约兰达·吉尔（Yolanda Gil）是一位出生于西班牙的美国计算机科学家，在南加州大学（USC）专攻知识发现和知识丰富的智能用户界面。她曾在多个主要人工智能组织中担任领导职务，包括担任人工智能促进协会（AAAI）主席和ACM人工智能特别兴趣小组（SIGAI）主席。2024年，吉尔被任命为国家科学委员会成员。她的研究专注于将机器学习与科学发现相结合，特别是在地球科学和健康领域。
教育
吉尔出生于西班牙马德里，于1985年从马德里理工大学获得计算机科学学士学位。她在卡内基梅隆大学攻读研究生，并于1992年完成博士学位。她的论文由Jaime Carbonell指导，涉及AI系统中的规划与学习。
职业与研究
1992年，吉尔加入南加州大学的信息科学研究所（ISI）。她担任计算机科学和空间科学研究教授，并担任AI与数据科学计划的高级总监。她还负责南加州大学AI健康研究中心。她的工作推进了知识引导的机器学习，将领域专业知识融入学习算法以改善科学发现。她为支持地球科学和其他数据密集型领域的智能工作流系统做出了贡献。
奖项与荣誉
吉尔因其对AI和科学发现的贡献获得了众多荣誉。她于2010年至2016年担任SIGAI主席两届，并于2018年至2020年担任AAAI主席。她于2012年成为AAAI会士，2016年成为ACM会士，2021年成为IEEE会士，2020年成为AAAS会士，并于2024年成为认知科学学会会士。2022年，她成为首位获得美国地质学会M. Lee Allison杰出地球信息学与数据科学贡献奖的计算机科学家。
领导与服务
除了研究之外，吉尔还是AI社区的杰出领导者。她的服务包括担任多个AI倡议的编辑委员会和咨询委员会成员。她倡导在科学和社会中负责任地使用人工智能，强调透明和可复现AI方法的重要性。她的领导帮助塑造了AI研究的方向，特别是在促进计算机科学与领域科学之间的跨学科合作方面。
精选出版物
吉尔撰写了多篇关于知识发现、智能用户界面和科学工作流等主题的论文。她的工作被广泛引用，并曾受邀在重要会议上发言。她的研究得到了包括国家科学基金会和国防高级研究计划局在内的机构资助。她还通过参与专业组织，为AI标准和最佳实践的发展做出了贡献。