研究：诺布-凯塔卡：基于谷歌 OCR 编辑的藏文手稿的神经拼写校正模型
Leonard W.J. van der Kuijp，南亚研究和东亚语言与文明系西藏和喜马拉雅研究教授；内亚和阿尔泰研究委员会主席
$50,000
虽然许多研究人员现在可以通过数字方式获取藏文古籍，但拼写错误仍然阻碍着他们得出可靠的观测结果。这些错误源于字母之间的细微差别，甚至肉眼都无法分辨。对于这项研究基金来说，古代与人工智能发生了碰撞：伦纳德-W.J.-范德奎普（Leonard W.J. van der Kuijp）试图利用人工智能创建一个能够自动纠正当前电子文本中拼写错误的系统，让学者们能够得出更有效的结论。为了帮助他完成这个项目，W.J. van der Kuijp 将与哈佛大学的一个附属团队合作，并与中国的藏文专家和人类注释者合作。哈佛大学利用计算技术研究中国社会的博士生罗奎妮将负责开发人工智能系统。
研究：中国横断山脉蚂蚁生物多样性的演变
纳奥米-皮尔斯（Naomi Pierce），西德尼-A.和约翰-H.-海瑟尔生物学教授，比较动物学博物馆鳞翅目动物馆馆长；资深研究员协会会员
刘聪，有机与进化生物学系副教授
$50,000
在横断山脉，小小的蚂蚁掌握着全球生态系统关键部分的秘密。作为世界上最大的生物多样性热点地区之一，中国西南部云南省的横断山脉已经对该地区的植物物种做出了大量解释。然而，我们对该地区昆虫种群的了解却极为有限。以蚂蚁为例，研究人员发现横断山脉的蚂蚁和植物一样具有多样性，但其背后的进化过程却仍然未知。为了弥补这一差距，纳奥米-皮尔斯（Naomi Pierce）和刘聪（Cong Liu）试图进一步研究横断山脉的蚂蚁--最终是更广泛意义上的昆虫--如何适应、多样化并形成新物种的机制。为此，研究小组将收集蚂蚁标本并描述其特征，研究它们的进化过程和热适应性。为了帮助完成这项工作，Pierce 和 Liu 将与中国科学院的彭燕琼教授和昆明动物研究所的张国杰教授合作。
会议：现代文化遗产和数字媒体艺术的方法
Eugene Wang，艾比-奥尔德里奇-洛克菲勒（Abby Aldrich Rockefeller）亚洲艺术教授，艺术与建筑史系；哈佛 FAS CAMLab 创始主任
$50,000
学者们还在探索尖端技术如何帮助人们实现中国传统遗产相关数据的可视化。Eugene Wang 正计划在上海哈佛中心召开一次会议，召集多个学科的专家讨论文化遗产领域数据使用的新时代。会议将重点讨论历史艺术、文化保护和数字媒体作用的交叉点。对这些方面的关注将有助于学者们建立向公众传授中国文化遗产知识的创新方法，并最终让更多的人了解中国文化遗产。哈佛大学的 CAMLab 博物馆就是一个成功的例子，它通过身临其境的现代艺术装置来展示古代文化。 2023 年 5 月，CAMLab 利用 5000 多个数据点、机器学习和沉浸式技术制作了一个石窟舞蹈装置。佛教中的阿普萨拉栩栩如生，数字化的舞者在展厅中旋转、跳跃。
有关 Eugene Wang 基金的最新情况，请阅读 "通过技术体验佛教的超越"。