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Il MIT-Pillar AI Collective ha annunciato sei borsisti per il semestre primaverile del 2024. Con il sostegno del programma, gli studenti laureati, che sono all’ultimo anno di un master o di un dottorato, condurranno ricerche nei settori dell’intelligenza artificiale, dell’apprendimento automatico e della scienza dei dati con l’obiettivo di commercializzare le loro innovazioni.
Lanciato dalla School of Engineering del MIT e da Pillar VC nel 2022, il MIT-Pillar AI Collective supporta docenti, dottorandi e studenti che conducono ricerche su intelligenza artificiale, apprendimento automatico e scienza dei dati. Supportato da una donazione di Pillar VC e amministrato dal Centro Deshpande per l’innovazione tecnologica del MIT, la missione del programma è far avanzare la ricerca verso la commercializzazione.
I Fellow collettivi del MIT-Pillar AI Collective della primavera 2024 sono:
Yasmeen Al-Faraj
Yasmeen AlFaraj è un dottorando in chimica il cui interesse è nell’applicazione della scienza dei dati e dell’apprendimento automatico alla progettazione di materiali morbidi per consentire plastiche, gomma e materiali compositi sostenibili di prossima generazione. Più specificamente, sta applicando l’apprendimento automatico alla progettazione di nuovi additivi molecolari per consentire la produzione a basso costo di materiali termoindurenti e compositi chimicamente decostruibili. Il lavoro di AlFaraj ha portato alla scoperta di nuovi materiali scalabili e traducibili che potrebbero affrontare i rifiuti di plastica termoindurente. In qualità di Pillar Fellow, si occuperà di portare questa tecnologia sul mercato, concentrandosi inizialmente sulla produzione di pale di turbine eoliche e sui rivestimenti conformi. Attraverso il Deshpande Center for Technological Innovation, AlFaraj funge da guida per un team che sviluppa uno spinout incentrato sulle versioni riciclabili dei termoindurenti ad alte prestazioni esistenti incorporando piccole quantità di un co-monomero degradabile. Inoltre, ha partecipato al programma Innovation Corps della National Science Foundation e recentemente si è laureata al Clean Tech Open, dove si è concentrata sul miglioramento del suo piano aziendale, sull’analisi dei mercati potenziali, sulla garanzia di un portafoglio IP completo e sul collegamento con potenziali finanziatori. AlFaraj ha conseguito una laurea in chimica presso l’Università della California a Berkeley.
Rubén Castro Ornelas
Ruben Castro Ornelas è uno studente di dottorato in ingegneria meccanica appassionato del futuro dei robot multiuso e della progettazione dell’hardware per utilizzarli con soluzioni di controllo AI. Combinando la sua esperienza in programmazione, sistemi embedded, progettazione di macchine, apprendimento per rinforzo e intelligenza artificiale, ha progettato un’abile mano robotica in grado di svolgere utili attività quotidiane senza sacrificare dimensioni, durata, complessità o simulabilità. Il design innovativo di Ornelas ha un potenziale commerciale significativo nelle applicazioni domestiche, industriali e sanitarie perché potrebbe essere adattato per contenere qualsiasi cosa, dagli utensili da cucina agli oggetti delicati. In qualità di Pillar Fellow, si concentrerà sull’identificazione di potenziali mercati commerciali, sulla determinazione dell’approccio ottimale per le vendite business-to-business e sull’identificazione dei consulenti critici. Ornelas è stato co-direttore di StartLabs, un club di imprenditorialità universitaria al MIT, dove ha conseguito una laurea in ingegneria meccanica.
Keeley Erhardt
Keeley Erhardt è una dottoranda in arti e scienze dei media i cui interessi di ricerca risiedono nel potenziale trasformativo dell’intelligenza artificiale nell’analisi di rete, in particolare per la correlazione di entità e il rilevamento di collegamenti nascosti all’interno e tra domini. Ha progettato algoritmi di apprendimento automatico per identificare e tracciare correlazioni temporali e segnali nascosti in reti su larga scala, scoprendo campagne di influenza online provenienti da più paesi. Allo stesso modo ha dimostrato l’uso di reti neurali a grafo per identificare conti di criptovaluta coordinati analizzando i dati delle serie temporali finanziarie e le dinamiche delle transazioni. In qualità di Pillar Fellow, Erhardt perseguirà le potenziali applicazioni commerciali del suo lavoro, come l’individuazione di frodi, propaganda, riciclaggio di denaro e altre attività segrete nei settori finanziario, energetico e della sicurezza nazionale. Ha svolto stage presso Google, Facebook e Apple e ha ricoperto ruoli di ingegneria del software presso diversi unicorni tecnologici. Erhardt ha conseguito un MEng in ingegneria elettrica e informatica e una laurea in informatica, entrambi presso il MIT.
