NVIDIA, 박사과정 학생들에게 최대 $60,000 연구 펠로십 제공

Source: NVIDIA AI Blog

개요

25년 동안 NVIDIA Graduate Fellowship Program은 NVIDIA 기술과 관련된 뛰어난 연구를 수행하는 대학원생들을 지원해 왔습니다. 이 프로그램은 최신 수상자 10명의 박사 과정 학생들에게 각각 $60,000까지 지원금을 제공했으며, 수상 연구는 자율 시스템, 컴퓨터 아키텍처, 컴퓨터 그래픽스, 딥러닝, 프로그래밍 시스템, 로보틱스, 보안 등 컴퓨팅 혁신의 모든 분야에 걸쳐 있습니다.

수상자들은 펠로우십 연도에 앞서 여름 인턴십에 참여하게 됩니다. NVIDIA Graduate Fellowship Program은 전 세계 지원자에게 열려 있습니다.

2026‑2027 펠로우십 수상자

• Jiageng Mao, University of Southern California — 인터넷 규모 데이터에서 얻은 다양한 사전 지식을 활용해 복잡한 물리 AI 문제를 해결하고, 현실 세계에 존재하는 에이전트에게 견고하고 일반화 가능한 지능을 제공합니다.
• Liwen Wu, University of California San Diego — 신경 재료와 신경 렌더링을 이용해 물리 기반 렌더링의 사실감과 효율성을 향상시킵니다.
• Manya Bansal, Massachusetts Institute of Technology — 최신 가속기를 위한 프로그래밍 언어를 설계하여, 개발자가 모듈식이면서 재사용 가능한 코드를 작성하되 최고 성능을 위한 저수준 제어를 포기하지 않도록 합니다.
• Sizhe Chen, University of California, Berkeley — 실제 응용 분야에서 AI를 보호하는 연구를 진행 중이며, 프롬프트 인젝션 공격에 대비해 일반적이고 실용적인 방어 메커니즘을 개발하여 에이전트의 유용성을 유지합니다.
• Yunfan Jiang, Stanford University — 실제 세계 전신 조작, 대규모 시뮬레이션, 인터넷 규모 다중모달 감독 등 다양한 데이터 소스를 결합해 일상 작업을 수행할 수 있는 범용 로봇을 구축하는 확장 가능한 접근 방식을 개발합니다.
• Yijia Shao, Stanford University — 인간‑에이전트 협업을 연구하며, 작업 수행 중 인간과 소통하고 협조할 수 있는 AI 에이전트를 개발하고 새로운 인간‑에이전트 인터페이스를 설계합니다.
• Shangbin Feng, University of Washington — 모델 협업을 진전시킵니다: 서로 다른 데이터와 사람에 의해 학습된 여러 머신러닝 모델이 협력·조합·보완하여 개방적이고 탈중앙화된 협업 AI 미래를 구현합니다.
• Shvetank Prakash, Harvard University — 새로운 알고리즘, 선별된 데이터셋, 에이전트‑우선 인프라를 기반으로 AI 에이전트를 구축하여 하드웨어 아키텍처와 시스템 설계를 발전시킵니다.
• Irene Wang, Georgia Institute of Technology — 가속기 아키텍처, 네트워크 토폴로지, 런타임 스케줄링을 통합하는 전체론적 코디자인 프레임워크를 개발해 대규모 AI 학습의 에너지 효율성과 지속 가능성을 높입니다.
• Chen Geng, Stanford University — 확장 가능한 데이터‑구동 알고리즘과 물리‑영감 원리를 활용해 4D 물리 세계를 모델링하고, 로보틱스와 과학 응용을 위한 물리 기반 3D·4D 세계 모델을 진전시킵니다.

펠로우십 최종 후보자

• Zizheng Guo, Peking University
• Peter Holderrieth, Massachusetts Institute of Technology
• Xianghui Xie, Max Planck Institute for Informatics
• Alexander Root, Stanford University
• Daniel Palenicek, Technical University of Darmstadt