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El MIT-Pillar AI Collective ha anunciado sus primeros seis beneficiarios. Los estudiantes, exalumnos y postdoctorados que trabajan en una amplia gama de temas de inteligencia artificial, aprendizaje automático y ciencia de datos reciben financiación y apoyo para proyectos de investigación que podrían traducirse en productos o empresas comercialmente viables. Estas subvenciones están diseñadas para ayudar a los estudiantes a explorar aplicaciones comerciales para su investigación y, finalmente, impulsar esa comercialización mediante la creación de una startup.
“Estos increíbles estudiantes y postdoctorados están trabajando en proyectos que tienen el potencial de generar un cambio real en una amplia gama de industrias. Es emocionante pensar que la novedosa investigación que estos equipos están llevando a cabo podría conducir a la creación de nuevas empresas que revolucionen todo, desde la administración de fármacos hasta las videoconferencias», afirmó Anantha Chandrakasan, decana de la Facultad de Ingeniería y profesora Vannevar Bush de Ciencias, Ingeniería Eléctrica e Informática. Ciencia.
Lanzado en septiembre de 2022, MIT-Pillar AI Collective es un programa piloto financiado con una donación de 1 millón de dólares de Pillar VC que tiene como objetivo nutrir a los emprendedores en ciernes e impulsar la innovación en campos relacionados con la IA. Gestionado por el Centro Deshpande para la Innovación Tecnológica del MIT, AI Collective se centra en el proceso de descubrimiento de mercado, impulsando proyectos a través de investigación de mercado, descubrimiento de clientes y creación de prototipos. Los estudiantes de doctorado y postdoctorados apoyados por el programa trabajan en el desarrollo de productos mínimamente viables.
“Además de la financiación, el MIT-Pillar AI Collective ofrece tutoría y orientación a los beneficiarios. Con el rápido avance de las tecnologías de IA, este tipo de apoyo es fundamental para garantizar que los estudiantes y postdoctorados puedan acceder a los recursos que necesitan para avanzar rápidamente en este entorno vertiginoso”, afirmó Jinane Abounadi, directora ejecutiva de MIT -Pillar AI Collective.
Los seis ganadores del primer premio recibirán ayuda para identificar hitos importantes y asesoramiento de empresarios experimentados. AI Collective ayuda a los beneficiarios de subvenciones iniciales a recopilar comentarios de posibles usuarios finales y obtener información de los inversores en etapa inicial. El programa también organiza eventos comunitarios, incluida una serie de Charlas de Fundadores y otras actividades de formación de equipos.
“Cada uno de estos becarios muestra un espíritu emprendedor. Es emocionante ofrecerles apoyo y orientación mientras se embarcan en un viaje que algún día podría llevarlos a fundar y liderar empresas exitosas”, agrega Jamie Goldstein ’89, fundador de Pillar VC.
La primera cohorte de beneficiarios incluye los siguientes proyectos:
Interfaz de consulta predictiva
Abdullah Alomar SM ’21, un estudiante de doctorado que estudia ingeniería eléctrica e informática, está desarrollando una interfaz de consulta predictiva para bases de datos de series temporales para predecir mejor la demanda y los datos financieros. Esta interfaz fácil de usar puede ayudar a aliviar algunos de los cuellos de botella y problemas asociados con los engorrosos procesos de ingeniería de datos, al tiempo que proporciona precisión estadística de última generación. Alomar cuenta con el asesoramiento de Devavrat Shah, profesor Andrew (1956) y Erna Viterbi en el MIT.
Diseño de fármacos activados por luz.
Simon Axelrod, un estudiante de posgrado que estudia física química en la Universidad de Harvard, está combinando IA con simulaciones físicas para diseñar medicamentos activados por luz que podrían reducir los efectos secundarios y mejorar la eficacia. A los pacientes se les administraría una forma inactiva de un medicamento, que luego sería activado por la luz en un área específica del cuerpo que contiene tejido enfermo. Este uso localizado de fármacos fotoactivos minimizaría los efectos secundarios de los fármacos dirigidos a células sanas. Axelrod está desarrollando nuevos modelos computacionales que predicen las propiedades de los fármacos fotoactivos con alta velocidad y precisión, lo que permite a los investigadores centrarse únicamente en los fármacos candidatos de mayor calidad. Está asesorado por Rafael Gómez-Bombarelli, catedrático de desarrollo profesional en ingeniería Jeffrey Cheah en el Departamento de Ciencia e Ingeniería de Materiales del MIT.
