Lima ilmuwan Universitas Chicago dianugerahi Beasiswa Sloan yang bergengsi

Lima cendekiawan Universitas Chicago telah mendapatkan Beasiswa Penelitian Sloan yang bergengsi, yang mengakui potensi sarjana karir awal untuk memberikan kontribusi substansial di bidang mereka.

Diberikan sejak tahun 1955 kepada ilmuwan muda paling cerdas di seluruh Amerika Serikat dan Kanada, Sloan Fellowships selama dua tahun adalah salah satu penghargaan paling kompetitif dan bergengsi yang tersedia bagi peneliti awal karir. Pemenang tahun ini, diumumkan Februari. 15, akan menerima beasiswa dua tahun sebesar $75.000 untuk melanjutkan penelitian inovatif mereka.

Sejak Sloan Research Fellowships pertama diberikan pada tahun 1955, 204 ilmuwan dari University of Chicago telah menerima Sloan Research Fellowship (termasuk pemenang tahun ini).


Peter Ganong adalah asisten profesor di Harris School of Public Policy, dan seorang ekonom yang mempelajari pengaruh kebijakan publik pada orang-orang yang menghadapi keadaan keuangan yang sulit.

Dalam penelitiannya tentang krisis penyitaan, ia menemukan bahwa sebagian besar peminjam gagal bayar karena likuiditas yang tidak mencukupi dan bahwa banyak penyitaan dapat diperingatkan melalui modifikasi yang berfokus pada likuiditas pada hipotek. Dia juga menemukan bahwa tunjangan pengangguran memainkan peran penting dalam mempertahankan konsumsi pekerja yang menganggur. Dalam pekerjaan yang sedang berlangsung, ia mempelajari efek ketidaksetaraan kekayaan rasial dan efek likuiditas tinggi pada ekonomi AS.

Ganong adalah rekan peneliti fakultas di Biro Riset Ekonomi Nasional. Ia menerima gelar BA dan Ph.D. di bidang ekonomi dari Universitas Harvard. Dia telah menghabiskan dua tahun dalam pelayanan publik: satu di Dewan Penasihat Ekonomi Gedung Putih dan satu di Tim Analisis Kota Kota Boston.

Dia telah mengajar di University of Chicago sejak 2017 dan menjadi asisten profesor tamu di MIT selama musim gugur 2021.


Chao Gao adalah asisten profesor di Departemen Statistik.

Area penelitian Gao tersebar di statistik nonparametrik dan dimensi tinggi, analisis jaringan, teori Bayes, dan statistik kuat. Tema umum dari penelitiannya adalah penyelidikan batas fundamental dan strategi komputasi yang efisien dalam pengaturan estimasi statistik yang kompleks. Karya terbarunya mengungkap interaksi rumit antara korelasi dan sparity.

Gao telah menerima IMS Tweedie Award 2021 dan National Science Foundation Career Award pada 2019. Dia menjabat sebagai associate editor untuk Bernoulli dan untuk Jurnal Statistik Elektronik.

Sebelum bergabung dengan UChicago, Gao memperoleh gelar master dan Ph.D. dari Universitas Yale, keduanya dalam bidang statistik.


Mark Levin adalah asisten profesor di Departemen Kimia.

Laboratoriumnya berfokus pada pengembangan metode sintetis, reagen, dan prinsip katalitik yang memungkinkan sintesis presisi. Penelitiannya menyediakan alat bagi ahli kimia di banyak bidang terapan untuk menemukan molekul fungsional baru lebih cepat, mempercepat penemuan obat-obatan, agen pertanian, bahan, dan diagnostik.

Mark Levin berencana menggunakan beasiswa tersebut untuk melanjutkan program penelitiannya yang berfokus pada pengembangan reaksi kimia yang dapat memodifikasi kerangka molekuler pada tingkat atom tunggal.

Penghargaan sebelumnya termasuk Thieme Chemistry Journal Award, Packard Foundation Fellowship, dan Cancer Research Foundation Young Investigator Award. Levin menerima gelar Ph.D. dari University of California, Berkeley. Setelah beasiswa pascadoktoral di Universitas Harvard, Levin bergabung dengan Universitas Chicago pada tahun 2019.


pedro lope adalah asisten profesor di Departemen Ilmu Komputer.

Lopes mendesain, membuat, dan mempelajari perangkat interaktif yang “meminjam” bagian tubuh pengguna untuk memengaruhi gerakan dan persepsi mereka. Teknologi yang dapat dikenakan ini menggunakan stimulasi otot listrik untuk menggerakkan gerakan atau mensimulasikan umpan balik sentuhan, atau terlibat dengan indra penciuman, suhu, dan rangsangan lain pengguna untuk menciptakan lingkungan virtual yang lebih realistis.

Dengan Lab Integrasi Manusia-Komputernya, Lopes telah menemukan perangkat yang membantu pengguna mengoperasikan alat yang tidak dikenal, menggambar plot data yang rumit, atau mengambil foto objek yang bergerak cepat. Dengan mahasiswa dan kolaborator UChicago CS, Lopes juga telah menemukan perangkat untuk membuat realitas virtual atau pengalaman sensorik “di luar tubuh” lainnya menjadi lebih realistis, menggunakan bahan kimia untuk menghasilkan ilusi suhu, perangkat yang dapat dikenakan yang mensimulasikan genggaman anak kecil, dan teknologi yang mengubah persepsi kelembutan suatu benda.

Lopes bergabung dengan University of Chicago pada tahun 2019 setelah menerima gelar Ph.D. dalam ilmu komputer dari Hasso Plattner Institute di Jerman.


Monica Rosenberg adalah asisten profesor di Departemen Psikologi yang penelitiannya mengeksplorasi bagaimana kita memperhatikan dan bagaimana wawasan dari penelitian perhatian dapat membantu meningkatkan fokus.

Karyanya berpusat pada pola unik aktivitas otak individu, dan apa yang mereka ceritakan kepada kita tentang sifat otak dan pikiran. Laboratoriumnya menggunakan MRI fungsional, eksperimen perilaku, dan metode pembelajaran mesin untuk menyelidiki bagaimana perhatian berbeda antar individu, berubah seiring waktu, dan berinteraksi dengan proses termasuk pembelajaran dan memori.

Laboratorium telah menemukan bahwa bahkan data yang dikumpulkan saat seseorang hanya beristirahat di pemindai MRI (dan tidak menyelesaikan tugas) dapat digunakan untuk memprediksi aspek perilaku mereka, termasuk seberapa baik mereka memperhatikan dan mengingat informasi. Sebuah studi baru-baru ini mengeksplorasi bagaimana perhatian orang berfluktuasi saat mereka mengambil narasi, menemukan bahwa mereka cenderung lebih terlibat selama bagian plot yang intens secara emosional.

Rosenberg bergabung dengan UChicago pada tahun 2019 setelah menyelesaikan Ph.D. dan pekerjaan pascadoktoral dalam psikologi di Universitas Yale, dan gelar sarjana dalam ilmu saraf kognitif di Brown University.

Leave a Comment