科学家通常不是为了名利或被写进运动鞋系列而成为科学家的。但在《大众科学》看来，科学家是我们这个时代的真正名人。他们的贡献丰富了我们的生活，拓展了我们的想象力。今年是我们第四次进行严谨的搜寻，旨在找出北美各地机构中最具活力、最有前途的青年研究人员。
我们向大学系主任、科学成就奖颁奖机构以及知名期刊的编辑征求提名。我们正在寻找那些因其开创性工作而开始获得认可，并正在推动各自领域走向新方向的人。今年的杰出青年科学家们正在研究诸如黑洞的本质、人类细胞感知周围环境的机制、深海火山中的生物——哦，还有毒蜘蛛奇异的求偶仪式等等。我们是根据他们卓越的资历来选择他们的。与他们见面时，我们并没有失望。你们也不会。
艾米·巴杰 (Amy Barger)
威斯康星大学麦迪逊分校
她通过探测黑洞来理解宇宙的早期。
如果你能用肉眼看到一颗恒星，艾米·巴杰可能对此不感兴趣。让她兴奋的是那些只有最强大的仪器才能看到的遥远天体。“我真的对边缘发生的事情着迷，”她说。“越远越好。”
到 20 世纪 90 年代中期，研究人员认为他们已经掌握了宇宙的大部分历史。早期宇宙中散布着一些极其明亮的天体，称为类星体，它们的中心被认为是拥有比太阳重数十亿倍的黑洞。这些“超大质量”黑洞吞噬着周围的尘埃和气体，加热它们，并使它们以所有频率爆发光芒。测量数据显示，黑洞活动在大约 110 亿年前达到顶峰，也就是宇宙大爆炸后 30 亿年。
但这些结论主要基于可见光。巴杰是最早一批监测多种波长的科学家之一，她结合了来自多个望远镜的数据。作为一名刚获得博士学位的研究人员，在夏威夷大学工作期间，她获得了使用 SCUBA（一种远红外相机）的时间，并发现了一个以前未知类星体族群。接下来，34 岁的巴杰领导一个团队，使用美国宇航局的轨道钱德拉 X 射线天文台调查了一小片天空。只有 X 射线才能揭示某些被尘埃笼罩的黑洞。
该团队将这些天体与可见星系进行匹配， painstaking地提取出每个星系的红移值，这是其距离的衡量标准。红移值越低，黑洞活动越近期。巴杰回忆道：“我突然意识到平均红移值低得惊人。‘哇，这是怎么回事？’”她的结论是：相对较近的星系中存在着大量的活跃黑洞，这意味着它们的活跃时间比之前认为的要晚得多。而且，尽管新发现的黑洞比类星体弱，但它们合并起来发出的光芒实际上比它们的老前辈更耀眼。
这一发现引发了新的不确定性。为什么附近的黑洞如此之多？它们的活动与恒星形成有什么关系？这些正是巴杰喜欢的问题。“我想看看宇宙中的事物是如何演变的，”她说。“最终，这会导向我们。”
- JR Minkel
塞巴斯蒂安·特伦 (Sebastian Thrun)
他正在制造一辆可以自动驾驶的智能汽车。有一天，我们可能会都这样出行。
斯坦福大学
塞巴斯蒂安·特伦并没有看路，此时他的无人驾驶大众 SUV 正在偏离路线，驶向一个 50 英尺高的悬崖。他在后座看着一台笔记本电脑，上面显示着汽车的大脑——它由七个奔腾处理器组成。当他感觉到汽车突然向左猛打方向时，特伦抬头望去，拨开阻挡视线的一捆电缆，意识到他的汽车即将上演一场“末路狂花”式的结局。
38 岁的特伦是斯坦福人工智能实验室的主任，他正在测试他希望成为世界上第一辆全自动驾驶汽车。这辆车配备了激光、雷达、摄像头、GPS，最重要的是，还有特伦突破性的道路识别和障碍物识别软件。它将参加 10 月 8 日在西南部沙漠举行的第二届 DARPA 大挑战机器人汽车大赛。但驱动特伦的并非那 200 万美元的奖金。作为一名坚定不移的乐观主义者，他设想机器人汽车在我们的高速公路上行驶，它们比人类驾驶得更好，导致更少的致命事故。
