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El MIT-Pillar AI Collective ha anunciado tres becarios inaugurales para el semestre de otoño de 2023. Con el apoyo del programa, los estudiantes de doctorado que se encuentren en el último año de un programa de maestría o doctorado realizarán investigaciones en las áreas de inteligencia artificial, aprendizaje automático y ciencia de datos con el objetivo de comercializar sus innovaciones.
Lanzado en 2022 por la Escuela de Ingeniería del MIT y Pillar VC, el MIT-Pillar AI Collective apoya a profesores, posdoctorados y estudiantes que realizan investigaciones en IA, aprendizaje automático y ciencia de datos. Respaldado por una donación de Pillar VC y administrado por el Centro Deshpande para la Innovación Tecnológica del MIT, la misión del programa es avanzar la investigación hacia la comercialización.
Los becarios del MIT-Pillar AI Collective para el otoño de 2023 son:
Alejandro Andonian SM ’21 es un estudiante de doctorado en ingeniería eléctrica e informática cuyos intereses de investigación incluyen visión por computadora, aprendizaje profundo e inteligencia artificial. Específicamente, se centra en construir un científico de IA generalista y multimodal impulsado por agentes modelo generativos de visión y lenguaje capaces de formar hipótesis científicas, realizar experimentos computacionales, evaluar evidencia de respaldo y sacar conclusiones de la misma manera que un investigador o revisor humano para revisar. . Un agente de este tipo podría entrenarse para destilar y comunicar de manera óptima sus hallazgos para el consumo y la comprensión humanos. El trabajo de Andonian promete crear una base concreta para la construcción consistente y las pruebas holísticas de la próxima generación de agentes autónomos de IA para la ciencia. Además de su investigación, Andonian es el director ejecutivo y cofundador de Reelize, una startup que ofrece una herramienta de vídeo con IA generativa que convierte sin esfuerzo vídeos largos en clips cortos, que surgió de sus cursos de negocios y contó con el apoyo de MIT Sandbox. Andonian también es investigador fundador de IA en Poly AI, una startup respaldada por YC que desarrolla herramientas de diseño de IA. Andonian obtuvo una maestría del MIT y una licenciatura en neurociencia, física y matemáticas de Bates College.
Daniel Magley es un estudiante de posgrado en el Programa de Tecnología y Ciencias de la Salud de Harvard-MIT al que le apasiona hacer que mentes y cuerpos sanos y en pleno funcionamiento sean una realidad para todos. Su investigación de vanguardia se centra en el desarrollo de una cápsula de imágenes térmicas inalámbrica ingerible que podría usarse en el tratamiento y seguimiento de la enfermedad inflamatoria intestinal y sus manifestaciones, como la enfermedad de Crohn. La cápsula proporciona mayor sensibilidad y elimina la necesidad de preparación intestinal. Tiene el potencial de mejorar significativamente la eficacia del tratamiento y la experiencia general del paciente durante el seguimiento de rutina. La cápsula ha completado las pruebas en animales y ahora está ingresando a estudios en humanos en Mass General Brigham, donde Magley dirige un equipo de ingenieros en el laboratorio de investigación traslacional más grande del hospital, el Tearney Lab. Después de los estudios piloto humanos, se liberan para su implementación los mayores riesgos tecnológicos y regulatorios. Luego, Magley se centrará en un estudio en varios sitios para llevar el dispositivo a las clínicas, con la promesa de que beneficiará a pacientes de todo el país. Magley obtuvo una licenciatura en ingeniería eléctrica de Caltech.
Madhumitha Ravichandra es un estudiante de posgrado interesado en avanzar en las técnicas de ingeniería de superficies y transferencia de calor para mejorar la seguridad y el rendimiento de los sistemas de energía nuclear y reducir su impacto ambiental. Aprovechando su amplio conocimiento sobre la integración de IA explicable con experimentos autónomos de alto rendimiento, busca transformar el desarrollo de sensores resistentes a la radiación que potencialmente podrían resistir y funcionar a niveles de radiación que dejarían inutilizables a los sensores tradicionales. Al integrar IA explicable con experimentos autónomos de alto rendimiento, su objetivo es iterar rápidamente los diseños, probarlos en diferentes condiciones y garantizar que el producto final sea robusto y transparente en sus operaciones. Su trabajo en esta área podría cambiar el paradigma en el desarrollo de sensores resistentes a la radiación, llenando un vacío evidente en el mercado y redefiniendo los estándares para garantizar que las aplicaciones nucleares y espaciales sean más seguras, más eficientes y estén a la vanguardia de los avances tecnológicos. Ravichandran obtuvo un BTech en Ingeniería Mecánica de la Universidad SASTRA, India.
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