Das MIT-Pillar AI Collective hat seine ersten sechs Zuschussempfänger bekannt gegeben. Studierende, Alumni und Postdocs, die an einem breiten Themenspektrum in den Bereichen künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Datenwissenschaft arbeiten, erhalten Fördermittel und Unterstützung für Forschungsprojekte, die in kommerziell tragfähige Produkte oder Unternehmen übergehen könnten. Diese Zuschüsse sollen Studenten dabei helfen, kommerzielle Anwendungen für ihre Forschung zu erkunden und diese Kommerzialisierung schließlich durch die Gründung eines Startups voranzutreiben.
„Diese großartigen Studenten und Postdoktoranden arbeiten an Projekten, die das Potenzial haben, in den unterschiedlichsten Branchen einen echten Wandel herbeizuführen. Es ist spannend zu glauben, dass die neuartige Forschung, die diese Groups durchführen, zur Gründung von Startups führen könnte, die alles von der Medikamentenverabreichung bis hin zu Videokonferenzen revolutionieren“, sagt Anantha Chandrakasan, Dekanin der College of Engineering und Vannevar Bush-Professorin für Elektrotechnik und Laptop Wissenschaft.
Das im September 2022 eingeführte MIT-Pillar AI Collective ist ein Pilotprogramm, das durch eine Spende von 1 Million US-Greenback finanziert wird Säule VC Ziel ist es, angehende Unternehmer zu fördern und Innovationen in KI-bezogenen Bereichen voranzutreiben. Verwaltet von der MIT Deshpande Zentrum für technologische Innovation, Das AI Collective konzentriert sich auf den Markterkennungsprozess und treibt Projekte durch Marktforschung, Kundenerkennung und Prototyping voran. Vom Programm unterstützte Doktoranden und Postdocs arbeiten an der Entwicklung minimal lebensfähiger Produkte.
„Zusätzlich zur Finanzierung bietet das MIT-Pillar AI Collective den Stipendiaten Mentoring und Anleitung. Angesichts der rasanten Weiterentwicklung der KI-Technologien ist diese Artwork der Unterstützung von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass Studierende und Postdocs auf die Ressourcen zugreifen können, die sie benötigen, um in diesem schnelllebigen Umfeld schnell voranzukommen“, sagt Jinane Abounadi, Geschäftsführerin des MIT-Pillar AI Collective .
Die sechs Erstpreisträger erhalten Unterstützung bei der Identifizierung wichtiger Meilensteine und Ratschläge von erfahrenen Unternehmern. Das AI Collective unterstützt Empfänger von Startkapitalzuschüssen dabei, Suggestions von potenziellen Endnutzern einzuholen und Einblicke von Frühphaseninvestoren zu erhalten. Das Programm organisiert auch Neighborhood-Occasions, darunter eine Rednerreihe „Founder Talks“, und andere Teambuilding-Aktivitäten.
„Jeder dieser Stipendiaten zeigt Unternehmergeist. Es ist spannend, ihnen Unterstützung und Anleitung zu bieten, wenn sie eine Reise beginnen, die sie eines Tages zu Gründern und Führungskräften erfolgreicher Unternehmen machen könnte“, fügt Jamie Goldstein ’89, Gründer von Pillar VC, hinzu.
Zur ersten Kohorte der Stipendiaten gehören folgende Projekte:
Prädiktive Abfrageschnittstelle
Abdullah Alomar SM ’21, ein Doktorand, der Elektrotechnik und Informatik studiert, entwickelt eine prädiktive Abfrageschnittstelle für Zeitreihendatenbanken, um Nachfrage- und Finanzdaten besser vorherzusagen. Diese benutzerfreundliche Oberfläche kann dazu beitragen, einige der Engpässe und Probleme im Zusammenhang mit umständlichen Knowledge-Engineering-Prozessen zu lindern und gleichzeitig statistische Genauigkeit auf dem neuesten Stand der Technik zu bieten. Alomar wird von Devavrat Shah, dem Andrew (1956) und Erna Viterbi Professor am MIT, beraten.
Design lichtaktivierter Medikamente
Simon Axelrod, ein Doktorand, der chemische Physik an der Harvard College studiert, kombiniert KI mit physikalischen Simulationen, um lichtaktivierte Medikamente zu entwickeln, die Nebenwirkungen reduzieren und die Wirksamkeit verbessern könnten. Patienten würden eine inaktive Type eines Medikaments erhalten, das dann durch Licht in einem bestimmten Bereich des Körpers, der erkranktes Gewebe enthält, aktiviert wird. Dieser lokalisierte Einsatz photoaktiver Medikamente würde die Nebenwirkungen von Medikamenten, die auf gesunde Zellen abzielen, minimieren. Axelrod entwickelt neuartige Rechenmodelle, die die Eigenschaften photoaktiver Medikamente mit hoher Geschwindigkeit und Genauigkeit vorhersagen, sodass sich Forscher nur auf die hochwertigsten Medikamentenkandidaten konzentrieren können. Er wird von Rafael Gomez-Bombarelli, dem Jeffrey Cheah Profession Growth Chair in Engineering am MIT Division of Supplies Science and Engineering, beraten.
