信息发现及数据分析中心主管Shane Culpepper副教授是搜索引擎的领导者， 谷歌只是搜索引擎的案例之一，几乎所有对大量数据进行排序和过滤的系统都是搜索引擎。

谷歌提供的奖金将支持Culpepper教授的研究工作，包括：开发机器学习算法，提高“top-k检索”的效率和有效性。“top-k检索” 是一种用来在大型数据中标注最相关信息的常用搜索技术。Culpepper教授的研究将实现更有效的网络搜索和数据库分析，并改善下一代会话人工智能（AI）系统，如Alexa和Google Assistant，它们都需要使用这项技术来理解人类提出的问题。

Culpepper教授说：由于近年来大家对人工智能的关注，在机器学习方向的研究又到了鼎盛时期，在最近的五年间，我们所属的领域取得了许多进展。我的工作重点是将这些新想法应用到搜索引擎中，并了解如何平衡这些算法的成本和其产生的质量改进。”

Zhifeng Bao博士是RMIT信息发现和数据分析中心的负责人，他的研究着眼于如何使数据更好的服务于决策的选择。

这项研究的应用包括：处理公共交通数据、帮助运营商优化网络、帮助潜在的购房者筛选成千上万的房地产列表，找到自己心仪的房源等。

这个奖项是Bao教授在四年内获得的第二个谷歌奖项，谷歌的基金支持他开发了机器学习算法，这些算法在网上搜索时能理解我们的偏好。Bao博士说：“我们的研究着重在机器是如何学习这些用户偏好并快速搜索结构化数据。例如，机器将如何从大量房源中找到用户想要的房源呢？特别是对于新用户，没有记录在系统的偏好历史。

当算法学习我们的偏好时，可以提出重构搜索的建议，以获得更好的结果，甚至可以根据我们喜欢的格式定制结果。因为即使我们能找到相关的结果，如果它们的格式对用户而言不够友好，那么它的使用也是有限的。有些人可能更喜欢饼图和地图，而对于其他人，条形图和表格可能更有意义。我很高兴第二次获得这个奖项！这是对我的研究成果和研究课题的重大认可。"

Peruzzo博士是光子学科学领域的领先研究人员，其中包括与光能利用有关的一系列运用，包括光纤通信和量子计算。谷歌提供的款项将支持Peruzzo博士开发用于高速电信的下一代光子器件。

Peruzzo博士说： “社会对高速互联网和其他电信应用的需求不断增长，但目前的技术正还不足以应对需求，我们的目标是开发新的光子路由器，允许通过互联网或其他渠道更快速地传输大量数据。”

Peruzzo博士相信他的团队正在进行的研究工作将为电子通信设定新的标准： “对于我们来说，这个奖项是一个科技巨头对我们迄今为止在这项任务中取得的成就的强烈支持，所以我们对未来的发展充满信心。”