分散したデータを用いてニューラル・ネットワークを訓練する「連合学習」の新手法を開発することで、効率よく、かつプライバシーに配慮してAIモデルを構築するのを可能にした。
ニコラス・ハリス（ライトマター）
従来の方法で訓練したニューラル・ネットワークの出力を光学チップで計算する方法を共同開発。高速かつエネルギー効率の高い光学チップを提供するスタートアップを立ち上げた。
サラ・バーガー（IBMトーマス・J・ワトソン研究所）
機械学習を利用することで、患者が感じている慢性的な痛みを、多くの情報に基づいてホリスティック（全体的）な観点から定量的に評価できるようにした。
エマ・ビード（グーグル）
実験室では高い正確性を実現していたAIツールが、現実世界では使い物にならない場合があることを示した。
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シャオ・スン（IBM）
ニューラル･ネットワークを訓練する際の演算を2桁あるいは3桁で実行することにより、機械学習に要するエネルギーと時間を大幅に節約できる手法を開発している。