今天,该团队正式宣布了该奖项的获奖者,并表示该项目旨在加深Facebook神经科学研究人员与学术界间的关系,并支持创新想法以促进神经科学的道德发展。
本RFP的主题主要包括:
· 包容性光学神经技术
· 包容性表面肌电图技术
· 处理神经和神经肌肉数据的隐私保护方法
团队一共审查了50份高质量提案,并宣布有六份提案获奖:
· 《The effect of hair type and skin pigmentation on fNIRS signal quality(头发类型和皮肤色素沉着对fNIRS信号质量的影响)》:Meryem Ayse Yucel、Bernhard Zimmermann、David Boas、Parya Farzam(波士顿大学)
· 《Framework for diverse EMG gesture recognition(多种肌电手势识别框架)》:Jennifer Mankoff,Momona Yamagami(华盛顿大学)
· 《Privacy-preserving federated learning for minimized fNIRS data(最小化fNIRS数据的隐私保护联合学习)》:Xiali Hei(路易斯安那大学拉斐特分校)
· 《Privacy via federated learning with Gaussian processes(基于高斯过程的联合学习的隐私保护)Ethan Fetaya, Gal Chechik, Jose Zariffa(巴伊兰大学)
· 《Racially inclusive optical tech: Develop fNIRS for dark skin & curly hair(种族包容性光学技术:针对深色皮肤和卷发开发FNIR)》:Sossena Wood,Jana Kainerstorfer,Pulkit Grover(卡内基梅隆大学)
· 《User-guided EMG data collection that is inclusive across physical abilities(基于用户指导的跨身体能力肌电图数据收集)》:Jacob A. George(犹他大学)