今天（9月29日）上午，2022年世界顶尖科学家协会奖揭晓。德国科学家迪尔克·格尔利希获生命科学或医学奖，美国科学家迈克尔·I·乔丹获智能科学或数学奖，单项奖金1000万元人民币。
2013年诺贝尔化学奖得主、世界顶科协副主席迈克尔·莱维特宣布获奖名单，颁奖典礼将在2022年世界顶尖科学家论坛上举行。
Dirk Grlich迪尔克·格尔利希
2022年世界顶尖科学家协会奖生命科学或医学奖获奖者
获奖理由
“表彰他对于蛋白质在细胞质和细胞核之间运输的机理及其选择性的关键发现。”
人物小传
德国马克斯·普朗克科学促进学会科学成员德国马克斯·普朗克多学科科学研究所主任
格尔利希教授出生于德国萨勒河畔的哈勒市，并在其家乡的马丁路德·哈勒维腾贝格大学（哈勒）获得了生物化学硕士学位。在攻读博士学位期间，他加入了细胞生物学教授Tom Rapoport在柏林的实验室，并在此他确定了异源三聚体蛋白——Sec61αβγ复合体——是翻译核糖体的受体和内质网（ER）的蛋白质传导通道。他还成功地从纯化的成分中重组了一个全功能的 "易位子"，并证明其在ER膜上运输分泌蛋白、以及将I型和II型膜蛋白整合到脂质双分子层的能力。
1993年，他加入了英国细胞生物学家和癌症研究专家Ron. Laskey在剑桥大学的实验室进行博士后研究学习。在此期间，他发现了第一个输入蛋白，作为蛋白质导入细胞核的媒介。
1996年，他成为海德堡大学ZMBH分子生物学中心的研究小组组长，随后在此任职教授。在此期间，他开发了RanGTP-梯度模型来解释核运输的方向性和能量。格尔利希教授的研究小组首次描述了输入蛋白的伴侣功能，并在发现和描述介导从细胞核中导出的输出蛋白方面发挥了作用。
目前，格尔利希教授在位于哥廷根的马克斯·普朗克多学科科学研究所担任主任一职，重点研究核孔复合体如何作为高效的运输机器发挥作用的问题。他的团队发现，本质上无序的核孔蛋白（FG域）会组成一个凝聚态，成为一个具有极强运输能力的高选择性的渗透屏障。他的小组还开发了纳米抗体作为细胞生物学工具，且能够被用于包括Covid-19、疟疾、细菌感染、败血症和自身免疫性疾病等疾病的治疗。
教育经历
1989年，马丁路德·哈勒维腾贝格大学（哈勒/萨勒） 生物化学硕士
1990-1993年, 柏林MaxDelbrück分子医学中心（Max Delbrück Center）汤姆·拉波波特T.A. Rapoport柏林实验室博士研究
1993年, 柏林洪堡大学 生物化学博士
工作经历
1993年4月-9月，汤姆·拉波波特T.A. Rapoport实验室 博士后研究
1993年10月-1995年12月，英国剑桥大学威康信托/癌症研究行动研究所R.A. Laskey实验室 博士后研究员
1996-2007年，德国海德堡大学ZMBH分子生物学中心 研究小组组长
2001-2007年，德国海德堡大学 分子生物学教授
2005年至今，德国马克斯·普朗克生物物理化学研究所 科学成员、主任
2018-2019年，德国马克斯·普朗克生物物理化学研究所 常务主任
*2022年1月1日，位于哥廷根的两个研究所：马克斯·普朗克生物物理化学研究所和马克斯·普朗克实验医学研究所合并，成立为马克斯·普朗克多学科科学研究所。格尔利希教授在该研究所担任主任一职。
主要奖项和荣誉
1993，德国生物化学学会卡尔·罗曼奖
1994，德国细胞生物学学会猎鹰奖
1997，欧洲分子生物学组织EMBO金奖
1997，欧洲分子生物学组织（EMBO）成员
1997，德国科学基金会 海因茨·迈尔·莱布尼茨奖
2001，阿尔弗里德·克虏伯大学青年教师奖（阿尔弗里德·克虏伯·冯·博伦和哈尔巴赫基金会）
2005，德国国家科学院院士
2018，德国联邦食品和农业部动物福利研究奖（与Tino Pleiner共同获得）
Michael I. JORDAN迈克尔·I·乔丹
2022年世界顶尖科学家协会奖智能科学或数学奖获奖者
获奖理由
“表彰他对机器学习的理论基础及其应用作出了根本性贡献”
人物小传
美国加州大学伯克利分校电子工程与计算机科学系、统计学系杰出冠名教授
近四十年来，迈克尔·I·乔丹教授一直是全球领先的统计机器学习领域的研究人员。 他的突出贡献在于成功连接了计算机科学和统计学（这两个学科），包括统计推理和学习的变分方法、基于图模型和贝叶斯非参数化的推理方法，以及统计风险和计算复杂性之间的权衡特征。
乔丹教授也涉猎优化和机器学习的交叉领域，在这个领域内，他因开发了基于梯度的优化和抽样的连续时间模型，和用于优化的分布式系统上的工作而闻名。
乔丹教授还构建了机器学习和控制理论间的关联研究，为强化学习理论、基于学习的模型预测控制和人类运动控制的最优化原理做出了贡献。
他还率先将微观经济概念与机器学习相结合，开发了激励学习者分享数据的学习方法，并展示了如何将契约理论用于统计推理，为基于学习的匹配市场研究做出卓越贡献。他同时致力于推动机器学习在单分子成像、蛋白质建模、基因重组建模和自然语言处理等高影响力领域的应用。
乔丹教授对计算机科学的贡献也体现在教育方面。 他指导了80多名博士生和60多名博士后研究人员，这一群体目前活跃在世界领先的学术机构，带领行业向前发展。
教育经历：
1978年 路易斯安那州立大学 心理学学士
1980年 亚利桑那州立大学 数学硕士
1985年 加州大学圣地亚哥分校 认知科学博士
工作经历：
1986-1988年，马萨诸塞大学计算机和信息科学系 博士后研究员
1988-1998年，麻省理工学院脑与认知科学系 助理教授、副教授、教授
1998年至今，加州大学伯克利分校电子工程和计算机科学系、统计系 教授
2015-2017年，加州大学伯克利分校统计系 主任
2017年至今，加州大学工业工程与运筹学系 教授
2018年至今，北京大学 名誉教授
2019年至今，清华大学 名誉教授
主要奖项和荣誉：
2004年, 国际数理统计学会勋章讲座讲师
2009年，ACM/AAAI艾伦·纽厄尔奖（美国计算机协会ACM、美国人工智能促进会AAAI ）
2010年，美国国家科学院院士
2010年，美国国家工程院院士
2011年，美国艺术与科学院院士
2011年，国际数理统计学会奈曼讲座
2015年，鲁梅尔哈特奖（国际认知科学学会CSS）
2016年，国际人工智能联合会议卓越研究奖（IJCAI）
2020年，约翰·冯·诺依曼奖（电气与电子工程师协会IEEE）
2021年，米切尔奖（国际贝叶斯分析学会，ISBA）
2021年，乌尔夫·格林纳德随机理论与建模奖（美国数学会, AMS）
2022年，国际数理统计学会首届格雷丝·沃赫拜讲座讲师
作者：许琦敏
图片：世界顶尖科学家论坛提供
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