乐观情绪将派上用场。去年比赛中最成功的参赛者仅完成了 175 英里赛程中的 7.4 英里。尽管计算能力大大提高，但机器人仍然缺乏真正的智能。基于模型的机器人无法模拟现实世界的复杂性，而反应式机器人则缺乏提前规划的能力。1998 年，在为一辆在拥挤的博物馆中导航的导览机器人编程时，特伦有了禅宗般的顿悟：“真正的智能的关键前提是认识到自己的无知，”他心想。考虑到世界的固有不可预测性，机器人和人类一样，总是会犯错误。
因此，特伦开创了所谓的概率机器人技术。他编写程序，让机器根据数据正确的概率来调整对输入数据的响应。在去年的 DARPA 比赛中，许多车辆脱轨是因为机器人的传感器提供了错误信息，导致它将一丛灌木误认为是石头而停在原地。特伦的车没有像前面提到的那样开下悬崖，因为它的软件忽略了错误的 GPS 数据（它判断该数据有很高的误差概率），转而响应更准确的激光读数。（如果汽车没有做出正确的选择，特伦或同事就会按下方向盘旁的两个巨大的红色按钮来禁用人工智能。）
到 7 月初，特伦的汽车已经完成了去年赛程的 88 英里。本来可以跑得更远，但因为（人类）司机未能避开路上的一个颠簸，领航车爆胎了。
- 蕾娜·玛丽·帕切拉 (Rena Marie Pacella)
道格·詹姆斯 (Doug James)
他的编程技能产生了最快、最准确的碰撞模拟。
卡内基梅隆大学
一大堆塑料草坪椅。一群马匹和大象冲过棋子。一群鱼拍打着一座桥。这些动画，在几个小时内而不是几个月内完成，是道格·詹姆斯超现实的工艺品。“我所做的一切都必须有大量的廉价碰撞，”他说。33 岁的詹姆斯创造了比以往任何时候都更逼真、更快的碰撞模拟工具。詹姆斯希望能够让程序员在处理一个或两个物体的时间内处理 1000 个物体。这种流畅性可能会带来以前不切实际的新应用，例如实时虚拟手术；它还应该能为电影和电脑游戏提供更逼真的特效，例如看起来和听起来都很自然的动画战斗。
当詹姆斯在 2002 年开始研究碰撞时，模拟柔性物体的算法非常复杂。软件将每个物体的表面分成许多小三角形。当两个物体接触时，程序通过确定所有三角形的新位置来计算撞击的影响。但詹姆斯观察到，碰撞的物理原理相对简单。弯曲一把草坪椅，只有一小部分会移动。他认为，为了创造逼真的动画，没有必要对整个物体进行建模：“应该有更简单的方法来做事。”
他利用了这个想法，使用巧妙的数学方法来描述碰撞的柔性物体，这样只有接触的部分才需要详细计算。用旧方法，制作 3,600 把草坪椅的逼真倾泻需要两个月。詹姆斯在 10 小时内完成了。制作了《玩具总动员》和《超人总动员》等动画电影的皮克斯公司，已经给了詹姆斯一些研究经费。
詹姆斯的新项目进展迅速，几乎和他创作的动画一样快。他希望模拟更剧烈的碰撞，以及复杂物体（如动物）之间的碰撞。所有这一切都必须快，快，快。“加速这些基本事物，”他说，“天空才是极限。”
内森·沃尔夫 (Nathan Wolfe)
塞巴斯蒂安·特伦 (Sebastian Thrun)
约翰霍普金斯大学
他搜遍热带非洲，寻找最新的疾病，在它们找到我们之前。
