Duygu Kuzum（1983年生まれ）は、トルコ系アメリカ人の電気工学者であり、カリフォルニア大学サンディエゴ校ジェイコブス工学部の教授である。彼女は、単層材料に基づく透明な神経センサーの開発と、ニューラルネットワークと機械学習を組み合わせて脳のプロセスを研究する脳型コンピューティングの研究で知られている。彼女の研究は、神経科学と人工知能の両方に応用があり、特に深層学習システム用のハードウェア設計に貢献している。
Kuzumは、2020年の米国国立衛生研究所ニュー・イノベーター賞や、2025年の大統領早期キャリア賞（科学者・技術者向け）を含む数多くの賞を受賞している。彼女の研究は、Nature CommunicationsやNano Lettersなどの主要な学術誌に掲載されている。
幼少期と教育
Kuzumはトルコのアンカラで生まれ、幼少期から科学への関心を育んだ。彼女はビルケント大学で学部教育を受け、その後、博士課程のために米国に移りスタンフォード大学で学んだ。博士研究は、現代の半導体技術の基盤となるCMOSアプリケーション向けMOSFETに焦点を当てていた。博士課程在籍中、彼女はインテルでインターンシップを完了し、チップ製造における業界経験を積んだ。
2011年、Kuzumはペンシルベニア大学の神経工学・治療センターで博士研究員として加わった。そこで彼女は、脳活動の電気的記録と光学的イメージングを同時に可能にする透明な神経電極の開発に取り組んだ。
研究と経歴
Kuzumは2015年にカリフォルニア大学サンディエゴ校に加わり、神経科学とコンピューティングの交差点にある研究グループを率いている。彼女の研究室は、脳に着想を得た革新的な計算戦略に焦点を当てており、生物学的シナプスを模プスを模倣するシナプスデバイスへの相変化材料の使用を含む。この研究はニューロモーフィックコンピューティングに関連し、よりエネルギー効率の高いAIハードウェアにつながる可能性がある。
彼女の研究の重要な側面は、電気生理学と神経イメージングを同時に行うための透明で柔軟なグラフェン電極の開発である。単層材料から作られたこれらのセンサーは、光ベースのイメージング技術への干渉を最小限に抑えながら、高解像度で神経活動を観察することを可能にする。
Kuzumはまた、分子神経センサーを機械学習アルゴリズムと統合し、神経プロセスをより深く理解している。彼女は、胚性ヒト脳を模倣するために、制御可能な神経センサーを埋め込んだ幹細胞から自己組織化構造を構築した。これらのオルガノイドモデルは、神経発達や神経疾患の研究のためのプラットフォームを提供する。
彼女の研究は、実験的神経科学と計算モデリングを橋渡しし、基礎科学と潜在的な臨床応用の両方に貢献している。
受賞と栄誉
Kuzumはキャリアを通じて数多くの権威ある賞を受賞している：
- 2013年：PopTechフェロー
- 2014年：MITテクノロジーレビュー「35歳未満の革新者」
- 2016年：海軍研究局ヤング・インベスティゲーター賞
- 2017年：IEEEナノテクノロジー評議会ヤング・インベスティゲーター賞
- 2018年：NSF CAREER賞
- 2018年：NIH NIBIBトレイルブレイザー賞
- 2020年：NIHニュー・イノベーター賞
- 2025年：大統領早期キャリア賞（科学者・技術者向け）
これらの栄誉は、ナノエレクトロニクス、神経インターフェース、脳型コンピューティングへの彼女の貢献を認めている。
主要な出版物
Kuzumは、彼女の分野で影響力のある論文を執筆している。注目すべき作品には以下が含まれる：
- 「Nanoelectronic programmable synapses based on phase change materials for brain-inspired computing」（2011年）、Nano Lettersに掲載され、シナプスデバイスへの新しいアプローチを示した。
- 「Synaptic electronics: materials, devices and applications」（2013年）、Nanotechnologyに掲載されたレビューで、シナプスデバイスの最新技術を網羅している。
- 「Transparent and flexible low noise graphene electrodes for simultaneous electrophysiology and neuroimaging」（2014年）、Nature Communicationsに掲載され、神経記録のための重要な技術を紹介した。
これらの出版物は広く引用され、ニューラルネットワークハードウェアコミュニティと神経科学機器の両方に影響を与えている。
関連項目
- ニューロモーフィックコンピューティング
- グラフェン
- ブレイン・コンピュータ・インターフェース