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 las áreas de inteligencia artificial, aprendizaje automático 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 IA, aprendizaje automático y ciencia de datos. Apoyado por un regalo de Pilar VC y administrado por el Centro Deshpande de Innovación Tecnológica del MITla misión del programa es avanzar la investigación hacia la comercialización.
Los becarios colectivos de IA del MIT-Pillar de otoño de 2023 son:
Alejandro Andonian SM ’21 es un candidato a doctorado en ingeniería eléctrica e informática cuyos intereses de investigación se encuentran en la visión por computadora, el aprendizaje profundo y la inteligencia artificial. Más específicamente, se centra en construir un científico de IA generalista y multimodal impulsado por agentes modelo generativos de visión y lenguaje capaces de proponer hipótesis científicas, ejecutar experimentos computacionales, evaluar evidencia de respaldo y verificar conclusiones de la misma manera que un investigador o revisor humano. 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 construir rigurosamente y probar de manera integral el agente autónomo de IA de próxima generación para la ciencia. Además de su investigación, Andonian es el director ejecutivo y cofundador de Reelize, una startup que ofrece una herramienta de video de IA generativa que convierte sin esfuerzo videos largos en clips cortos, y se originó a partir 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 en etapa inicial respaldada por YC que construye 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 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 de vanguardia se centra en el desarrollo de una cápsula de imágenes térmicas inalámbrica tragable que podría usarse en el tratamiento y seguimiento de enfermedades inflamatorias del intestino y sus manifestaciones, como la enfermedad de Crohn. Al proporcionar una mayor sensibilidad y eliminar la necesidad de preparación intestinal, la cápsula tiene el potencial de mejorar enormemente 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 los estudios piloto con humanos, se autorizarán la traducción de los mayores riesgos tecnológicos y regulatorios. 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 una licenciatura en ingeniería eléctrica de Caltech.
Madhumitha Ravichandra es un candidato a doctorado 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 sus impactos ambientales. Aprovechando su profundo conocimiento de la integración de la IA explicable con la experimentación autónoma de alto rendimiento, busca transformar el desarrollo de sensores resistentes a la radiación (rad-hard), que potencialmente podrían resistir y funcionar en medio de niveles de radiación que inutilizarían los sensores convencionales. Al integrar IA explicable con experimentación autónoma de alto rendimiento, su objetivo es iterar rápidamente diseños, probar en condiciones variadas y garantizar que el producto final sea robusto y transparente en sus operaciones. Su trabajo en este espacio podría cambiar el paradigma en el desarrollo de sensores radiactivos, abordar un vacío evidente en el mercado y redefinir los estándares, garantizando que las aplicaciones nucleares y espaciales sean más seguras, más eficientes y estén a la vanguardia del progreso tecnológico. Ravichandran obtuvo un BTech en ingeniería mecánica de la Universidad SASTRA, India.