Vineet Jagadeesan Nair
Vineet Jagadeesan Nair è un dottorando in ingegneria meccanica la cui ricerca si concentra sulla modellazione delle reti elettriche e sulla progettazione dei mercati elettrici per integrare energie rinnovabili, batterie e veicoli elettrici. È ampiamente interessato allo sviluppo di strumenti computazionali per affrontare il cambiamento climatico. In qualità di Pillar Fellow, Nair esplorerà l’applicazione dell’apprendimento automatico e della scienza dei dati ai sistemi di alimentazione. Nello specifico, sperimenterà approcci per migliorare l’accuratezza della previsione della domanda e dell’offerta di energia elettrica con elevata risoluzione spazio-temporale. In collaborazione con Project Tapestry @ Google X, sta anche lavorando alla fusione dell’apprendimento automatico basato sulla fisica con metodi numerici convenzionali per aumentare la velocità e la precisione delle simulazioni ad alta fedeltà. Il lavoro di Nair potrebbe aiutare a realizzare reti future con un’elevata penetrazione delle energie rinnovabili e di altre risorse energetiche pulite e distribuite. Al di fuori del mondo accademico, Nair è attiva nel campo dell’imprenditorialità, e più recentemente ha contribuito a organizzare il MIT Global Startup Workshop del 2023 in Grecia. Ha conseguito un master in scienze e ingegneria computazionale presso il MIT, un MPhil in tecnologie energetiche presso l’Università di Cambridge come Gates Scholar, una laurea in ingegneria meccanica e una laurea in economia presso l’Università della California a Berkeley.
Mahdi Ramadan
Mahdi Ramadan è un dottorando in scienze del cervello e cognitive i cui interessi di ricerca si trovano all’intersezione tra scienze cognitive, modellazione computazionale e tecnologie neurali. Il suo lavoro utilizza nuovi metodi non supervisionati per l’apprendimento e la generazione di rappresentazioni interpretabili delle dinamiche neurali, sfruttando i recenti progressi nell’intelligenza artificiale, in particolare tecniche di deep learning contrastivo e geometrico in grado di scoprire le dinamiche latenti alla base dei processi neurali con alta fedeltà. In qualità di Pillar Fellow, sfrutterà questi metodi per acquisire una migliore comprensione dei modelli dinamici dei segnali muscolari per il controllo motorio generativo. Integrando le attuali protesi spinali con modelli motori generativi di intelligenza artificiale in grado di semplificare, accelerare e correggere le attivazioni dei muscoli degli arti in tempo reale, oltre a utilizzare potenzialmente modelli multimodali di linguaggio visivo per dedurre le intenzioni di alto livello dei pazienti, Ramadan aspira a costruire neuroprotesi commerciali veramente scalabili, accessibili e capaci. L’esperienza imprenditoriale di Ramadan include l’essere co-fondatore di UltraNeuro, una startup di neurotecnologie, e co-fondatore di Presizely, una startup di visione artificiale. Ha conseguito una laurea in neurobiologia presso l’Università di Washington.
Rui (Raymond) Zhou
Rui (Raymond) Zhou è un dottorando in ingegneria meccanica la cui ricerca si concentra sull’intelligenza artificiale multimodale per la progettazione ingegneristica. In qualità di Pillar Fellow, svilupperà modelli che potrebbero consentire ai progettisti di tradurre le informazioni in qualsiasi modalità o combinazione di modalità in progetti 2D e 3D completi, inclusi dati parametrici, immagini dei componenti, grafici di assemblaggio e schizzi. Questi modelli potrebbero anche ottimizzare i progetti umani esistenti per raggiungere obiettivi come il miglioramento dell’ergonomia o la riduzione del coefficiente di resistenza. In definitiva, Zhou mira a tradurre il suo lavoro in una piattaforma software-as-a-service che ridefinisce la progettazione del prodotto in vari settori, dall’automotive all’elettronica di consumo. I suoi sforzi hanno il potenziale non solo di accelerare il processo di progettazione ma anche di ridurre i costi, aprendo la porta a livelli senza precedenti di personalizzazione, generazione di idee e prototipazione rapida. Al di là delle sue attività accademiche, Zhou ha fondato UrsaTech, una startup che integra l’intelligenza artificiale nell’istruzione e nella progettazione ingegneristica. Ha conseguito una laurea in ingegneria elettrica e scienze informatiche presso l’Università della California a Berkeley.
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