项目介绍
Dr. Gillespie 于2026年秋季加入密歇根大学 (UMich) 环境与可持续发展学院担任助理教授。她目前是麻省理工学院 (MIT) 计算机科学与人工智能实验室的博士后研究员，此前在斯坦福大学 (Stanford) 获得计算机科学博士学位，师从斯坦福AI实验室。
她受过系统的计算机科学训练，同时具有植物生物学研究背景，致力于开发人工智能集成方法，借助基础模型，即能够在有限监督下理解大规模且含噪声数据的AI模型，实现生态系统的大规模监测。她希望利用这些基础模型揭示快速环境变化对物种的影响，并改进对自然界的生态预测。为此，她整合了遥感、公民与社区科学等多样且广泛可获取的数据源，最终构建对全球保护决策者而言准确且实用的生物多样性模型。
她的核心研究兴趣在于理解生态系统，尤其是植被如何变化并适应人类世。为此，她探索利用人工智能、遥感、公民与社区科学以及实地数据采集等手段来追踪生态系统，并在快速变化面前推动决策的落地实施。这些研究涉及地理空间数据科学、生态系统科学与管护、保护与恢复等多个主题。
目前正在探索的研究方向包括：多模态：如何利用来自多种来源的地球与生态观测产品进行生态系统尺度的预测？不同模态编码了哪些生态过程？如何从异构数据源中区分它们？数据稀疏性：在基础模型时代，如何应对生态与环境数据的稀疏性问题？在数据丰富与数据稀缺情境之间，何时可以进行推断、为何可以，以及如何安全地进行？可靠性：当上游数据源存在偏差时，何时以及如何做出有用的预测？能否在不同决策场景下衡量预测是否"足够好"，以及如何系统地进行衡量？
所属院系：密歇根大学安娜堡分校，环境与可持续发展学院
项目时长：4 年
申请要求和方式
申请要求：
· 在计算机科学、生态学、环境科学、数据科学和遥感等领域拥有扎实跨学科背景；
· 在上述任何领域拥有深厚专业知识，有求知欲和独立学习能力者优先。
申请方式：按照导师要求，向导师发送邮件和证明材料。经过双向选择后，向院校递交申请。
