MIT-Pillar AI kolektyvas paskelbė pirmuosius šešis dotacijų gavėjus. Studentai, absolventai ir doktorantai, dirbantys įvairiomis dirbtinio intelekto, mašininio mokymosi ir duomenų mokslo temomis, gaus finansavimą ir paramą mokslinių tyrimų projektams, kurie galėtų virsti komerciškai perspektyviais produktais ar įmonėmis. Šios dotacijos skirtos padėti studentams tyrinėti komercines jų mokslinių tyrimų programas ir galiausiai paskatinti komercializaciją kuriant startuolį.
„Šie didžiuliai studentai ir doktorantai dirba su projektais, kurie gali iš tikrųjų pakeisti įvairiose pramonės šakose. Džiugu pagalvoti, kad šių komandų atliekami nauji tyrimai gali paskatinti naujų įmonių įkūrimą, kurie iš esmės keičia viską nuo vaistų pristatymo iki vaizdo konferencijų“, – sako Anantha Chandrakasan, Inžinerijos mokyklos dekanė ir Vannevar Busho elektros inžinerijos ir kompiuterių profesorė. Mokslas.
2022 m. rugsėjį pradėtas MIT-Pillar AI Collective yra bandomoji programa, finansuojama iš Pillar VC 1 mln. USD dovana, kuria siekiama ugdyti būsimus verslininkus ir skatinti inovacijas su AI susijusiose srityse. MIT Deshpande technologinių inovacijų centro administruojamas AI kolektyvas daugiausia dėmesio skiria rinkos atradimo procesui, plėtodamas projektus rinkos tyrimu, klientų atradimu ir prototipų kūrimu. Programos remiami magistrantūros studentai ir doktorantai stengiasi kurti minimalius perspektyvius produktus.
„Be finansavimo, MIT-Pillar AI kolektyvas dotacijų gavėjams teikia patarimus ir patarimus. Sparčiai tobulėjant dirbtinio intelekto technologijoms, tokio tipo palaikymas yra labai svarbus siekiant užtikrinti, kad studentai ir doktorantai galėtų pasiekti išteklius, reikalingus greitai judėti šioje greito tempo aplinkoje“, – sako Jinane Abounadi, „MIT-Pillar AI Collective“ generalinė direktorė. .
Šeši pirmieji gavėjai gaus paramą nustatydami pagrindinius etapus ir patyrusių verslininkų patarimus. AI kolektyvas padeda pradinių dotacijų gavėjams rinkti grįžtamąjį ryšį iš galimų galutinių vartotojų, taip pat gauti įžvalgų iš ankstyvosios stadijos investuotojų. Programa taip pat organizuoja bendruomenės renginius, įskaitant „Founder Talks“ pranešėjų seriją ir kitą komandos formavimo veiklą.
„Kiekvienas iš šių dotacijų gavėjų demonstruoja verslumo dvasią. Smagu teikti paramą ir patarimus jiems pradedant kelionę, kuri vieną dieną galėtų juos pamatyti kaip sėkmingų įmonių įkūrėjus ir lyderius“, – priduria Jamie Goldstein ’89, Pillar VC įkūrėjas.
Pirmoji dotacijų gavėjų grupė apima šiuos projektus:
Nuspėjamosios užklausos sąsaja
Abdullah Alomar SM ’21, doktorantas, studijuojantis elektros inžineriją ir kompiuterių mokslą, kuria nuspėjamosios užklausos sąsają laiko eilučių duomenų bazėms, kad geriau prognozuotų paklausą ir finansinius duomenis. Ši patogi sąsaja gali padėti sumažinti kai kurias kliūtis ir problemas, susijusias su sudėtingais duomenų inžinerijos procesais, kartu užtikrinant naujausią statistinį tikslumą. Alomar patarė Devavratas Shahas, Andrew (1956) ir Erna Viterbi MIT profesorius.
Šviesa aktyvuojamų vaistų projektavimas
Simonas Axelrodas, doktorantas, studijuojantis cheminę fiziką Harvardo universitete, derina dirbtinį intelektą su fizikos modeliavimu, kad sukurtų šviesa aktyvuojamus vaistus, kurie galėtų sumažinti šalutinį poveikį ir pagerinti veiksmingumą. Pacientai gautų neaktyvią vaisto formą, kuri vėliau aktyvuojama šviesa tam tikroje kūno vietoje, kurioje yra sergančių audinių. Šis lokalus fotoaktyvių vaistų naudojimas sumažintų šalutinį vaistų, nukreiptų į sveikas ląsteles, poveikį. „Axelrod“ kuria naujus skaičiavimo modelius, kurie dideliu greičiu ir tiksliai prognozuoja fotoaktyvių vaistų savybes, leidžiančius tyrėjams sutelkti dėmesį tik į aukščiausios kokybės vaistų kandidatus. Jam patarė Rafaelis Gomezas-Bombarelli, Jeffrey Cheah karjeros plėtros katedros inžinerijos katedra MIT Medžiagų mokslo ir inžinerijos katedroje.
