Бергер, Бонни
Бонни Энн Бергер (англ. Bonnie Anne Berger, род. 1964 или 1965) — американский математик и программист. Профессор математики имени Саймонса в Массачусетском технологическом институте[1]. В начале карьеры Бергер исследовала алгоритмы, и позже перешла на исследования в области вычислительной молекулярной биологии.
Общие сведения
| Бонни Энн Бергер | |
|---|---|
| Bonnie Anne Berger | |
| Дата рождения | 1964 или 1965 |
| Страна | |
| Научная сфера | информатика |
| Место работы | |
| Образование | |
| Учёная степень | доктор философии |
| Учёное звание | профессор математики имени Саймонса (Simons Professor of Mathematics) |
| Научный руководитель | Сильвио Микали |
| Ученики | Манолис Келлис |
| Награды и премии |
Machtey Award (1989) Margaret Oakley Dayhoff Award (1997/8) |
Биография и карьера
Бергер получила степень бакалавра в Университете Брандейса, и защитила диссертацию доктора философии в МТИ в 1990 году под руководством Сильвио Микали[2] Ещё будучи студенткой, она получила Machtey Award в 1989 году за статью о параллельных алгоритмах, которые она опубликовала с сокурсником Джоном Ромпёй на симпозиуме по основам информатики. Она осталась в MIT для постдокторских исследований и стала преподавателем там в 1992.
В прошлом занимала пост вице-президента Международного общества вычислительной биологии (ISCB)[3].
Научная деятельность
Бонни Бергер руководит исследовательской группой «Вычисления и биология» (Computation and Biology group) в Лаборатории информатики и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (CSAIL). Коллектив применяет методы машинного обучения для решения биологических и медицинских задач[1].
Значительный вклад группа внесла в использование больших языковых моделей (LLM) в вычислительной биологии. В 2018 году Бергер совместно с Тристаном Беплером представила одну из первых белковых языковых моделей, которая обучается на последовательностях аминокислот для предсказания структуры и функций белков[4].
Также лаборатория работает над повышением интерпретируемости моделей искусственного интеллекта. Разрабатываемые методы обеспечивают прозрачность работы алгоритмов, позволяя понять, на основе каких признаков делаются прогнозы, что способствует более эффективному поиску новых лекарственных препаратов[4].
Награды и признание
В прошлом Бергер занимала пост вице-президента Международного общества вычислительной биологии (ISCB)[5].
- 1997/1998 — Премия Margaret Oakley Dayhoff[6].
- 1999 — Вошла в список ТОП-100 новаторов по версии журнала Обзор технологий.
- 2003 — Член Ассоциации вычислительной техники (ACM Fellow)[7].
- 2012 — Член Американской академии искусств и наук[8].
- 2012 — Член Международного общества вычислительной биологии (ISCB Fellow).
- 2012 — NIH Margaret Pittman Lecture.
- 2016 — Член Американского института медицинской и биологической инженерии (AIMBE Fellow)[9].
- 2019 — Член Американского математического общества (AMS Fellow)[10].
- 2019 — Премия ISCB Senior Scientist Award[10].
- 2020 — Член Национальной академии наук США[11].
- 2020 — Лекция Сони Ковалевской (AWM-SIAM Sonia Kovalevsky Lecture)[10].
- 2022 — Член Общества промышленной и прикладной математики (SIAM Fellow)[12].
Избранные публикации
- Positive-unlabeled learning with non-negative risk estimator // NeurIPS. — 2017.
- Unified deep learning for genomics and epigenomics // Nature Genetics. — 2019.
- Topaz-Denoise: general deep denoising models for cryoEM and cryoET // Nature Communications. — 2020.
- Global alignment of multiple protein interaction networks with application to functional orthology detection // Proceedings of the National Academy of Sciences. — 2008.
- ARACHNE: a whole-genome shotgun assembler // Genome Research. — 2002.