博士生Jacob Adamczyk获得美国物理学会IMPACT奖
该奖项旨在表彰其工作影响数据科学领域的杰出研究生。
在美国物理学会（APS） 2024年年会上，物理学博士生Jacob Adamczyk获得了由APS数据科学专题小组（GDS）颁发的IMPACT奖。
这个备受尊敬的国家奖项每年只颁发给少数对数据科学产生影响的研究生，以及他们在该领域取得持续成功的潜力。
“这个奖项是对雅各布在博士研究中取得的惊人成就的认可。他正在有效地创造一个新的领域，可以被称为“物理信息强化学习”，他已经在物理学和计算机科学的主要期刊上发表了几篇与这个主题相关的论文，”Adamczyk的顾问，物理学教授兼系主任Rahul Kulkarni说。
Adamczyk目前的研究重点是强化学习，这是一个令人兴奋的机器学习领域，用于解决顺序决策问题。
Adamczyk说：“我在理论和算法的交叉点工作，我们的团队利用物理学的见解来开发解决强化学习问题的新方法。”
Adamczyk的研究与他的教学工作密切相关。这个学期，他开发并教授了一门关于深度学习的非正式课程。他开设这门课程是为了让更广泛的受众更容易接触到深度学习这一革命性领域。在课堂上，他涵盖了广泛的深度学习主题（反向传播，梯度下降，mlp, cnn, ResNets, rnn，变压器，强化学习），并包括对最先进的模型和应用的讨论。这门引人入胜的课程得到了班里物理、计算机科学、化学和数学专业学生的好评。
在加入马萨诸塞大学波士顿分校之前，Adamczyk在克利夫兰州立大学获得物理和数学荣誉学士学位。他考虑大学毕业后是进入工业界还是学术界。
在与库尔卡尼和波士顿大学物理系的其他教师会面后，亚当奇克知道他想在波士顿大学攻读博士学位。他解释说：“物理系的兴趣与我自己的兴趣非常一致：生物物理学、量子计算和机器学习。事实上，在我还是马萨诸塞大学波士顿分校的学生之前，我就能从与Kulkarni教授的对话中了解到机器学习。”
“雅各布对这个领域和麻省大学波士顿分校社区的贡献是非常了不起的。我们很幸运有他作为我们物理系的研究生，”库尔卡尼说。