Dos afiliados actuales del MIT y siete exalumnos adicionales se encuentran entre los nombrados para la cohorte 2025 de becarios AI2050.
Zongyi Li, postdoctorado en el Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT, y Tess Smidt ’12, profesora asociada de ingeniería eléctrica e informática (EECS), fueron nombrados becarios de carrera temprana AI2050.
También fueron honrados otros siete exalumnos del MIT. Los becarios de carrera temprana de AI2050 incluyen a Brian Hie SM ’19, PhD ’21; Natasha Mary Jaques PhD ’20; Martín Antón Schrimpf PhD ’22; Lindsey Raymond SM ’19, PhD ’24, que se unirá a la facultad del MIT en EECS, al Departamento de Economía y al MIT Schwarzman College of Computing en 2026; y Ellen Dee Zhong PhD ’22. Los becarios senior de AI2050 incluyen Surya Ganguli ’98, MNG ’98; y Luke Zettlemoyer SM ’03, PhD ’09.
Los becarios AI2050 son anunciados anualmente por Schmidt Sciences, una organización sin fines de lucro fundada en 2024 por Eric y Wendy Schmidt que trabaja para acelerar el conocimiento científico y los avances con las herramientas avanzadas más prometedoras para apoyar un planeta próspero. La organización prioriza la investigación en áreas preparadas para generar impacto, incluidas la inteligencia artificial y la informática avanzada, la astrofísica, las biociencias, el clima y el espacio, además de apoyar a los investigadores en una variedad de disciplinas a través de su programa de sistemas científicos.
Li es un postdoctorado en CSAIL y trabaja con el profesor asociado de EECS Kaiming He. La investigación de Li se centra en el desarrollo de métodos de operadores neuronales para acelerar la computación científica. Recibió su doctorado en informática y ciencias matemáticas de Caltech, donde fue asesorado por Anima Anandkumar y Andrew Stuart. Tiene títulos universitarios en informática y matemáticas de la Universidad de Washington en St. Louis.
El trabajo de Li ha sido apoyado por una beca Kortschak, una beca PIMCO, una beca Amazon AI4Science, una beca Nvidia y una beca MIT-Novo Nordisk AI. También realizó tres prácticas de verano en Nvidia. Li se unirá al Instituto Courant de Ciencias Matemáticas de la Universidad de Nueva York como profesor asistente de matemáticas y ciencia de datos en el otoño de 2026.
Smidt, profesora asociada de ingeniería eléctrica e informática (EECS), es la investigadora principal del grupo Atomic Architects en el Laboratorio de Investigación de Electrónica (RLE), donde trabaja en la intersección de la física, la geometría y el aprendizaje automático para diseñar algoritmos que ayuden en la comprensión de sistemas físicos bajo restricciones físicas y geométricas, con aplicaciones al diseño tanto de nuevos materiales como de nuevas moléculas. Se centra especialmente en las simetrías presentes en los sistemas físicos 3D, como la rotación, la traslación y la reflexión.
Smidt obtuvo su licenciatura en física del MIT en 2012 y su doctorado en física de la Universidad de California en Berkeley en 2018. Antes de unirse a la facultad de EECS del MIT en 2021, fue becaria posdoctoral de Álvarez en Ciencias de la Computación en 2018 en el Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley y pasante de ingeniería de software en el equipo de Ciencias Aceleradas de Google, donde desarrolló redes neuronales equivariantes de simetría euclidiana que manejan de forma natural. Geometría 3D y datos tensoriales geométricos. Además de la beca AI2050, recibió un premio del Programa de Jóvenes Investigadores de la Oficina de Investigación Científica de la Fuerza Aérea, el Premio al Educador Destacado de la EECS y un premio del Fondo de Investigación Transformativa.
Concebida y copresidida por Eric Schmidt y James Manyika, AI2050 es una iniciativa filantrópica destinada a ayudar a resolver problemas difíciles en la IA. Dentro de su investigación, cada becario se enfrentará a la pregunta motivadora central de AI2050: “Estamos en 2050. La IA ha resultado ser enormemente beneficiosa para la sociedad. ¿Qué pasó? ¿Cuáles son los problemas más importantes que resolvimos y las oportunidades y posibilidades que descubrimos para garantizar este resultado?”