清华校友斩获 ACM 博士论文奖：相关研究为自动驾驶新算法奠定基础

7 月 17 日消息，ACM（Association for Computing Machinery，国际计算机学会）在前天公布 2020 年博士论文奖。

清华校友、MIT 助理教授范楚楚，从候选人名单中脱颖而出，荣获此奖。

另外两位候选人，则分别来自斯坦福大学和德国萨尔州大学。

值得一提的是，前两年虽然也有华人入选 ACM 博士论文奖，但获得的都是荣誉提名奖。

其中，获得 2018 年 ACM 博士论文奖提名的是清华姚班校友马腾宇，而 2019 年获提名的也是清华姚班校友吴佳俊，两人的研究方向都与 AI 和机器学习相关。

▲ 左为马腾宇，右为吴佳俊

今年，范楚楚不仅入围，而且最终获得了这一奖项。那么，她的这篇论文究竟研究了什么？

这篇获奖的博士论文发表于 2019 年，是范楚楚就读 UIUC 的毕业论文，与嵌入式和信息物理系统相关。

ACM 给出的入选理由是：

为嵌入式与信息物理系统的验证做出了奠基性贡献，也展示了这项技术用于工业系统的可能性。

据 ACM 介绍，范楚楚的这篇博士论文，主要贡献有几点：

提出了一个基于灵敏度分析、用于非线性混合系统有界验证的数据驱动算法，目前已经成立位于 UIUC 的初创公司，计划将这种方法商业化；

开发了一个模型在不完备条件下的“黑箱”验证算法，相关成果 DryVR，已经被用于分布式机器人、医疗设备和智能驾驶辅助系统等领域；

提出了一种 RealSyn 方法，为自动驾驶汽车的实时运动规划算法研究奠定了基础，有助于提出新的相关算法。

不仅有算法的提出，也有工具的开发，像 DryVR 和 RealSyn 都是范楚楚开发出来的工具。

从要点中可以看出，这篇论文涉及到的领域也非常广泛，除了自动驾驶以外，在机器人、医疗设备等行业也具有工业化潜力。

范楚楚，现于麻省理工学院航空航天工程系担任威尔逊助理教授（Wilson Assistant Professor），领导 Reliable Autonomous Systems Lab。

其团队致力于运用形式化方法、机器学习、控制论来解决安全控制系统从设计到验证的系列问题。