刚获ICML大奖的机器学习大牛Max Welling加入微软，主攻分子模拟机器之心报道编辑：杜伟、张

机器之心报道
编辑：杜伟、张倩
量子计算+机器学习可以在分子模拟领域碰撞出什么火花？师从诺奖得主的量子物理博士、机器学习大牛MaxWelling将给出我们答案。

文章图片
昨天，机器学习顶会ICML公布了杰出论文奖、时间检验奖等奖项， MaxWelling等人2011年的一篇论文获得时间检验奖，主题是「基于随机梯度Langevin动力学的贝叶斯学习」。这一奖项表明， MaxWelling等人的工作对机器学习社区产生了深远的影响。
拿奖的喜悦还未冲散， MaxWelling又公布了一项重要消息：他将于今年9月1日以杰出科学家的身份加入微软研究院，致力于分子模拟相关研究。
MaxWelling现为阿姆斯特丹大学机器学习研究主席和高通技术副总裁，兼任加拿大高等研究院（CIFAR）高级研究员。此外，他还是阿姆斯特丹大学附属公司ScyferB.V.（致力于深度学习研究， 2017年夏被高通收购）的联合创始人。

文章图片
MaxWelling透露，他此番变动是要去领导微软在阿姆斯特丹新建的一个实验室。在那里，他将组建一支多样化的研究和工程团队，主攻分子模拟问题。
为什么是分子模拟？MaxWelling解释说：
因为世界上除了电磁力、重力和其他一些更奇异的力之外，几乎所有物理的东西都是由分子组成的。然而，由于自然界是符合量子力学的，我们无法在经典计算机上准确地模拟它们。随着机器学习（如等变图神经网络）技术不断取得突破，以及量子计算和经典计算能力的不断提升，我期望我们在下一个十年能够取得非常显著的进展。
随着我们对分子和化学反应理解的加深，这一方向潜在的应用领域也越来越多，如改进对抗疾病的药物，寻找服务于绿色技术的高效催化剂以及开发具有惊人性能的新材料。
可以看出，分子模拟已经成为MaxWelling的主要研究兴趣所在。
关于新实验室的进展， MaxWelling透露说，目前他们已经招募到了一号员工——来自谷歌AI的研究科学家RiannevandenBerg 。
在入职微软的同时， MaxWelling还将继续担任阿姆斯特丹大学的教授，指导学生和博士后。
MaxWelling：一个师从诺奖得主的量子物理学博士
和一般机器学习研究者不同， MaxWelling并不是计算机专业科班出身，而是在世界顶尖公立研究型大学——荷兰乌得勒支大学学了11年的物理，而且导师是荷兰理论物理学家、1999年诺贝尔物理学奖得主Gerard'tHooft 。

文章图片
1999年， Hooft和他的老师韦尔特曼因70年代作出的「阐明物理学中电弱相互作用的量子结构」方面的理论研究成就而获得诺贝尔物理学奖。他们的计算理论使粒子物理有了更牢固的数学基础，尤其是可以用他们的理论来更精确计算物理量。
在Hooft的指导下， MaxWelling于1998年拿到了量子物理学博士学位。

文章图片
之后， MaxWelling曾先后在加州理工学院（1998-2000）、伦敦大学学院（2000-2001）和多伦多大学（2001-2003）担任博士后研究员。 2003-2013年，他历任加州大学欧文分校的助理教授、副教授和教授。 2012年，他开始担任阿姆斯特丹大学的教授和机器学习研究主席。在学术成就方面， MaxWelling的论文被引量达到了5万多次， h指数高达79 。