Kostengünstige 3D-Wahrnehmung
Arjun Balasingam, Doktorand in Elektrotechnik und Informatik und Mitglied der Gruppe „Networks and Cellular Methods“ des Laptop Science and Synthetic Intelligence Laboratory (CSAIL), entwickelt eine Technologie namens MobiSee, die eine Echtzeit-3D-Rekonstruktion in anspruchsvoller Dynamik ermöglicht Umgebungen. MobiSee nutzt selbstüberwachte KI-Methoden zusammen mit Video und Lidar, um eine kostengünstige, hochmoderne 3D-Wahrnehmung auf mobilen Verbrauchergeräten wie Smartphones bereitzustellen. Diese Technologie könnte weitreichende Anwendungen in den Bereichen Blended Actuality, Navigation, Sicherheit und Sport-Streaming haben und darüber hinaus Möglichkeiten für neue Echtzeit- und immersive Erlebnisse eröffnen. Er wird von Hari Balakrishnan beraten, dem Fujitsu-Professor für Informatik und Künstliche Intelligenz am MIT und Mitglied von CSAIL.
Schlaftherapeutika
Guillermo Bernal SM ’14, PhD ’23, ein frischgebackener Doktorand in Medienwissenschaften und -wissenschaften, entwickelt eine schlaftherapeutische Plattform, die es Schlafspezialisten und Forschern ermöglichen würde, aus der Ferne fundierte Schlafstudien durchzuführen und Therapiepläne zu entwickeln, während sich der Affected person darin wohlfühlt ihr Zuhause. Das dreiteilige System namens Fascia besteht aus einem Polysomnogramm mit Schlafmasken-Formfaktor, das Daten sammelt, einem Hub, der es Forschern ermöglicht, Stimulation und Suggestions über olfaktorische, akustische und visuelle Reize bereitzustellen, und einem Webportal, das Forschern das Lesen ermöglicht Signale eines Patienten in Echtzeit mit maschineller Lernanalyse. Bernal wurde von Pattie Maes, Professorin für Medienkunst und -wissenschaften am MIT Media Lab, beraten.
Autonome Fertigungsmontage mit menschenähnlicher taktiler Wahrnehmung
Michael Foshey, Maschinenbauingenieur und Projektmanager bei der Computational Design and Fabrication Group des MIT CSAIL, entwickelt ein KI-gestütztes taktiles Wahrnehmungssystem, mit dem Roboter menschenähnliche Geschicklichkeit erhalten können. Mit dieser neuen Technologieplattform hoffen Foshey und sein Group, branchenverändernde Anwendungen in der Fertigung zu ermöglichen. Derzeit werden Montageaufgaben in der Fertigung größtenteils von Hand erledigt und sind in der Regel repetitiv und langwierig. Dadurch bleiben diese Stellen weitgehend unbesetzt. Dieser Arbeitskräftemangel kann zu Engpässen in der Lieferkette und einem Anstieg der Produktionskosten führen. Die neue Technologieplattform von Foshey zielt darauf ab, dieses Downside zu lösen, indem Montageaufgaben automatisiert werden, um die Abhängigkeit von manueller Arbeit zu verringern. Foshey wird von Wojciech Matusik, MIT-Professor für Elektrotechnik und Informatik und Mitglied von CSAIL, betreut.
Generative KI für Videokonferenzen
Vibhaalakshmi Sivaraman SM ’19, ein Doktorand in Elektrotechnik und Informatik, der Mitglied der Networking and Cellular Methods Group von CSAIL ist, entwickelt eine generative Technologie, Gemino, um Videokonferenzen in Netzwerkumgebungen mit hoher Latenz und geringer Bandbreite zu ermöglichen. Gemino ist ein neuronales Komprimierungssystem für Videokonferenzen, das die Robustheitsbedenken und Rechenkomplexitätsherausforderungen überwindet, die aktuelle Gesichtsbildsynthesemodelle einschränken. Diese Technologie könnte dauerhafte Videokonferenzanrufe in Regionen und Szenarien ermöglichen, die Videoanrufe heute nicht zuverlässig unterstützen. Sivaraman wird von Mohammad Alizadeh, außerordentlicher Professor für Elektrotechnik und Informatik am MIT und Mitglied von CSAIL, beraten.
