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2020年5月20日，計算機協會（Association for Computing Machinery）宣布了三項著名技術獎的獲得者。這些獲獎者由同行選出，旨在表彰他們為計算機技術創新所做出的貢獻。
ACM 軟體系統獎
ACM 軟體系統獎主要頒發給開發出具有長遠影響力軟體系統的機構或個人，這些影響體現在對概念的貢獻，商業價值或兩者兼有之。軟體系統獎的獎金為 35,000 美元，由 IBM 公司提供資金支持。開發域名系統（DNS）的 ThreatSTOP 首席科學家 Paul Mockapetris 獲得了 ACM 軟體系統獎。DNS 主要提供全球分布式目錄服務，是全球網際網路功能的重要組成部分。
Paul Mockapetris 獲得 ACM 軟體系統獎 圖源：ACM官網
在上個世紀 80 年代初，網際網路在線社區主要通過集中管理目錄將計算機主機名與 IP 地址相匹配。隨著網際網路的高速發展，維護單個集中式主機目錄變得緩慢而低效，因此需要新的可擴展架構。為滿足這一需求，Paul Mockapetris 於 1983 年設計並構建域名系統（DNS），同時創建了相關查詢協議，伺服器實現和初始根伺服器。在 Paul Mockapetris 開發 DNS 之時，每天有數千個用於建立關聯 IP 地址的名稱查找。如今，DNS 仍然使用 37 年前構建的核心組件，但已管控 3.5 億個單獨管理的域，且每天響應數百億次查詢。DNS 已成為許多應用程式（包括電子郵件和網址）的基礎。全球資訊網的核心組件通用資源定位器（URL）和通用資源標識符（URI），也依賴 DNS 系統中引入的域名。雖然其他開發者已為 DNS 添加許多新功能，但 Paul Mockapetris 創建的原始架構可以合併這些新的功能，證明了其開發工作的價值。
卡內拉克斯理論與實踐獎
卡內拉克斯理論與實踐獎旨在表彰對計算實踐產生重大影響的特定理論成就。該獎項的獎金為 10,000 美元，由卡內拉克斯家族提供，並由計算機協會的算法和計算理論特別興趣小組（SIGACT）、設計自動化（SIGDA），數據管理（SIGMOD）、程式語言（SIGPLAN），ACM SIG 項目基金以及個人捐款提供額外資金支持。來自普林斯頓大學和特拉維夫大學的 Noga Alon、卡內基梅隆大學的 Phillip Gibbons、谷歌和特拉維夫大學的 Yossi Matias、羅格斯大學的 Mario Szegedy 共同獲得卡內拉克斯理論與實踐獎。他們為流算法（streaming algorithms）及其大規模數據分析應用做出了開創性工作。
圖源：ACM官網
Noga Alon、Phillip Gibbons、Yossi Matias 和 Mario Szegedy 率先提出一種用於處理大規模海量數據集的算法框架。目前，他們的 Sketch 算法和流算法仍是流式傳輸大數據的核心方法，且構成算法領域中的整個子區域。此外，他們所引入的 sketch 和概要（synopses）概念如今已常用於資料庫中的各種數據分析、網絡監控、網際網路產品使用情況分析，自然語言處理和機器學習。在他們的開創性論文 "The Space Complexity of Approximating the Frequency Moments"中， Alon、Matias 和 Szegedy 為使用有限內存分析數據流奠定了基礎。後續論文，包括由 Alon、Gibbons、Matias 和 Szegedy 完成的 "Tracking Join and Self-join Sizes in Limited Storage"，以及由 Gibbons、Matias 完成的"New Sampling-Based Summary Statistics for Improving Approximate Query Answers"，擴展了數據概要的概念，並在流媒體和草圖算法這一新興領域的發展中發揮了重要作用。這項工作已經應用於資料庫中的查詢規劃和處理，以及用於監控網絡中生成的大量數據的小型概要的設計。
ACM – AAAI 艾倫·紐厄爾獎
ACM – AAAI 艾倫·紐厄爾獎頒發給那些在計算機科學領域或在計算機科學和其他學科之間起到橋梁作用的貢獻者。艾倫·紐厄爾獎的 1 萬美元獎金由 ACM 和美國人工智慧促進會(AAAI)以及個人捐款提供。萊斯大學的 Lydia E. Kavraki，史丹福大學的 Daphne Koller，獲得 ACM – AAAI 艾倫. 紐厄爾獎。
圖源：ACM官網
Lydia Kavraki 因其在機器人運動規劃方面的開創性貢獻而受到認可，包括隨機運動規划算法和概率路線圖的發明，以及在生物信息學和生物醫學方面的應用。Kavraki 在物理算法方面進行了基礎性工作，並開發了高效的高維搜索框架，這些框架影響了機器人技術(運動規劃、混合系統、機器人學形式化方法、裝配規劃以及微靈活操作)，以及計算結構生物學、轉化生物信息學和生物醫學信息學。Kavraki 已經撰寫了超過 240 篇經過同行評審的出版物，也是廣泛使用的機器人技術教科書《機器運動原理（Principles of Robot Motion）》的作者之一。她的開創性論文"Probabilistic Roadmaps for Path Planning in High Dimensional Configuration Spaces" ，是第一個建立用於開發高維空間路線圖的概率方法的論文，這已成為複雜物理系統的運動規劃的關鍵技術之一。Kavraki 的貢獻超越了機器人技術，還解決了蛋白質功能解讀、代謝網絡的理解以及分子構象和蛋白質靈活性研究背後的問題。她研究的問題包括生物分子的三維結構及其與其他生物分子相互作用的能力，主要用於藥物設計，以及最近用於個性化癌症免疫治療。Daphne Koller 因其對機器學習和概率模型的開創性貢獻、將這些技術應用於生物學和人類健康以及對民主化教育的貢獻而被認可。Koller 是圖形模型開發和使用的領導者，包括學習模型結構及其參數，並率先統一了統計學習和關係建模語言。她還開發了在時間模型中進行推理和學習的基本方法。她的教科書(與 Nir Friedman 合著)《概率圖模型（Probabilistic Graphical Models）》是這一領域的權威著作。作為將機器學習方法引入生命科學的早期領導者，她開發了模塊網絡，她和她的同事利用基因調控程序中的模塊性來建立一個有效的基因活動模型。她開發了機器學習在病理學上的突破性應用，這項工作不僅證明了機器學習的能力超過了人類病理學家，而且也是第一個強調間質組織在癌症預後中的重要性(現在已得到廣泛認可)的工作之一。Koller 也是 Coursera 的聯合創始人和前聯合執行長，Coursera 是一個向世界各地的人們提供頂尖大學免費教育的平臺，創立八年來，已經觸及了世界各國 5000 多萬學習者的生活。Koller 目前是 Insitro 的創始人兼執行長，Insitro 是一家生物技術初創公司，致力於通過大規模整合機器學習和生物學來發現更好的藥物。
關於 ACM
計算機科學協會（ACM）是世界上最大的教育和科學計算機學會，它將計算機教育工作者、研究人員和專業人士聯合起來，以激發對話、共享資源並應對該領域的挑戰。ACM 通過強大的領導力、最高標準的推廣以及對技術卓越的認可，增強了計算機行業的集體聲音。ACM 通過提供終身學習、職業發展和專業網絡的機會來支持其成員的專業成長。參考資料：https://awards.acm.org/software-systemhttps://awards.acm.org/kanellakishttps://awards.acm.org/newell
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