大多数研究新发病毒的科学家都在实验室里辛勤工作。内森·沃尔夫则结交了喀麦隆农村的猎人，说服他们将猎物的血样滴在滤纸上——并提供他们自己的血样。为了了解猎人如何接触疾病，他有时会陪同他们进行数日的徒步旅行，趟过溪流，跟随他们在丛林中追逐野生动物。“很难跟上。他们行动很快，”他说。
当沃尔夫在乌干达作为一名研究生观察黑猩猩追逐猴子觅食时，他意识到猎人可以帮助他追踪病毒的起源。黑猩猩通过伤口和摄入暴露于其猎物的血液，这或许可以解释为什么黑猩猩 SIV——流行性 HIV 的前身——是两种猴子病毒的杂交体：黑猩猩从两种不同的猴子物种那里感染了它。由于人类病毒如 HIV 和埃博拉源于人畜接触，沃尔夫想知道非洲猎人，他们在每一次刀伤中暴露自己，是否会无意中引发新的疫情。
为了进行调查，他和他的团队乘吉普车和徒步穿越了喀麦隆的偏僻道路，收集猎人和他们猎物的血液。对从猎人血样中提取的病毒 DNA 进行的实验室分析证实了他的假设：存在多种非人类病毒，包括一些以前未发现的与 HIV 同科的病毒。其中一种，HTLV-3，在非人类灵长类动物中有已知的对应物，沃尔夫的团队认为另一种，HTLV-4，可能也有一个猿猴类的对应物。并非所有病毒都具有流行潜力。但具有高突变率的病毒可能会迅速传播，首先感染猎人的家人，然后是附近城镇和其他地方的人。“内森的工作对于预测新发疾病的发生地点具有重要意义，”沃尔夫在约翰霍普金斯大学的一位同事唐·伯克说。
35 岁的沃尔夫计划分析更多当地人的体液，以比较猎人的感染率与非猎人的感染率，从而更好地评估灵长类狩猎带来的传播风险。他还正在喀麦隆开发艾滋病疫苗试验诊所。但从一开始就消除新疾病是他的最终目标。“卫生组织在处理疫情上花费了大量资金，”他说。“最好是首先预防它们的发生。”
- 伊丽莎白·斯沃博达 (Elizabeth Svoboda)
亚历克西斯·坦普尔顿 (Alexis Templeton)
科罗拉多大学博尔德分校
她探索炽热的海底火山，研究吃金属的奇怪细菌
亚历克西斯·坦普尔顿砰地关上冰箱门，将自己封闭在 50 华氏度的环境中，然后从泡沫塑料保温箱中取出一支试管。“仔细看，”她说。当她把试管举到光线下时，几粒锈钉色的小颗粒滑入视野。“这些细菌最神奇的地方在于，它们仅靠氧化铁就能生存，”她说。
它们可能微小，但坦普尔顿实验室里的生物却很顽强。它们在曾经被认为不适合生命的环境中茁壮成长，例如海底火山灼热的喷口。作为不屈不挠的机会主义者，它们从铁和玄武岩中提取能量，而不是碳。34 岁的坦普尔顿在研究夏威夷附近的海底火山时，首次瞥见了这些细菌在海洋中的作用。当她看到火山矿物样本产生的异常化学特征时，她怀疑是生物造成的。受此启发，她决定研究细菌是如何影响周围环境的地理和化学性质——并评估它们的活动是否有助于维持关键的海洋食物链。“我想找出它们如何提取生存所需的物质，以及这个过程如何影响海洋动力学，”她说。
坦普尔顿的探索常常带她潜入海面以下近一英里深处，挤在五英尺宽的潜艇里与其他研究人员一起。“你们都蜷缩在这些小长凳上，”她说。“外面是布满橙色锈迹的世界。”那里的许多生命以固化熔岩为生，这是一种富含铁和锰的化合物，称为火山玻璃。通过将 X 射线照射到玻璃样本上并读取返回的能量图谱，坦普尔顿可以确定哪些细菌存在以及它们的代谢如何改变玻璃。她发现了 40 多种新的依赖金属和矿物的细菌；去年她获得了首届罗莎琳德·富兰克林青年研究者奖。
