Zum ersten Mal in der Geschichte der ICML wurden Professoren aus chinesischen Hochschulen auf dem Festland als Mitglieder des Vorstands gewählt: Lin Zhouchen aus der Peking-Universität und Yan Junchi aus der Shanghai Jiao Tong Universität.
Die Wahlergebnisse für den Vorstand der ICML 2025 sind offiziell bekanntgegeben!
In diesem Jahr wurden insgesamt fünf Wissenschaftler in den Vorstand gewählt. Darunter sind zwei bekannte Wissenschaftler aus chinesischen Hochschulen – Professor Zhouchen Lin von Peking Universität und Professor Junchi Yan von Shanghai Jiao Tong Universität – beide in den Vorstand gewählt worden.
Dies ist das erste Mal, dass Wissenschaftler aus chinesischen Hochschulen in den Vorstand der ICML gewählt werden.
Kürzlich ist die ICML 2025 im Vancouver Convention Centre in Kanada erfolgreich beendet.
In diesem Jahr wurden insgesamt 12.107 gültige Einreichungen (ohne die "desk rejected" Artikel) eingereicht, was einen Anstieg von 28 % im Vergleich zur Gesamtzahl des Jahres 2024 darstellt. Davon wurden 3.260 Artikel akzeptiert, was einer Akzeptanzrate von 26,9 % entspricht.
ICML, die Abkürzung für International Conference on Machine Learning, ist eine Spitzenfachkonferenz, die sich dem Fördern der Entwicklung von Machine Learning, einem Zweig der Künstlichen Intelligenz, widmet.
Im Bereich Computerwissenschaften und -ingenieurwesen gilt die ICML als eine der drei besten Konferenzen in der KI-Branche.
Als eine der am schnellsten wachsenden KI-Konferenzen weltweit bringt die ICML Forscher, Unternehmer, Ingenieure, Doktoranden und Postdoktoranden aus der Wissenschaft und der Industrie zusammen, die unterschiedliche Hintergründe haben.
Im Jahr 2014 fand die ICML-Konferenz in Peking statt.
Schauen wir uns an, wer alle in den Vorstand der ICML in diesem Jahr gewählt wurde!
Erstes Mal! Professoren aus chinesischen Hochschulen werden Mitglieder des Vorstands der ICML 2025
Zhouchen Lin
Zhouchen Lin ist derzeit der stellvertretende Direktor der School of Artificial Intelligence von Peking Universität und ein Distinguished Professor. Er ist Fellow der IAPR, IEEE, CSIG und AAIA, ausgezeichneter nationaler Forscher, ehemaliger Vorsitzender der Fachgruppe für maschinelles Sehen der Chinese Society of Image and Graphics, stellvertretender Vorsitzender der Fachgruppe für Mustererkennung und maschinelle Intelligenz der Chinese Association of Automation, ständiges Mitglied der Fachgruppe für Computervision der China Computer Federation und ständiges Mitglied der Fachgruppe für Mustererkennung der Chinese Association for Artificial Intelligence.
Sein Forschungsgebiet umfasst maschinelles Lernen, Computervision und numerische Optimierung.
Er hat über 350 Artikel veröffentlicht und fünf Monographien in chinesischer und englischer Sprache geschrieben. Seine Publikationen wurden mehr als 40.000 Mal in der Google Scholar zitiert, und er hat einen h-Index von 86. Er hat 46 US-Patente und 18 chinesische Patente erteilt bekommen.
Er war mehrmals Senior Area Chair oder Area Chair bei CVPR, ICCV, NIPS/NeurIPS, ICML, IJCAI, AAAI und ICLR. Er war ehemaliger Herausgeber der IEEE T. PAMI und Mit-Programmchair der ICPR 2022. Derzeit ist er Herausgeber von IJCV, Optimization Methods and Software und Acta Automatica Sinica.
Professor Zhouchen Lin absolvierte sein Bachelorstudium an der Nankai Universität. Anschließend bekam er seinen Master an der Peking Universität und an der Hong Kong Polytechnic University und promovierte 2000.
Junchi Yan
Junchi Yan ist Professor an der School of Artificial Intelligence von Shanghai Jiao Tong Universität, Fellow der IAPR und Leiter von wichtigen Projekten des Ministeriums für Wissenschaft und Technologie sowie wichtigen Forschungsprogrammen der National Natural Science Foundation und ausgezeichneten Forschungsprogrammen für junge Forscher.
Er war zuvor 10 Jahre lang IBM-Forscher und Senior Berater bei Amazon. Seine Hauptforschungsschwerpunkte liegen im Bereich des maschinellen Lernens und seiner modernen Anwendungen.