Nebrangus 3D suvokimas
Arjunas Balasingamas, elektros inžinerijos ir informatikos doktorantas bei Kompiuterių mokslo ir dirbtinio intelekto laboratorijos (CSAIL) tinklų ir mobiliųjų sistemų grupės narys, kuria technologiją, vadinamą MobiSee, kuri įgalina realaus laiko 3D rekonstrukciją sudėtingoje dinamiškoje aplinkoje. aplinkos. „MobiSee“ naudoja savarankiškai prižiūrimus AI metodus kartu su vaizdo įrašu ir „Lidar“, kad užtikrintų nebrangų, naujausią 3D suvokimą vartotojų mobiliuosiuose įrenginiuose, pvz., išmaniuosiuose telefonuose. Ši technologija gali turėti plataus masto pritaikymą mišrioje realybėje, navigacijoje, saugos ir sporto transliacijų srityse, be to, atvertų naujų realiu laiku ir įtraukiančių patirčių galimybių. Jam patarė Hari Balakrishnanas, Fujitsu kompiuterių mokslo ir dirbtinio intelekto profesorius MIT ir CSAIL narys.
Miego terapija
Guillermo Bernal SM ’14, PhD ’23, neseniai baigęs medijų menų ir mokslų daktaro laipsnį, kuria miego terapinę platformą, kuri leistų miego specialistams ir tyrėjams atlikti patikimus miego tyrimus ir kurti terapijos planus nuotoliniu būdu, o pacientas jaustųsi patogiai. jų namai. Fascia vadinamą trijų dalių sistemą sudaro polisomnograma su miego kaukės formos faktoriumi, renkančiu duomenis, mazgo, leidžiančio tyrėjams teikti stimuliaciją ir grįžtamąjį ryšį naudojant uoslės, klausos ir regos dirgiklius, ir interneto portalo, leidžiančio tyrėjams skaityti. paciento signalus realiuoju laiku naudojant mašininio mokymosi analizę. Bernalui patarė Pattie Maes, žiniasklaidos menų ir mokslų profesorius MIT Media Lab.
Savarankiškas gamybos mazgas su žmogaus lytėjimo suvokimu
Michaelas Foshey, mechanikos inžinierius ir projektų vadovas iš MIT CSAIL Kompiuterinio projektavimo ir gamybos grupės, kuria dirbtinio intelekto lytėjimo suvokimo sistemą, kuri gali būti naudojama robotams suteikti žmonėms būdingą miklumą. Naudodami šią naują technologijų platformą Foshey ir jo komanda tikisi įgalinti pramonę keičiančias taikomąsias programas gamyboje. Šiuo metu surinkimo užduotys gamyboje dažniausiai atliekamos rankomis ir paprastai yra pasikartojančios ir nuobodžios. Dėl to šios darbo vietos didžiąja dalimi lieka neužpildytos. Šis darbo jėgos trūkumas gali sukelti tiekimo grandinės trūkumą ir padidinti gamybos sąnaudas. Naujoji „Foshey“ technologijų platforma siekia tai išspręsti automatizuodamas surinkimo užduotis, kad sumažintų priklausomybę nuo rankų darbo. Foshey vadovauja Wojciechas Matusikas, MIT elektros inžinerijos ir kompiuterių mokslo profesorius bei CSAIL narys.
Generatyvusis AI vaizdo konferencijoms
Vibhaalakshmi Sivaraman SM ’19, elektrotechnikos ir informatikos mokslų daktaras, CSAIL tinklo ir mobiliųjų sistemų grupės narys, kuria generuojančią technologiją „Gemino“, kad palengvintų vaizdo konferencijas didelės delsos ir mažo pralaidumo tinklo aplinkoje. „Gemino“ yra vaizdo konferencijoms skirta neuronų glaudinimo sistema, kuri įveikia patikimumo ir skaičiavimo sudėtingumo problemas, ribojančias dabartinius veido vaizdo sintezės modelius. Ši technologija gali įgalinti nuolatinius vaizdo konferencijų skambučius regionuose ir scenarijuose, kurie šiandien negali patikimai palaikyti vaizdo skambučių. Sivaramaną pataria Mohammad Alizadeh, MIT elektrotechnikos ir kompiuterių mokslo docentas bei CSAIL narys.
