キャロライン・ウーラー（1983年生まれ）は、スイス出身の統計学者であり、機械学習とゲノミクスへの応用の分野で活動している。彼女の研究は、トランスクリプトミクス、プロテオミクス、構造データなどの異なるデータモダリティから調節関係を推測するための因果推論手法の開発に焦点を当てている。彼女は、マサチューセッツ工科大学の電気工学・コンピュータ科学科およびデータ・システム・社会研究所の正教授である。さらに、ブロード研究所のコア研究所メンバーでもあり、エリック・アンド・ウェンディ・シュミットセンターを指揮している。
教育と経歴
ウーラーはスイスで生まれた。彼女はチューリッヒ大学で数学と生物学を学び、2004年に数学の学士号、2006年に生物学の第二学士号と数学の修士号を取得した。同大学に留まり、2007年に高校数学教師の資格を取得したが、教師になる代わりに米国へ渡り、カリフォルニア大学バークレー校で大学院教育を受けた。そこで、2011年に統計学の博士号と、ハース・スクール・オブ・ビジネスから技術経営の学位を取得した。彼女の博士論文「最尤推定の幾何学」、「ガウスグラフィカルモデル」は、代数幾何学者であり代数統計学者であるベルント・シュトゥルムフェルスが指導した。
ウーラーは、ミネソタ大学の数学とその応用研究所およびETHチューリッヒでの短期ポスドクを経て、2012年にオーストリア科学技術研究所の助教授となった。2015年にマサチューソセッツ工科大学へヘンリー・L・アンド・グレース・ドハティ助教授として移り、2018年に准教授、2022年に正教授に昇進した。2022年以降、彼女はブロード研究所のコア研究所メンバーでもあり、エリック・アンド・ウェンディ・シュミットセンターを指揮している。
研究貢献
ウーラーの研究は、人工知能、統計学、生物学の交差点に位置している。彼女は、単一細胞からの遺伝子発現データやプロテオミクスプロファイルなどの高次元の生物学的測定から調節ネットワークを解読するのに役立つ因果推論の数学的枠組みを開発している。彼女のグループは、グラフィカルモデルと凸最適化のアイデアを組み合わせて遺伝子調節相互作用を再構築するアルゴリズムを貢献しており、多くの場合、複数のデータモダリティを統合して堅牢性を向上させている。
彼女の研究の一つの側面は、ガウスグラフィカルモデルの幾何学に関わり、代数統計からの概念的な結果を実用的な推論ツールに拡張している。もう一つの重要な領域は、大規模なゲノミクスデータを扱える解釈可能な機械学習手法の開発であり、統計的保証と現実世界のノイズの多い観測との間のギャップを埋めることを目指している。これらの取り組みは、データ拡張技術や堅牢な手順に関する彼女の学生たちの研究を形成してきた。
受賞と栄誉
ウーラーは複数のキャリア栄誉を受けている。2014年には国際統計協会の選出メンバーとなった。2015年にはオーストリア科学基金のスタート賞とアレクサンダー・フォン・フンボルト財団のソフィア・コバレフスカヤ賞を受賞し、後者の資金を辞退してMITに移った。2017年にはNSFキャリア賞とスローン研究フェローシップを受賞した。2019年には、生体数学における彼女の道筋を認められ、サイモンズ・インベスティゲーター・イン・マセマティカル・モデリング・オブ・リビングシステムズに指名された。2022年にはNIHディレクターズ・ニュー・イノベーター賞を受賞した。2023年には、産業応用数学会（SIAM）のフェローに選出された。
主な出版物と影響
キャリアを通じて、ウーラーは統計学、機械学習、計算生物学のジャーナルにまたがる媒体で発表してきた。彼女の論文と研究は、統計学だけでなく、ゲノミクスに深層学習モデルを使用する実践者からも引用を集めている。彼女の研究室で開発されたアルゴリズムは、精密医療を含む疾患メカニズムを調査する研究者によってしばしば使用されている。彼女はまた、学界や科学産業のポジションに進んだ若手研究者を指導することで、この分野の教育パイプラインにも貢献してきた。
外部リンク
- ホームページ
- Google Scholarで索引されたCaroline HIの出版物