MIT Schwarzman计算学院近日宣布新增11位核心计算和共享职位教师，他们来自多样化背景和专业领域，涵盖可持续设计、卫星遥感、决策理论以及人工智能编程新算法开发等前沿方向。这一举措进一步强化了MIT在跨学科计算研究领域的领导地位，标志着学院在整合人工智能与各学科交叉研究方面的又一重要里程碑。
跨学科合作的典范
"我热烈欢迎这才华横溢的新教师群体，他们的工作处于计算领域的前沿，并对世界产生更广泛的影响，"MIT Schwarzman计算学院院长Dan Huttenlocher表示。这一批教师的加入不仅丰富了学院的学术生态，更体现了MIT在跨学科合作方面的独特优势。
学院教师包括电气工程与计算机科学系(EECS)或数据、系统与社会研究所(IDSS)的教职人员，这些部门同时向MIT Schwarzman计算学院和工程学院报告。此外，还有几位新教师在学院与其他MIT院系之间担任共享职位，包括政治学、语言学与哲学、历史学和建筑学等领域。
"得益于又一年的成功合作招聘，我们额外招聘了6位共享教师，使总数达到20人，"Huttenlocher补充道。
共享教师：连接计算与各学科的桥梁
Bailey Flanigan：政治学与算法的融合
Bailey Flanigan是政治学助理教授，与EECS共享MIT Schwarzman计算学院的职位。她的研究结合了社会选择理论、博弈论、算法、统计和调查方法工具，推动政治方法论的发展并加强民主参与。她对抽样算法、意见测量以及协商性微型公众和参与式预算等民主创新设计感兴趣。Flanigan曾担任哈佛大学数据科学计划的博士后，并在卡内基梅隆大学获得计算机科学博士学位。
Brian Hedden：决策理论与AI伦理
Brian Hedden是语言学与哲学系教授，与EECS共享MIT Schwarzman计算学院的职位。他的研究关注我们应如何形成信念和做出决策，其工作涵盖认识论、决策理论和伦理学，包括AI伦理学。他是《没有理由的人：理性、身份与时间》(牛津大学出版社，2015年)的作者，并发表了关于集体行动问题、法律证明标准、算法公平性和政治极化等主题的文章。在加入MIT之前，他曾是澳大利亚国立大学和悉尼大学的教职人员，以及牛津大学的初级研究员。他获得普林斯顿大学的学士学位和MIT的哲学博士学位。
Yunha Hwang：可持续生物制造的机器学习
Yunha Hwang是生物学系助理教授，与EECS共享MIT Schwarzman计算学院的职位。她也是信息与决策系统实验室的成员。她的研究兴趣涵盖可持续生物制造的机器学习、微生物进化和开放科学。她担任Tatta Bio的联合创始人和首席科学家，这是一个致力于推进生物发现的基因组AI的科学非营利组织。她拥有斯坦福大学的计算机科学学士学位和哈佛大学生物学博士学位。
Ben Lindquist：计算与历史的交汇
Ben Lindquist是历史学部分助理教授，与EECS共享MIT Schwarzman计算学院的职位。通过历史视角，他的工作观察计算与宗教、情感和不同思维观念的传播方式。他的著作《情感机器》(芝加哥大学出版社，即将出版)追溯合成语音的历史，探讨情感如何成为计算机科学的研究主题。他曾是西北大学科学与人文学科项目的博士后，并在普林斯顿大学获得历史学博士学位。
Mariana Popescu：计算建筑与可持续设计
Mariana Popescu是建筑学助理教授，与EECS共享MIT Schwarzman计算学院的职位。她也是计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的成员。作为一名计算建筑师和结构设计师，Popescu对创新方法处理建筑制造过程和材料使用有着浓厚兴趣和丰富经验。她的专业领域是计算和参数化设计，专注于数字制造和可持续设计。Popescu在苏黎世联邦理工学院获得博士学位。
Paris Smaragdis：信号处理与音乐的融合
