3位印度裔研究者获美国顶尖AI奖项，聚焦高性能计算与可持续性

近日，三位印度裔青年研究者因在人工智能与高性能计算领域的突出贡献，获得美国阿贡国家实验室（Argonne National Laboratory）颁发的2025年度杰出博士后表现奖（Outstanding Postdoctoral Performance Awards）。

该奖项旨在表彰在能源和国家安全领域推动科学知识进步、为国家使命做出贡献的早期职业科学家。获奖者分别是Kiran Kumar Yalamanchi、FNU Shilpika和Teja Chitty-Venkata，他们的研究分别聚焦计算科学、AI系统优化以及超级计算机的智能运维。

Kiran Kumar Yalamanchi：融合物理建模与机器学习

Kiran Kumar Yalamanchi的研究方向是计算科学，他致力于将传统基于物理的建模方法与机器学习相结合。他的工作主要应用于流体力学和能源领域，并参与开发了多模态基础模型。该模型能够分析不同类型的数据，用于预测材料行为和设计新型材料。

Teja Chitty-Venkata：让AI更高效、更具成本效益

Teja Chitty-Venkata专注于提升AI系统的能力和运行效率。他的研究重点包括神经网络的剪枝（pruning）和量化（quantization）技术，这些方法能够在不显著损失性能的前提下简化模型结构。此外，他还开发了开源工具LLM-Inference-Bench，用于评估AI模型在高性能计算系统上的运行效率。他的工作对于推动AI技术以更低成本大规模部署具有重要意义。

FNU Shilpika：打造超级计算机的“数字孪生”

FNU Shilpika目前在阿贡国家实验室的领导计算设施（Leadership Computing Facility）工作。她专注于提升复杂算法的透明度，并成功开发了全球最强大的之一的exascale超级计算机Aurora的“数字孪生”系统。

这一虚拟复制系统能够实时模拟真实硬件的运行状态，帮助工程师和科学家监控性能、预测故障并优化运维。随着超级计算机系统日益复杂，她的这项工作对于维持系统高效稳定运行至关重要。

三位研究者的获奖，不仅展现了印度裔科技人才在全球AI与高性能计算领域的影响力，也反映出阿贡国家实验室对跨学科、应用导向研究的重视。他们的工作分别从材料科学、AI效率优化和超级计算机智能管理等不同维度，推动了人工智能技术的实际落地与可持续发展。

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