施密特博士后奖学金的获得者、化学系的Strieth-Kalthoff博士专注于可持续高效地制造分子。他的工作弥合了化学与人工智能之间的差距。“我的研究将机器学习与化学合成和催化相结合，”Strieth-Kalthoff博士说。“通过开发优化化学反应的算法，我的目标是简化药物开发、农业化学和材料性能。”“我非常感谢施密特奖学金，”Strieth-Kalthoff博士继续说道。
“它让我有机会探索创新的机器学习模型和算法，以帮助化学反应领域的决策。最终，我知道这些工具可以整合到机器人实验室中，这将从根本上改变这一领域的研究。这项奖学金的支持对我推进研究起到了巨大的作用。”在来自化学系和计算机科学系的施密特科学人工智能联合主任Alán Aspuru-Guzik博士的指导下，Strieth-Kalthoff博士的工作有望推动可持续化学过程和材料的发展。
他的项目描绘了一个未来，在这个未来里，人工智能驱动的机器人实验室将提高化学合成的效率和可持续性。Aspuru-Guzik博士称赞了他的工作：“在实验室中结合使用人工智能和机器人技术是科学的未来。Felix展示了非凡的多学科创造力和致力于构建这一概念的决心。他是一个真正的未来科学家。”Strieth-Kalthoff博士于8月底开始在德国伍珀塔尔大学担任数字化学的助理教授。
统计科学系的卢天元博士利用他的奖学金解决了遗传流行病学中的一个关键问题：改善代表性不足种族的疾病预防。“通过将机器学习与统计遗传学相结合，我能够为复杂疾病，特别是非欧洲种族的个体，创造更准确的多基因风险评分，”卢博士说。“创建更加公平的复杂性状计算预测工具非常重要，以确保不同背景的患者能够获得更好的治疗结果。”“作为施密特研究员的经历对我来说是变革性的，”卢博士继续说道。
“该项目为我提供了探索先进模型和与全球研究社区合作的机会。我本来没有时间或资源建立这些联系，它们对我来说非常宝贵。”卢博士的工作涉及两个主要部分：利用在施密特计划中学到的新方法增强遗传风险预测，并确定1型糖尿病等疾病的可变风险因素。他的项目在多伦多大学统计科学系的孙磊博士和SickKids的Andrew Paterson博士的指导下，预期将在公平医疗方面取得显著进展。孙博士赞扬了卢博士的影响力：
“天元的工作处于遗传流行病学的前沿。他的创新方法解决了该领域的一个关键空白，并有望在疾病预防方面产生实际影响。”