阿兰·图灵研究所已经认可了赫尔大学博士生对人工智能的最前沿研究，并颁发了一个声名远扬的奖项。
Koorosh Aslansefat库罗斯·阿斯兰塞法特最近在自己的特定研究领域取得了突破，他在2022年获得了阿兰·图灵研究所博士后充实奖。
2000英镑的奖金提供了财政和其他激励措施，帮助库罗斯推进他在人工智能安全方面的重要工作。
该年度奖项表彰了学生在数据科学和人工智能研究方面取得的卓越成就及其潜力，尤其是那些有机会通过图灵环境丰富自己研究的学生。
阿兰图灵研究所是国家数据科学和人工智能研究所，总部设在大英图书馆。
该研究所的命名是为了纪念阿兰·图灵，图灵在理论和应用数学、工程和计算方面的开创性工作被认为是数据科学和人工智能领域的关键学科。
Koorosh Aslansefat最近在他的特定研究领域取得了突破，他说：“我很高兴获得这个奖项，并为使未来的技术和生活更安全做出贡献。”
“我要感谢我的导师Yiannis Papadopoulos（伊安尼斯·帕帕佐普洛斯）教授的持续支持。”
赫尔大学的可靠智能系统研究小组以使技术更可靠的开创性技术而闻名于世。
Yiannis Papadopoulos教授领导这个研究小组。他说：“Koorosh被阿兰图灵学会承认，这证明了他的创新方法和在提高人工智能安全性方面取得突破的潜力。我要祝贺Koorosh的成就和他对我们在赫尔大学的研究所作出的卓越贡献。”
在解释可靠智能系统研究小组的工作时，Papadopoulos教授说：“许多预测人类技术未来的专家声称，人工智能给人类带来了生存风险。在极端情况下，超级智能机器可能会威胁人类或经济的稳定。在更简单的情况下，自动驾驶汽车可能无法在不利的环境条件下正确读取交通信号灯或交通标志，而依赖人脸识别的系统可能会歧视个人或群体。”
Koorosh最近在这一领域取得了突破，开发了一种名为机器学习安全（SafeML）的技术。
机器学习算法可以通过分析大量数据来学习。例如，算法可以通过检查疾病典型症状的图像来学习检测疾病。
算法推理的准确性取决于这些数据。因此，该算法可能偏向于这些典型症状，当遇到疾病的非典型症状时，可能会给出假阴性。
在另一种情况下，可能已经训练了一种算法，通过检查某个民族的图片来检测人脸上的特征。当它遇到不同种族的人的图像时，可能无法检测到类似的特征。
SafeML使用静态技术来检测和报告此类偏差。这使得机器学习更加准确、公正和安全，这是对技术和人类的重大贡献。
这个项目是欧盟项目 SESAME（安全和安全的多机器人系统2021-2024）的一部分，其中赫尔大学在技术贡献方面起着核心作用。
阿兰·图灵研究所博士后充实奖的目的是促进英国各地对数据科学和人工智能有共同兴趣的研究人员群体的发展。
该奖项为获奖者提供了参与该研究所数据科学研究人员在线社区的机会，并为图灵社区提供了培训和研究展示活动，如AI UK 2022会议。
该研究所从事的研究是为了应对科学、社会和经济领域的一些最大挑战。它与大学、企业、公共和第三部门组织合作，将这项研究应用于现实世界的问题，对科学、经济和我们生活的世界产生持久的影响。
