細胞質和細胞核之間運輸的機理及其選擇性的關鍵發現。”
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人物小傳
德國馬克斯·普朗克科學促進學會科學成員德國馬克斯·普朗克多學科科學研究所主任
格爾利希教授出生於德國薩勒河畔的哈勒市，並在其家鄉的馬丁路德·哈勒維騰貝格大學（哈勒）獲得了生物化學碩士學位。在攻讀博士學位期間，他加入了細胞生物學教授Tom Rapoport在柏林的實驗室，並在此他確定了異源三聚體蛋白——Sec61αβγ複合體——是翻譯核糖體的受體和內質網（ER）的蛋白質傳導通道。他還成功地從純化的成分中重組了一個全功能的 "易位子"，並證明其在ER膜上運輸分泌蛋白、以及將I型和II型膜蛋白整合到脂質雙分子層的能力。
1993年，他加入了英國細胞生物學家和癌症研究專家Ron. Laskey在劍橋大學的實驗室進行博士後研究學習。在此期間，他發現了第一個輸入蛋白，作為蛋白質導入細胞核的媒介。
1996年，他成為海德堡大學ZMBH分子生物學中心的研究小組組長，隨後在此任職教授。在此期間，他開發了RanGTP-梯度模型來解釋核運輸的方向性和能量。格爾利希教授的研究小組首次描述了輸入蛋白的伴侶功能，並在發現和描述介導從細胞核中導出的輸出蛋白方面發揮了作用。
目前，格爾利希教授在位於哥廷根的馬克斯·普朗克多學科科學研究所擔任主任一職，重點研究核孔複合體如何作為高效的運輸機器發揮作用的問題。他的團隊發現，本質上無序的核孔蛋白（FG域）會組成一個凝聚態，成為一個具有極強運輸能力的高選擇性的滲透屏障。他的小組還開發了納米抗體作為細胞生物學工具，且能夠被用於包括Covid-19、瘧疾、細菌感染、敗血症和自身免疫性疾病等疾病的治療。
教育經歷
1989年，馬丁路德·哈勒維騰貝格大學（哈勒/薩勒） 生物化學碩士
1990-1993年, 柏林MaxDelbrück分子醫學中心（Max Delbrück Center）湯姆·拉波波特T.A. Rapoport柏林實驗室博士研究
1993年, 柏林洪堡大學 生物化學博士
工作經歷
1993年4月-9月，湯姆·拉波波特T.A. Rapoport實驗室 博士後研究
1993年10月-1995年12月，英國劍橋大學威康信託/癌症研究行動研究所R.A. Laskey實驗室 博士後研究員
1996-2007年，德國海德堡大學ZMBH分子生物學中心 研究小組組長
2001-2007年，德國海德堡大學 分子生物學教授
2005年至今，德國馬克斯·普朗克生物物理化學研究所 科學成員、主任
2018-2019年，德國馬克斯·普朗克生物物理化學研究所 常務主任
*2022年1月1日，位於哥廷根的兩個研究所：馬克斯·普朗克生物物理化學研究所和馬克斯·普朗克實驗醫學研究所合併，成立為馬克斯·普朗克多學科科學研究所。格爾利希教授在該研究所擔任主任一職。
主要獎項和榮譽
1993，德國生物化學學會卡爾·羅曼獎
1994，德國細胞生物學學會獵鷹獎
1997，歐洲分子生物學組織EMBO金獎
1997，歐洲分子生物學組織（EMBO）成員
1997，德國科學基金會 海因茨·邁爾·萊布尼茨獎
2001，阿爾弗裏德·克虜伯大學青年教師獎（阿爾弗裏德·克虜伯·馮·博倫和哈爾巴赫基金會）
2005，德國國家科學院院士
2018，德國聯邦食品和農業部動物福利研究獎（與Tino Pleiner共同獲得）
Michael I. JORDAN邁克爾·I·喬丹
2022年世界頂尖科學家協會獎智能科學或數學獎獲獎者
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獲獎理由
“表彰他對機器學習的理論基礎及其應用作出了根本性貢獻”
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人物小傳
美國加州大學伯克利分校電子工程與計算機科學系、統計學系傑出冠名教授
近四十年來，邁克爾·I·喬丹教授一直是全球領先的統計機器學習領域的研究人員。 他的突出貢獻在於成功連接了計算機科學和統計學（這兩個學科），包括統計推理和學習的變分方法、基於圖模型和貝葉斯非參數化的推理方法，以及統計風險和計算複雜性之間的權衡特徵。
喬丹教授也涉獵優化和機器學習的交叉領域，在這個領域內，他因開發了基於梯度的優化和抽樣的連續時間模型，和用於優化的分佈式系統上的工作而聞名。
喬丹教授還構建了機器學習和控制理論間的關聯研究，為強化學習理論、基於學習的模型預測控制和人類運動控制的最優化原理做出了貢獻。
他還率先將微觀經濟概念與機器學習相結合，開發了激勵學習者分享數據的學習方法，並展示瞭如何將契約理論用於統計推理，為基於學習的匹配市場研究做出卓越貢獻。他同時致力於推動機器學習在單分子成像、蛋白質建模、基因重組建模和自然語言處理等高影響力領域的應用。
喬丹教授對計算機科學的貢獻也體現在教育方面。 他指導了80多名博士生和60多名博士後研究人員，這一羣體目前活躍在世界領先的學術機構，帶領行業向前發展。
教育經歷：
1978年 路易斯安那州立大學 心理學學士
1980年 亞利桑那州立大學 數學碩士
1985年 加州大學聖地亞哥分校 認知科學博士
工作經歷：
1986-1988年，馬薩諸塞大學計算機和信息科學系 博士後研究員
1988-1998年，麻省理工學院腦與認知科學系 助理教授、副教授、教授
1998年至今，加州大學伯克利分校電子工程和計算機科學系、統計系 教授
2015-2017年，加州大學伯克利分校統計系 主任
2017年至今，加州大學工業工程與運籌學系 教授
2018年至今，北京大學 名譽教授
2019年至今，清華大學 名譽教授
主要獎項和榮譽：
2004年, 國際數理統計學會勳章講座講師
2009年，ACM/AAAI艾倫·紐厄爾獎（美國計算機協會ACM、美國人工智能促進會AAAI ）
2010年，美國國家科學院院士
2010年，美國國家工程院院士
2011年，美國藝術與科學院院士
2011年，國際數理統計學會奈曼講座
2015年，魯梅爾哈特獎（國際認知科學學會CSS）
2016年，國際人工智能聯合會議卓越研究獎（IJCAI）
2020年，約翰·馮·諾依曼獎（電氣與電子工程師協會IEEE）
2021年，米切爾獎（國際貝葉斯分析學會，ISBA）
2021年，烏爾夫·格林納德隨機理論與建模獎（美國數學會, AMS）
2022年，國際數理統計學會首屆格雷絲·沃赫拜講座講師
作者：許琦敏
圖片：世界頂尖科學家論壇提供
責任編輯：任荃
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