Apple vindt het belangrijk om de academische onderzoeksgemeenschap en haar waardevolle bijdragen aan de wereld te ondersteunen. Wij bieden programma’s,beurzen en beloningen aan initiële en postinitiële masterstudenten die met behulp van technologie de maatschappij beter willen maken.
Dit is het programma Apple Scholars.
Ethiek en technologie
Postdoctoraatsprogramma’s
Apple University biedt, in samenwerking met het McCoy Family Center for Ethics in Society van Stanford University, plaats aan postdoctorale fellows die onderzoek doen op het snijvlak van ethiek en technologie.
Abby Jaques
Stanford University
Abby houdt zich bezig met de grote vragen op het gebied van menselijke en artificiële intelligentie: wat is er nodig om technologie in goede banen te leiden? En hoe garanderen we dat de technologieën die we ontwikkelen goed zijn voor iedereen?
Aan het MIT ontwikkelde Abby een nieuwe theorie over de aard van intentioneel handelen. Momenteel bekijkt ze hoe artificiële intelligentie menselijk gedrag kan beïnvloeden en wat daarvan de morele en politieke implicaties zijn. Ze heeft ook een nieuwe, praktijkgebaseerde ethische methode voor engineers ontwikkeld, en ze heeft bijgedragen aan een reeks onderzoeken – gefinancierd met beurzen – die gericht zijn op het democratiseren van artificiële intelligentie via formeel en informeel onderwijs.
Hardwaretechnologie, geïntegreerde schakelingen, kunstmatige intelligentie en machine learning
Doctoraatsprogramma’s
Toegekend aan nieuwe talenten die onderzoek doen op het gebied van elektrotechniek, technische informatica en informatica, met de focus op baanbrekende technologie en de kernwaarden van Apple.
McKenzie van der Hagen
Carnegie Mellon University
McKenzie werkt aan nieuwe computerarchitecturen waarin IoT-apparaten met laag vermogen kunnen deelnemen aan versleutelde ‘edge computing’.
Via het IoT (Internet of Things – internet der dingen) wordt er tegenwoordig een enorme hoeveelheid data verzameld en verwerkt. Er is veel rekenkracht nodig om de privacy te beschermen van iedereen die met IoT-apparaten werkt. Privacybescherming voor het IoT kan onder meer met homomorfe versleutelingstechnieken, waarbij berekeningen direct op versleutelde data worden uitgevoerd. Maar de hiervoor vereiste wiskunde is complex en er zijn enorme datastructuren nodig. Binnen de beperkingen van IoT-apparaten met laag vermogen probeert McKenzie gespecialiseerde computerarchitecturen te ontwikkelen om deze grootschalige bewerkingen te ondersteunen. Uiteindelijk hoopt ze via hardware het concept van versleutelde berekeningen te vertalen van optimistische theorie in praktische realiteit.
Jaya Narain
Massachusetts Institute of Technology
Jaya gebruikt gepersonaliseerde machine learning en gegevens uit de praktijk om kinderen met een non-verbale autismespectrumstoornis (ASS) te helpen met communiceren.
Van de 3,5 miljoen mensen in de VS met ASS gaat het bij ongeveer 30 procent om een non-verbale vorm. Maar dat betekent niet dat ze niet communiceren. Ouders en zorgverleners kunnen vaak stemklanken, gebaren en toonverschillen interpreteren die anderen niet opmerken. Met behulp van de kennis van primaire zorgverleners traint Jaya machine learning-modellen om non-verbale aanwijzingen te interpreteren. Ze hoopt dat haar onderzoek van grote betekenis kan zijn voor kinderen met non-verbaal autisme. Bijvoorbeeld door ze te helpen om met nieuwe mensen te communiceren, zodat ze meer zelfvertrouwen krijgen.
-
Ishwarya Ananthabhotla
Spraak en natuurlijke taal
Massachusetts Institute of Technology -
Yahav Bechavod
Machine learning met behoud van privacy
Hebrew University of Jerusalem -
Graham Gobieski
Machine learning op apparaten
Carnegie Mellon University -
Mitchell Gordon
Mensgerichte machine learning
Stanford University -
Jeong Joon Park
Augmented reality en computervisie
University of Washington -
Nathan Serafin
Hardware voor efficiënte berekeningen
Carnegie Mellon University -
Yang Song
Grondbeginselen van machine learning
Stanford University -
Xinyi Wang
Spraak en natuurlijke taal
Carnegie Mellon University -
Yifan Wang
Augmented reality en computervisie
ETH Zürich -
Bingzhe Wu
Machine learning met behoud van privacy
Universiteit van Peking -
Yiren ‘Aaron’ Zhao
Machine learning op apparaten
University of Cambridge -
Tijana Zrnic
Grondbeginselen van machine learning
University of California, Berkeley
Hardwaretechnologie en geïntegreerde schakelingen
Masterbeurzen
Toegekend aan excellente studenten die bezig zijn aan een master op het gebied van geavanceerde hardwaretechnologie met een specialisatie in computerarchitectuur, ontwerp van system-on-chip, verificatie of validatie.
Anna Li
Carnegie Mellon University
In haar studie aan Carnegie Mellon hield Anna zich aanvankelijk, net als al haar studiegenoten, bezig met software. Maar al snel verplaatste ze haar aandacht naar de onderliggende hardware.
Anna’s belangstelling verschoof van software naar hardware tijdens haar eerste college over hardware, ‘Structuur en ontwerp van digitale systemen’. Ze ontdekte dat hardware beschrijven weliswaar iets totaal anders is dan programmeren, maar dat ze toch haar sterke kanten kon gebruiken: logica, probleemoplossing en algoritmes ontwikkelen. En nu voelt ze dat ze haar plek gevonden heeft met haar werk op het snijvlak van hardware en software.
-
Tarana Laroia
Elektrotechniek en technische informatica
Carnegie Mellon University -
Ryan Oh
Elektrotechniek en technische informatica
Carnegie Mellon University -
Deanyone Su
Elektrotechniek en technische informatica
Carnegie Mellon University
Blijf op de hoogte.
Er komt nog meer.
Het Apple Scholars-programma is momenteel enkel toegankelijk op basis van uitnodiging. Kom hier later nog eens terug als het programma is uitgebreid. Dan zul je nog meer informatie vinden over studenten die in de kracht van technologie geloven, onze waarden delen en vol passie proberen de wereld beter te maken.