Percepción 3D asequible
Arjun Balasingam, estudiante de posgrado en ingeniería eléctrica e informática y miembro del grupo de Redes y Sistemas Móviles del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL), está desarrollando una tecnología llamada MobiSee que permite la reconstrucción 3D en tiempo real en condiciones dinámicas exigentes. ambientes. MobiSee utiliza métodos de IA autocontrolados junto con vídeo y lidar para proporcionar una percepción 3D de última generación y rentable en dispositivos móviles de consumo, como los teléfonos inteligentes. Esta tecnología podría tener aplicaciones de gran alcance en realidad mixta, navegación, seguridad y transmisión de deportes, además de abrir posibilidades a nuevas experiencias inmersivas y en tiempo real. Está asesorado por Hari Balakrishnan, profesor Fujitsu de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial en el MIT y miembro de CSAIL.
terapéutica del sueño
Guillermo Bernal SM ’14, PhD ’23, un reciente estudiante de doctorado en Estudios y Estudios de Medios, está desarrollando una plataforma de terapia del sueño que permitiría a los investigadores y especialistas del sueño realizar de forma remota estudios de sueño profundo y desarrollar planes de terapia mientras el paciente se siente cómodo con ellos. En casa. El sistema de tres partes, llamado Fascia, consta de un polisomnograma con factor de forma de máscara para dormir que recopila datos, un centro que permite a los investigadores proporcionar estimulación y retroalimentación a través de estímulos olfativos, auditivos y visuales, y un portal web que permite a los investigadores para leer señales de un paciente en tiempo real con análisis de aprendizaje automático. Bernal fue asesorado por Pattie Maes, profesora de Artes y Ciencias de los Medios en el MIT Media Lab.
Ensamblaje de fabricación autónomo con percepción táctil similar a la humana
Michael Foshey, ingeniero mecánico y director de proyectos del Grupo de Diseño y Fabricación Computacional del MIT CSAIL, está desarrollando un sistema de percepción táctil impulsado por IA que podría dar a los robots una destreza similar a la humana. Con esta nueva plataforma tecnológica, Foshey y su equipo esperan permitir aplicaciones que cambien la industria en la fabricación. Actualmente, las tareas de montaje en fabricación se realizan mayoritariamente a mano y suelen ser repetitivas y tediosas. Como resultado, estos puestos siguen en gran medida vacantes. Esta escasez de mano de obra puede crear cuellos de botella en la cadena de suministro y aumentar los costos de producción. La nueva plataforma tecnológica de Foshey tiene como objetivo resolver este problema automatizando las tareas de montaje para reducir la dependencia del trabajo manual. Foshey contará con la tutoría de Wojciech Matusik, profesor de Ingeniería Eléctrica e Informática del MIT y miembro de CSAIL.
IA generativa para videoconferencias
Vibhaalakshmi Sivaraman SM ’19, un estudiante de doctorado en Ingeniería Eléctrica e Informática que es miembro del Grupo de Sistemas Móviles y Redes de CSAIL, está desarrollando una tecnología generativa, Gemino, para permitir videoconferencias en entornos de red de alta latencia y bajo ancho de banda. Gemino es un sistema de compresión neuronal para videoconferencias que supera los problemas de solidez y los desafíos de complejidad computacional que limitan los modelos actuales de imágenes faciales. Esta tecnología podría permitir llamadas de videoconferencia persistentes en regiones y escenarios que no admiten de manera confiable las videollamadas en la actualidad. Sivaraman cuenta con el asesoramiento de Mohammad Alizadeh, profesor asociado de ingeniería eléctrica e informática en el MIT y miembro de CSAIL.
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