Paris Smaragdis是音乐与戏剧艺术系教授，与EECS共享MIT Schwarzman计算学院的职位。他的研究重点在于信号处理和机器学习的交叉领域，特别是与声音和音乐相关的内容。在加入MIT之前，他曾是三菱电机研究实验室的研究科学家、Adobe研究的高级研究员以及亚马逊AWS的亚马逊学者。他在伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校计算机科学系担任教授15年，在那里他领导设计了CS+Music项目，并担任计算机与数据科学学院副院长。他拥有伯克利音乐学院的音乐学士学位和MIT的感知计算博士学位。
Daniel Varon：卫星遥感与环境监测
Daniel Varon是航空航天系助理教授，与IDSS共享MIT Schwarzman计算学院的职位。他的工作重点是利用卫星的大气成分观测来更好地理解人类对环境的影响，并确定减少这些影响的机会。作为一名大气科学家，Varon对温室气体、空气污染和卫星遥感特别感兴趣。他拥有哈佛大学的应用数学硕士和大气化学博士学位。
Mark Rau：音乐技术的新探索
Mark Rau是音乐与戏剧艺术系助理教授，与工程学院共享EECS的职位。他参与开发专注于音乐技术的研究生课程。他对音乐声学、振动和声学测量、音频信号处理以及物理建模合成感兴趣。他的工作专注于乐器和创意音频效果。他拥有斯坦福大学音乐、科学与技术硕士学位，以及麦吉尔大学的物理学学士学位和爵士音乐学士学位。他在斯坦福大学计算机音乐与声学中心获得博士学位。
核心教师：推动计算技术的前沿
Mitchell Gordon：人机交互与机器学习的桥梁
Mitchell Gordon是EECS助理教授，也是CSAIL的成员。在他的研究中，Gordon设计交互系统和评估方法，将人机交互原则与机器学习的现实联系起来。他的工作在人类-计算机交互和人工智能会议上获得了奖项，包括在CHI的最佳论文奖和在NeurIPS的口头报告。Gordon获得罗切斯特大学的学士学位，以及斯坦福大学的硕士和博士学位，专业均为计算机科学。
Omar Khattab：自然语言处理与AI系统
Omar Khattab是EECS助理教授，也是CSAIL的成员。他的工作专注于自然语言处理、信息检索和AI系统。他的研究包括为声明式AI编程以及检索和推理的组合开发新算法和抽象。他获得卡内基梅隆大学的学士学位和斯坦福大学的博士学位，专业均为计算机科学。
Rachit Nigam：专用硬件的编程语言与架构
Rachit Nigam将于2026年1月加入EECS担任助理教授。他也将是CSAIL和微系统技术实验室的成员。他从事编程语言和计算机架构工作，以解决专用硬件的设计、验证和可用性挑战。他此前是MIT的访问学者。Nigam获得康奈尔大学的计算机科学硕士和博士学位。
MIT计算教育的未来
这11位新教师的加入不仅丰富了MIT Schwarzman计算学院的学术生态，更体现了MIT在跨学科计算研究方面的战略眼光。通过将计算技术与政治学、生物学、历史学、建筑学、音乐等传统学科深度融合，这些教师正在开创全新的研究领域，推动计算技术在解决复杂社会和环境问题方面的应用。
MIT Schwarzman计算学院自成立以来，一直致力于打破学科壁垒，促进计算科学与其他领域的交叉融合。这一批新教师的加入，将进一步强化学院的这一使命，为MIT社区带来更多创新思想和研究方法，培养能够应对未来挑战的跨学科人才。
在人工智能技术快速发展的今天，MIT的这一举措不仅关乎学术研究的前沿探索，更关乎如何将先进技术应用于解决人类社会面临的真实问题。通过培养既懂技术又了解其他领域专业知识的复合型人才，MIT正在为计算教育的未来发展树立新的标杆。
结语
MIT Schwarzman计算学院新增的11位教师代表了计算科学在多个前沿领域的最新发展。他们的研究不仅推动了计算机科学本身的进步，更通过跨学科合作，为解决人类社会面临的复杂挑战提供了新的思路和方法。随着这些新教师的加入，MIT在计算领域的领导地位将得到进一步巩固，同时也为全球计算教育的发展提供了宝贵的经验和启示。