坦普尔顿希望拓宽对生命可能存在的地点的认知。例如，火星的红色是富含铁的岩石造成的，这些岩石可能曾经孕育过依赖金属的生物。“很长一段时间我想成为一名宇航员，”她说，“但我永远不想离开家人和朋友那么久。”她目前的这份工作让她能够脚踏实地，同时研究接近
地外生命的生命形式。
- 迈克尔·斯特罗 (Michael Stroh)
亚历克西斯·坦普尔顿 (Alexis Templeton)
霍普·雅伦 (Hope Jahren)
他搜遍热带非洲，寻找最新的疾病，在它们找到我们之前。
她从古树中提取秘密，揭示全球变暖的真相
霍普·雅伦从一个拉链袋中取出一块易碎的烟草色木头。“看起来像是海滩上的浮木，”她说。但她轻柔的抓握表明了别的——这实际上是一块珍贵的、距今 4500 万年的类似红杉的落羽杉化石。这个标本和雅伦实验室里其他冰镇的标本，都指向一个主要的谜团：一片茂密的森林是如何曾经在离北极只有一步之遥的地方繁衍生息的？
36 岁的雅伦已经被公认为是一位大师，通过仔细研究植物中的碳、氧和氢，来揭示地球气候历史的秘密。她在这种称为稳定同位素分析的技术上的熟练程度，正在为始新世提供深刻见解。始新世是一个可能具有启发性的时期，从 5700 万年前到 3600 万年前，全球热浪融化了地球大部分的冰盖。她也因此获得了赞誉。12 月，雅伦将获得美国地球物理联合会的著名麦克尔瓦恩奖章，使她成为仅有的四位研究人员——也是唯一一位女性——同时获得此奖和青年地球科学家另一项梦寐以求的奖项——多纳斯奖。
雅伦的工作带她从波多黎各的热带雨林到北极以北 700 英里的阿克塞尔·海伯格岛。如今的阿克塞尔是一个冰川覆盖的景观。然而，在始新世，这座岛屿却是一个真正的伊甸园，遍布鳄鱼般的野兽，森林里长满了落羽杉和落叶针叶树。令人难以置信的是，仍然保存着木乃伊化的树枝、球果和花粉。2003 年，雅伦对这些化石的分析表明，始新世阿克塞尔的条件是由于空气中水分的增加造成的。
这一发现如今尤为重要，因为水蒸气在气候变暖中的作用是一个激烈争论的问题。“它是整个温室故事中的变数，”密歇根大学地球化学家菲利普·迈耶斯说。随着全球恒温器升高，会导致更多的水蒸发。一些模型预测，增加的湿度将抵消温室气体造成的升温效应；另一些模型则预测，它可能会放大温室气体的升温效应。
雅伦更愿意将全球变暖的争论留给别人。她太专注于阿克塞尔的另一个谜团了：如此茂密的森林如何在一年中有三个月没有阳光的情况下生存？“这相当于发现能够生活在水下的古代人类，”她说。
- 迈克尔·斯特罗 (Michael Stroh)
玛丽安·米尔扎哈尼 (Maryam Mirzakhani)
普林斯顿大学
她找到了描述晦涩几何对象的新方法。
玛丽安·米尔扎哈尼最喜欢的电影之一是《狗镇》，这是一部对大萧条时期美国进行的严峻描绘。“没有墙壁，没有布景。你必须自己填补很多东西，”她说。米尔扎哈尼的电影品味反映了她研究的开放性，她的研究涉及确定不寻常几何形状的特征。“有时候我感觉自己身处一片大森林，不知道要去哪里，”她说。“但随后我不知怎么爬到了山顶，就能更清楚地看到一切。当这种情况发生时，真是令人兴奋。”
28 岁的米尔扎哈尼在伊朗长大。高中时两次赢得国际数学奥林匹克竞赛后，她进入德黑兰的谢里夫理工大学学习。1999 年，在哈佛大学，她解决了一个曾令许多数学家困扰的问题：计算曲线模空间（一种几何对象，其点代表不同的双曲面）的体积。有些双曲面形状奇特，就像甜甜圈或变形虫。数学家们一直试图计算所有这些形式的变体的体积。米尔扎哈尼找到了一种新方法，通过在该形状的表面绘制一系列环并计算它们的长度来做到这一点。
