Коллектив MIT-Pillar AI Collective объявил шесть стипендиатов на весенний семестр 2024 года. При поддержке программы аспиранты, обучающиеся на последнем курсе магистратуры или докторантуры, будут проводить исследования в области искусственного интеллекта, машинного обучения и науки о данных с целью коммерциализации своих инноваций.
Коллектив MIT-Pillar AI Collective, созданный Инженерной школой Массачусетского технологического института и Pillar VC в 2022 году, поддерживает преподавателей, постдокторантов и студентов, проводящих исследования в области искусственного интеллекта, машинного обучения и науки о данных. Миссия программы, поддерживаемой подарком от Pillar VC и управляемой Центром технологических инноваций Массачусетского технологического института Дешпанде, заключается в продвижении исследований в сторону коммерциализации.
Коллективными стипендиатами MIT-Pillar AI весной 2024 года станут:
Ясмин АльФарадж
Ясмин АльФарадж — кандидат химических наук, чья заинтересованность заключается в применении науки о данных и машинного обучения к проектированию мягких материалов для создания экологически чистых пластмасс, резины и композитных материалов нового поколения. В частности, она применяет машинное обучение для разработки новых молекулярных добавок, чтобы обеспечить недорогое производство химически разрушаемых термореактивных материалов и композитов. Работа АльФараджа привела к открытию масштабируемых и легко трансформируемых новых материалов, которые могут помочь справиться с отходами термореактивного пластика. В качестве научного сотрудника Pillar она будет заниматься выводом этой технологии на рынок, первоначально сосредоточившись на производстве лопастей ветряных турбин и конформных покрытиях. Через Центр технологических инноваций Дешпанде АльФарадж возглавляет команду, разрабатывающую дочернюю компанию, ориентированную на перерабатываемые версии существующих высокоэффективных термореактивных материалов путем включения небольших количеств разлагаемого сомономера. Кроме того, она участвовала в программе Инновационного корпуса Национального научного фонда и недавно окончила Clean Tech Open, где сосредоточилась на совершенствовании своего бизнес-плана, анализе потенциальных рынков, обеспечении полного портфеля интеллектуальной собственности и установлении связей с потенциальными спонсорами. АльФарадж получил степень бакалавра химии в Калифорнийском университете в Беркли.
Рубен Кастро Орнелас
Рубен Кастро Орнелас — аспирант в области машиностроения, который увлечен будущим многоцелевых роботов и разработкой аппаратного обеспечения для их использования с решениями управления на базе искусственного интеллекта. Объединив свой опыт в программировании, встроенных системах, проектировании машин, обучении с подкреплением и искусственном интеллекте, он разработал ловкую роботизированную руку, способную выполнять полезные повседневные задачи, не жертвуя при этом размером, долговечностью, сложностью или возможностью моделирования. Инновационный дизайн Ornelas имеет значительный коммерческий потенциал в быту, промышленности и здравоохранении, поскольку его можно адаптировать для хранения всего: от кухонной посуды до деликатных предметов. В качестве научного сотрудника Pillar он сосредоточится на выявлении потенциальных коммерческих рынков, определении оптимального подхода к продажам между предприятиями и поиске критически важных консультантов. Орнелас был содиректором StartLabs, студенческого предпринимательского клуба Массачусетского технологического института, где он получил степень бакалавра в области машиностроения.
Кили Эрхардт
Кили Эрхардт — кандидат наук в области медиаискусства и науки, чьи исследовательские интересы лежат в области преобразующего потенциала искусственного интеллекта в сетевом анализе, особенно в области корреляции сущностей и обнаружения скрытых связей внутри и между доменами. Она разработала алгоритмы машинного обучения для выявления и отслеживания временных корреляций и скрытых сигналов в крупномасштабных сетях, раскрывая онлайн-кампании влияния, исходящие из разных стран. Она аналогичным образом продемонстрировала использование графовых нейронных сетей для идентификации скоординированных счетов криптовалюты путем анализа данных финансовых временных рядов и динамики транзакций. В качестве научного сотрудника Pillar Эрхардт будет заниматься потенциальными коммерческими применениями своей работы, такими как обнаружение мошенничества, пропаганды, отмывания денег и другой тайной деятельности в секторах финансов, энергетики и национальной безопасности. Она прошла стажировку в Google, Facebook и Apple, а также занимала должности инженера-программиста в нескольких технологических «единорогах». Эрхардт получил степень магистра электротехники и информатики и степень бакалавра компьютерных наук в Массачусетском технологическом институте.