Außerdem war Junchi Yan (Senior) Area Chair bei Konferenzen wie CVPR, ICML, NeurIPS und ICLR und Herausgeber der IEEE TPAMI. Er hat auch den Erstpreis für Naturwissenschaften auf Provinzebene, die Nomination für den Best Paper Award der CVPR 2024 und die Auszeichnung "IEEE-CS AI'10 to Watch" erhalten.
Er absolvierte sein Bachelorstudium in Automatisierungstechnik an der University of Science and Technology Beijing und bekam seinen Master in Mustererkennung und intelligenten Systemen sowie seinen Doktor in Information und Kommunikationstechnik an der Shanghai Jiao Tong Universität.
Außer den beiden Professoren aus chinesischen Hochschulen wurden auch drei andere Wissenschaftler in den Vorstand gewählt.
Gautam Kamath
Gautam Kamath ist derzeit Assistant Professor an der Cheriton School of Computer Science der University of Waterloo und Forscher am Vector Institute. Er hat den Titel des CIFAR Canada AI Chair erhalten.
Seine Forschungsrichtung konzentriert sich auf vertrauenswürdige Statistik und maschinelles Lernen, insbesondere auf wichtige Probleme wie Datenschutz und Algorithmusrobustheit.
Im Mai 2012 absolvierte er sein Studium an der Cornell University und erhielt ein Doppelstudium in Informatik und Elektrotechnik und Informatik.
Anschließend absolvierte er seinen Doktor am CSAIL der Massachusetts Institute of Technology (MIT) in der Gruppe für theoretische Informatik und promovierte 2018.
Andreas Krause
Andreas Krause ist Professor für Informatik an der Eidgenössischen Technischen Hochschule Zürich (ETH Zürich) und leitet die Gruppe für Lern- und Adaptivsysteme. Er ist auch akademischer Mit-Direktor des Swiss Data Science Center und Vorsitzender des ETH AI Centers. Außerdem gründete er gemeinsam die ETH-Spin-off-Firma LatticeFlow.
Zuvor war er Assistant Professor für Informatik an der California Institute of Technology.
Er promovierte 2008 an der Carnegie Mellon University in Informatik und absolvierte 2004 sein Diplomstudium in Informatik und Mathematik an der Technischen Universität München.
Andreas ist Fellow der ACM, IEEE, ELLIS und Kavli Frontier Scientist der US National Academy of Sciences.
Er hat auch den Test of Time Award der ACM SIGKDD 2019 und der ICML 2020 erhalten.
Er war Mit-Programmchair der ICML 2018 und Vorsitzender der ICML 2023. Von 2023 bis 2024 war er Mitglied des High-Level Advisory Board on Artificial Intelligence der Vereinten Nationen.
Masashi Sugiyama
Masashi Sugiyama ist Direktor des RIKEN Center for Advanced Intelligence Project und Professor an der Universität Tokio.
Er war Programmchair von ACML 2010, NeurIPS 2015, AISTATS 2019 und ACML 2020.
Masashi Sugiyama wurde 1974 in Osaka, Japan, geboren. Im Jahr 1997, 1999 und 2001 bekam er seinen Bachelor, Master und Doktor in Informatik an der Tokyo Institute of Technology.
2001 war er Assistent an der gleichen Universität, 2003 wurde er Professor und wechselte 2014 an die Universität Tokio. Seit 2016 ist er auch Direktor des RIKEN Center for Advanced Intelligence Project und leitet die Forschung zu Grundlagentechnologien der Künstlichen Intelligenz, Anwendungsentwicklung und sozialen Auswirkungen.
Sein Forschungsgebiet umfasst die Theorie des maschinellen Lernens und die statistische Datenanalyse. Er hat mehrere Monographien über maschinelles Lernen geschrieben, darunter "Einführung in das statistische maschinelle Lernen".
Übersicht über die bisherigen chinesischen Vorstandsmitglieder
Nach den Informationen auf der offiziellen Website der ICML gab es bisher drei chinesische Wissenschaftler im Vorstand: Eric Xing, Le Song und Tong Zhang.
Eric Xing
Derzeit ist Professor Eric Xing Professor für Informatik an der Carnegie Mellon University und Präsident der Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI).
Er absolvierte sein Bachelorstudium an der Tsinghua Universität und bekam seinen Doktor in Molekularbiologie und Biochemie an der Rutgers University und seinen Doktor in Informatik an der University of California, Berkeley.
Sein Hauptforschungsgebiet umfasst die Innovation in maschinellem Lernen und statistischen Methoden sowie die Entwicklung von Großrechensystemen und -architekturen