获奖者是Chelsea Harris，密歇根州立大学天文学和天体物理学博士后研究员，以及湾区药物发现公司Insitro的机器学习工程师Adam Riesselman。
中存储网消息，6月12日 - 两位使用高性能计算用于各自学科领域的天文学和生物学科学家获得了2019年弗雷德里克A.豪斯计算科学学者奖。
获奖者是Chelsea Harris，密歇根州立大学天文学和天体物理学博士后研究员，以及湾区药物发现公司Insitro的机器学习工程师Adam Riesselman。
两人都是能源计算科学研究生奖学金（DOE CSGF）的校友。每年有一到两名最近的计划毕业生被选为该奖项，以表彰他们的研究成果和杰出的领导力，诚信和品格。
Howes，美国能源部应用数学科学计划的经理，是团契和计算科学的倡导者。在51岁时创立了这个奖项。美国能源部CSGF校友和朋友的委员会选出了获奖者。爱荷华州艾姆斯克雷尔学院负责管理奖学金并监督豪斯奖。
Harris和Riesselman将于7月在弗吉尼亚州阿灵顿举行的DOE CSGF年度计划评审中获得酬金及镌刻奖项并举行讲座。
哈里斯，2013年至2017年的研究员，于2012年获得加州大学圣塔芭芭拉分校物理学学士学位，并于2013年和2017年获得加州大学伯克利分校天体物理学硕士和博士学位。她的研究重点是在IA型超新星上，太阳恒星的残骸在与另一个恒星体相互作用时爆炸。天文学家对这种超新星品种特别感兴趣，因为它们是标准蜡烛：它们都以相同的亮度发光，使它们可用于计算与地球的距离。哈里斯用模拟来研究这些超新星如何与它们周围的气体相互作用，以更好地了解产生它们的原始恒星。
在密歇根州立大学，哈里斯实施了最先进的代码，用于从具有旋转核心的大质量恒星中高阶计算超新星。在这些系统中，恒星的磁场和旋转相互作用，产生更强大的爆炸。
Riesselman，2014 - 2018年的研究员，于2014年获得德雷克大学的生物化学学士学位，并于2018年获得哈佛大学的生物医学信息学博士学位。他的研究使用计算将DNA序列与其产生的物理特性或疾病联系起来。他的机器学习模型对生物数据系列进行分类和分类，以了解哪些基因突变是有益的或中性的，而不是有害的。这种方法可以帮助生物学家优先考虑实验，将数十亿个可检验的假设缩小到最有可能在理解遗传多样性方面取得成果的前200,000个假设。
在Insitro，Riesselman与湿实验室研究人员合作设计实验。他将机器学习算法与高通量生物测量结合在一起。
Howes学者一直积极分享他们的科学并协助其他学生。哈里斯经常谈论星球大战电影的科学 - 有时用服装。更常见的是，她作为一名导师和心理健康倡导者，利用她克服博士生等问题的经验。2016年，她在加州大学伯克利分校心理健康大会上发表了演讲，帮助对该主题进行了贬低，并向其他人介绍了校园资源。在密歇根州立大学，她是Stellar Mentorship计划的三名协调员之一，这是一项天文学部门计划，提供从本科到教师的广泛职业支持。
作为一名博士生，Riesselman帮助他的研究小组为最新的机器学习方法创建了教学课程。他曾在新闻科学杂志上工作，这是一个哈佛大学研究生组织，专注于小组在线出版的沟通，写作和编辑，并参与Reddit“Ask Me Anything”关于人工智能的讨论。多年来，他还在卫生职业招募和暴露计划（HPREP）的职业展览会上代表计算生物学，这是一个专注于波士顿地区贫困高中学生的外展团体。
关于能源部计算科学研究生奖学金（DOE CSGF）
DOE CSGF成立于1991年，为使用高性能计算解决复杂科学和工程问题领域的攻读博士学位的学生提供了出色的福利和机会。该计划培养了一个博士学位。学生，校友，能源部实验室工作人员和其他希望在推进研究的同时对国家产生影响的科学家。研究员来自不同的科学和工程学科，但在研究中使用计算机有着共同的兴趣。
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