Винит Джагадисан Наир
Винит Джагадисан Наир — кандидат наук в области машиностроения, чьи исследования сосредоточены на моделировании энергетических сетей и проектировании рынков электроэнергии для интеграции возобновляемых источников энергии, батарей и электромобилей. Он широко заинтересован в разработке вычислительных инструментов для решения проблемы изменения климата. В качестве научного сотрудника Pillar Наир будет изучать применение машинного обучения и науки о данных в энергосистемах. В частности, он будет экспериментировать с подходами для повышения точности прогнозирования спроса и предложения электроэнергии с высоким пространственно-временным разрешением. В сотрудничестве с Project Tapestry @ Google X он также работает над объединением машинного обучения на основе физики с традиционными численными методами для повышения скорости и точности высокоточного моделирования. Работа Наира может помочь реализовать будущие сети с высоким уровнем использования возобновляемых источников энергии и других чистых, распределенных энергетических ресурсов. Помимо академической деятельности, Наир активно занимается предпринимательством, а совсем недавно помогал организовать Глобальный семинар по стартапам MIT 2023 в Греции. Он получил степень магистра вычислительных наук и инженерии в Массачусетском технологическом институте, степень магистра энергетических технологий в Кембриджском университете в качестве стипендиата Гейтса, а также степень бакалавра машиностроения и степень бакалавра экономики в Калифорнийском университете в Беркли.
Махди Рамадан
Махди Рамадан — кандидат наук в области мозга и когнитивных наук, чьи исследовательские интересы лежат на стыке когнитивной науки, компьютерного моделирования и нейронных технологий. В его работе используются новые неконтролируемые методы обучения и создания интерпретируемых представлений нейронной динамики, используя последние достижения в области искусственного интеллекта, в частности методы контрастного и геометрического глубокого обучения, способные с высокой точностью раскрыть скрытую динамику, лежащую в основе нейронных процессов. Будучи научным сотрудником Pillar, он будет использовать эти методы, чтобы лучше понять динамические модели мышечных сигналов для генеративного моторного контроля. Дополняя современное протезирование позвоночника генеративными моторными моделями искусственного интеллекта, которые могут оптимизировать, ускорять и корректировать активацию мышц конечностей в режиме реального времени, а также потенциально использовать мультимодальные модели языка видения для определения намерений высокого уровня пациентов, Рамадан стремится построить по-настоящему масштабируемое, доступное и функциональное коммерческое нейропротезирование. Предпринимательский опыт Рамадана включает в себя роль соучредителя UltraNeuro, стартапа в области нейротехнологий, и соучредителя Presizely, стартапа по компьютерному зрению. Он получил степень бакалавра нейробиологии в Вашингтонском университете.
Руи (Раймонд) Чжоу
Руй (Рэймонд) Чжоу — кандидат наук в области машиностроения, чьи исследования сосредоточены на мультимодальном искусственном интеллекте для инженерного проектирования. В качестве научного сотрудника Pillar он будет продвигать модели, которые позволят дизайнерам преобразовывать информацию в любой модальности или комбинации модальностей в комплексные 2D- и 3D-проекты, включая параметрические данные, визуальные элементы компонентов, графики сборки и эскизы. Эти модели также могут оптимизировать существующие конструкции человека для достижения таких целей, как улучшение эргономики или снижение коэффициента лобового сопротивления. В конечном итоге Чжоу стремится превратить свою работу в платформу «программное обеспечение как услуга», которая переосмыслит дизайн продуктов в различных секторах, от автомобилестроения до бытовой электроники. Его усилия могут не только ускорить процесс проектирования, но и снизить затраты, открывая двери к беспрецедентному уровню настройки, генерации идей и быстрого прототипирования. Помимо академических занятий, Чжоу основал UrsaTech, стартап, который интегрирует искусственный интеллект в образование и инженерный дизайн. Он получил степень бакалавра электротехники и компьютерных наук в Калифорнийском университете в Беркли.