Tres estudiantes del MIT han sido seleccionados como becarios colegiados inaugurales de IA del MIT-Pillar | Noticias del MIT

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 posgrado, que se encuentran en el último año de un programa de maestría o doctorado, realizarán investigaciones en los campos de la inteligencia artificial, las máquinas aprendizaje y ciencia de datos con el objetivo de comercializar sus innovaciones.

Lanzado por la Escuela de Ingeniería del MIT y Pillar VC en 2022, el MIT-Pillar AI Collective apoya a profesores, posdoctorados y estudiantes que realizan investigaciones sobre inteligencia artificial, aprendizaje automático y ciencia de datos. Apoyado por un regalo de columna de CV y tu lo manejas Centro Deshpande para la Innovación Tecnológica del MITLa misión del programa es avanzar la investigación hacia la comercialización.

Los becarios del MIT-Pillar AI Collective para el otoño de 2023 son:

Alexander Andonyan SM ’21 Es candidato a doctorado en Ingeniería Eléctrica e Informática y sus intereses de investigación se encuentran en la visión por computadora, el aprendizaje profundo y la inteligencia artificial. Más específicamente, se centra en construir un mundo de IA multimodal impulsado por agentes con una visión generativa y un modelo de lenguaje capaz de proponer hipótesis científicas, realizar experimentos computacionales, evaluar evidencia de respaldo y verificar conclusiones de la misma manera que un investigador o revisor humano. Se puede entrenar a un agente de este tipo para que destile sus hallazgos y los comunique de manera óptima para el consumo y la comprensión humanos. El trabajo de Andonian promete crear una base concreta para construir y probar rigurosamente 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 innovadora herramienta de video impulsada por inteligencia artificial que convierte fácilmente videos largos en clips cortos, que surgió de sus cursos de negocios y contó con el respaldo del MIT Sandbox. . Andonian también es investigador fundador de IA en Poly AI, una startup respaldada por YC que crea herramientas de diseño de IA. Andonian tiene una licenciatura en SM del MIT y una licenciatura en neurociencia, física y matemáticas de Bates College.

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Daniel Magley Es candidato a doctorado en el Programa Harvard-MIT en Ciencias y Tecnología de la Salud y le apasiona hacer realidad para todos una mente y un cuerpo sanos y en pleno funcionamiento. Su investigación pionera se centra en el desarrollo de una cápsula de imágenes térmicas tragable e inalámbrica que pueda usarse en el tratamiento y seguimiento de enfermedades inflamatorias del intestino y sus manifestaciones, como la enfermedad de Crohn. La cápsula proporciona una mayor sensibilidad y elimina la necesidad de preparación intestinal, y tiene el potencial de mejorar significativamente la eficacia del tratamiento y la experiencia general del paciente en el seguimiento de rutina. La cápsula ha completado estudios en animales y 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 Laboratorio Tearney. Tras estudios piloto con humanos, se estudiarán los mayores riesgos tecnológicos y organizativos de la traducción. Luego, Magley comenzará a centrarse en un estudio en varios sitios para llevar el dispositivo a las clínicas, con la promesa de beneficiar a pacientes de todo el país. Magley obtuvo su licenciatura en ingeniería eléctrica en el Instituto de Tecnología de California.

Madhumitha Ravichandra Es un candidato a doctorado interesado en desarrollar tecnologías de ingeniería de superficies y transferencia de calor para mejorar la seguridad y el rendimiento de los sistemas de energía nuclear y reducir sus impactos ambientales. Aprovechando su profundo conocimiento de la combinación de IA explicable con experimentos independientes de alto rendimiento, busca transformar el desarrollo de sensores resistentes a la radiación (rad-hard), que puedan resistir y operar en niveles de radiación que inutilizarían los sensores tradicionales. Al combinar IA explicable con experimentos independientes de alto rendimiento, su objetivo es iterar rápidamente los diseños, probarlos en una variedad de condiciones y garantizar que el producto final sea sólido y transparente en sus procesos. Su trabajo en esta área podría cambiar el paradigma en el desarrollo de sensores de estado sólido, abordando un vacío evidente en el mercado y redefiniendo los estándares, garantizando que las aplicaciones nucleares y espaciales sean más seguras, más eficientes y estén a la vanguardia del avance tecnológico. Ravichandran tiene una Licenciatura en Tecnología en Ingeniería Mecánica de la Universidad SASTHARA en India.

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