2020 m. spalio mėn. pradėta MIT ir „Accenture“ pramonės ir technologijų konvergencijos iniciatyva pabrėžia būdus, kuriais pramonė ir technologijos gali bendradarbiauti, kad paskatintų naujoves. Penkerių metų iniciatyva siekia savo misijos per mokslinius tyrimus, švietimą ir stipendijas. Tuo tikslu „Accenture“ dar kartą skyrė penkias metines stipendijas MIT magistrantams, dirbantiems pramonės ir technologijų konvergencijos mokslinius tyrimus, kurie yra nepakankamai atstovaujami, įskaitant rasę, etninę kilmę ir lytį.
Šių metų „Accenture“ stipendininkai dirba įvairiose tyrimų srityse, įskaitant nuotolinį stebėjimą, žmogaus ir kompiuterio sąveiką, operacijų tyrimus, AI tarpininkaujama socializacija ir cheminės transformacijos. Jų tyrimai apima platų projektų spektrą, įskaitant mažos galios apdorojimo aparatinės įrangos projektavimą, skirtą nuotolinės sveikatos programoms; mašininio mokymosi taikymas verslo operacijoms supaprastinti ir tobulinti; psichikos sveikatos priežiūros gerinimas naudojant dirbtinį intelektą; ir naudojant mašininį mokymąsi, siekiant suprasti sudėtingų cheminių reakcijų pasekmes aplinkai ir sveikatai.
Vykdant paraiškų teikimo procesą, studentų kandidatūras buvo pakviesta iš kiekvieno Inžinerijos mokyklos padalinio, taip pat iš kitų keturių instituto mokyklų ir MIT Schwarzman skaičiavimo koledžo. Trečiųjų metų iniciatyvos stipendininkais buvo atrinkti penki išskirtiniai studentai.
Drew Buzzell yra elektros inžinerijos ir informatikos mokslų daktaras, kurio moksliniai tyrimai susiję su nuotoliniu stebėjimu – sparčiai augančia telesveikatos sfera, kurioje informacija renkama naudojant daiktų internetą (IoT) prijungtus įrenginius ir perduodama į debesį. Šiuo metu duomenų analizė apsunkina didelį informacijos, susijusios su nuotoliniu stebėjimu, kiekį ir jos apdorojimo laiko bei energijos sąnaudas. „Buzzell“ darbas yra sutelktas į kraštinį skaičiavimą – naują skaičiavimo architektūrą, kuria siekiama spręsti šiuos iššūkius, valdant duomenis arčiau šaltinio, paskirstytame daiktų interneto įrenginių tinkle. Buzzellas Pensilvanijos valstijos universitete įgijo fizikos ir inžinerijos mokslų bakalauro laipsnį ir inžinerijos mokslų magistro laipsnį.
Mengying (Cathy) Fang yra MIT Architektūros ir planavimo mokyklos magistrantūros studentė. Jos moksliniai tyrimai sutelkti į papildytosios realybės ir virtualios realybės platformas. Fang kuria naujus jutiklius ir mašinų komponentus, kurie sujungia skaičiavimus, medžiagų mokslą ir inžineriją. Žengdama į priekį, ji tyrinės temas, įskaitant minkštosios robotikos metodus, kuriuos būtų galima integruoti su drabužiais ir dėvimais prietaisais, ir haptinį grįžtamąjį ryšį, kad būtų galima plėtoti sąveiką su skaitmeniniais objektais. Fang įgijo mechanikos inžinerijos ir žmogaus ir kompiuterio sąveikos bakalauro laipsnį Carnegie Mellon universitete.
Xiaoyue Gong yra operacijų tyrimų doktorantas MIT Sloan vadybos mokykloje. Jos moksliniais tyrimais siekiama panaudoti mašininio mokymosi ir duomenų mokslo galią, siekiant sumažinti įmonių, organizacijų ir visuomenės veiklos neefektyvumą. Remdamasi „Accenture“ stipendija, „Gong“ siekia rasti operacinių problemų sprendimus kurdama sustiprinimo mokymosi metodus ir kitus mašininio mokymosi metodus įterptoms veiklos problemoms spręsti. Gongas Niujorko universitete įgijo matematikos ir interaktyviųjų medijų menų bakalauro laipsnį.
Ruby Liu yra medicinos inžinerijos ir medicinos fizikos programos, kuri yra Harvardo-MIT sveikatos mokslų ir technologijų programos dalis, doktorantė. Jų tyrimai nagrinėja didėjančią vyresnio amžiaus žmonių vienišumo pandemiją, dėl kurios blogėja sveikata ir kyla ypač didelė rizika istoriškai marginalizuotiems žmonėms, įskaitant LGBTQ+ bendruomenės narius ir spalvotus žmones. Liu kuria tarpusavyje sujungtų AI agentų tinklą, kuris skatina vartotojo ir agento ryšius, siūlydamas psichinės sveikatos priežiūrą, stiprindamas ir palengvindamas žmogaus ir žmogaus ryšius. Liu gavo biomedicinos inžinerijos bakalauro laipsnį Johnso Hopkinso universitete.
Joules Provenzano yra chemijos inžinerijos doktorantas. Jų darbas integruoja mašininį mokymąsi ir skysčių chromatografijos didelės skiriamosios gebos masių spektrometriją (LC-HRMS), kad pagerintų mūsų supratimą apie sudėtingas chemines reakcijas aplinkoje. Kaip „Accenture“ narys, Provenzano remsis naujausiais mašininio mokymosi ir LC-HRMS pasiekimais, įskaitant naujus algoritmus, skirtus realių, eksperimentinių HR-MS duomenims apdoroti, ir naujus metodus, kaip išgauti struktūros transformacijos taisykles ir kinetiką. Jų tyrimai galėtų pagreitinti chemijos mokslų atradimų tempą ir būti naudingi pramonės šakoms, įskaitant naftą ir dujas, farmaciją ir žemės ūkį. Provenzano įgijo chemijos inžinerijos bakalauro laipsnį ir tarptautines bei pasaulines studijas Ročesterio technologijos institute.