目前米尔扎哈尼的研究很少有实际应用，但如果宇宙是由双曲几何控制的，她的工作将有助于确定其精确的形状和体积。“玛丽安在寻找新联系方面非常出色，”克莱数学研究所所长詹姆斯·卡尔森说。“她可以迅速从一个简单的例子过渡到一个深刻而全面的理论的完整证明。”
亚历克西斯·坦普尔顿 (Alexis Templeton)
梅迪安·安德拉德 (Maydianne Andrade)
** 多伦多大学士嘉堡分校**
她研究食偶蜘蛛，以了解扭曲的性选择网络。
如果你是一只雄性澳大利亚红背蜘蛛，生活就很糟糕。Latrodectus hasselti 并不是唯一一种进行交配后食偶行为（雌性在交配后立即吃掉雄性）的动物，但它可能是唯一一种雄性自愿提供自己作为零食的物种。这种所谓的“牺牲性翻滚”发生在雄性将它的一个精子传递器官插入雌性体内，然后向前“倒立”旋转，使其身体悬挂在雌性颚部上方。当它传递精子时，雌性（顺便说一句，它比它大 200 倍）会咬它的后部。如果幸运的话，它会活到第二次交配。如果不幸运，嗯，它就不会在那里关心了。
这些 S&M 节肢动物的科学拥护者是生物学家、35 岁的梅迪安·安德拉德。安德拉德第一次遇到红背蜘蛛——这种致命的毒蜘蛛在澳大利亚的名声，就像黑寡妇在美国的名声一样——是当她的研究生导师让她去珀斯研究它们时。因为红背蜘蛛是夜行性的，她大部分时间都是在凌晨 2 点骑自行车去研究地点，然后在网下坐上几个小时，一只毒蜘蛛离她的脸只有几英寸。（她的父母非常担心她的安全，以至于她不忍心告诉他们，她不得不躲避酒吧打烊后清晨街上游荡的醉汉。）在大多数生物学家只能梦想的科学壮举中，安德拉德在读研究生时就做出了一个非常不寻常的发现，以至于著名的《科学》杂志发表了这项研究。她的发现是：虽然自杀似乎不是传播基因的最佳方式，但被伴侣吃掉的红背雄性实际上交配的时间更长——因此比那些未被食用的同类——生出更多的蜘蛛后代。
安德拉德的进一步研究表明，蜘蛛的交配仪式比看起来更复杂。雌性有时会先发制人地吃掉不合作的雄性，在它们完成交配之前。雄性则会在求偶期间使腹部收缩，使它们能够挺过第一次交配，以求第二次。安德拉德现在正试图为红背蜘蛛建立一个 DNA 库。目前，通过 DNA 来确定蜘蛛后代的父系是不可能的——因此安德拉德关于配偶选择和基因控制的最新理论也是如此——因为分子工具不存在。
与她的实验对象不同，安德拉德和她自己的伴侣，丈夫安德鲁·梅森，合作得很好（他们有相邻的实验室；梅森研究寄生蝇和狼蛛的生物声学）。观察红背蜘蛛似乎是一个不为人知的职业选择，但蜘蛛的生命周期具有更广泛的意义，因为配偶选择和精子竞争几乎存在于所有动物物种中。安德拉德说，通过分析自杀、食偶和其他怪异行为，“你可以测试行为在极端情况下的极限。”
- 玛莎·哈比森 (Martha Harbison)
凯文·埃根 (Kevin Eggan)
哈佛大学
凭借高超的小鼠克隆技能，他现在正在攻克人类疾病。
当凯文·埃根从老鼠克隆转向人类胚胎干细胞研究时，他的工作条件有所下降。一个未列出的电话号码、不确定的资金以及被流氓抗议者身体伤害的可能性，现在都是他所处领域的一部分，他的实验室隐藏在一个没有标志的门后。但 31 岁的埃根并没有被他选择的领域周围的政治漩涡所吓倒。事实上，极高的风险吸引了他。他的才能解决了棘手的克隆问题，或许可以帮助治愈帕金森病、阿尔茨海默病和糖尿病等疾病，这是一个诱人的前景，不容忽视。“这逐渐演变成一种切实的感觉，即这个曾经是智力追求的东西，确实有机会帮助人们，”他说。
埃根于 1998 年开始在麻省理工学院攻读研究生，当时多莉——第一只克隆哺乳动物——诞生才几个月。他立即着手掌握克隆的精细艺术，当时这项技术尚未完全被理解。“凯文从不浪费时间做琐碎的事情，”多莉的创造者之一、新加坡 ES Cell International 的首席执行官艾伦·科尔曼说。将成年细胞的 DNA 插入一个已去除自身遗传物质的卵细胞中，然后将其诱导成一个有生命的物体，这需要像钟表匠在一根头发丝宽度的钟表上操作那样疯狂的专注。“我把自己锁在一个没有窗户的房间里，一年里每天都在显微镜前工作，”埃根说。
去年，埃根完成了一项极端的克隆行为，使用了身体中最专业的细胞类型之一——嗅觉感觉神经元。在用荧光蛋白标记神经元后，他产生了活的小鼠，其中每个细胞都是闪闪发光的绿色——这证明了即使是最专业的细胞也可以被重新编程，作为新的克隆动物的基础。
现在，埃根计划从帕金森病患者捐献的细胞中创造人类胚胎。从这些胚胎中提取的干细胞将帮助他揭示疾病的细胞机制。一些宗教团体反对这项研究，因为提取干细胞会杀死一个五天大的胚胎，他们认为这等同于夺走生命。但埃根相信，随着人们对这项工作的好处有更好的了解，政治上的反对将会减弱。他指出，关于生命何时开始，没有道德共识，“但全世界在帮助病人方面存在道德、宗教和哲学上的共识。”
- 劳里·戈尔德曼 (Laurie Goldman)
约翰·克罗克 (John Crocker)
宾夕法尼亚大学
他用显微镜探查细胞，以确定它们的运作机制。
约翰·克罗克的大部分职业生涯都在研究他所谓的“黏糊糊、鼻涕一样的物质”——在业内称为软凝聚态。这听起来可能令人作呕，直到你意识到克罗克研究的不是一般的鼻涕状物质。他研究的是最重要的鼻涕状物质：活细胞。
具体来说，克罗克试图理解这些黏糊糊的细胞感知和响应周围环境的能力。“我们倾向于将细胞视为化学物质的袋子，”他说。“但它们比我们承认的拥有更复杂的感官系统。”2000 年，克罗克设计了一种测量技术，帮助他和其他人研究这一奥秘。哈佛大学物理学家大卫·韦茨说，这项进步“彻底改变了整个领域。”
科学家们直到最近才开始认识到细胞对外界力量的响应能力。子宫中的肌肉细胞在不断成长的胎儿的拉伸下触发分娩。骨骼中对重力敏感的成骨细胞在你体重增加时会产生骨骼。但是，细胞如何将物理感觉转化为化学信号呢？专家们猜测，秘密在于支撑细胞内部的复杂蛋白质支架——细胞骨架。
这正是克罗克的方案发挥作用的地方。他将活细胞放在一台连接到高速摄像机的显微镜下，并跟踪数百个微米大小的脂肪颗粒在其中的运动。这是一项精细的工作；沉重的脚步声都会干扰读数。但跟踪细胞内的颗粒被认为是观察细胞骨架在压力下如何变形的最准确的非侵入性方法。
37 岁的克罗克说，他的研究已经提供了“一些非常重要的线索”，表明细胞骨架中的某些支柱通过在外部力量作用下脱落而充当信号机制。他的发现可能会影响组织工程和癌症检测等不同领域。克罗克，他以研究晦涩的亚原子粒子开始了他的职业生涯，他说，解决一个具有现实意义的问题让他感到欣慰：“不一定是什么可以写在保险杠贴纸上的东西。但我不希望自己远离现实。”
- 迈克尔·斯特罗 (Michael Stroh)
