O MIT-Pillar AI Collective anunciou seis bolsistas para o semestre da primavera de 2024. Com apoio do programa, os alunos de pós-graduação, que estão no último ano de mestrado ou doutorado, realizarão pesquisas nas áreas de IA, aprendizado de máquina e ciência de dados com o objetivo de comercializar suas inovações.

Lançado pela Escola de Engenharia e Pillar VC do MIT em 2022, o MIT-Pillar AI Collective apoia professores, pós-doutorados e estudantes que conduzem pesquisas sobre IA, aprendizado de máquina e ciência de dados. Apoiado por uma doação da  Pillar VC  e administrado pelo  Centro Deshpande de Inovação Tecnológica do MIT, a missão do programa é promover a pesquisa em direção à comercialização.

Os bolsistas coletivos de IA do MIT-Pillar da primavera de 2024 são:

Yasmeen AlFaraj é doutorando em química e tem interesse na aplicação de ciência de dados e aprendizado de máquina ao design de materiais macios para permitir plásticos, borracha e materiais compósitos sustentáveis ??de próxima geração. Mais especificamente, ela está aplicando aprendizado de máquina ao projeto de novos aditivos moleculares para permitir a fabricação de baixo custo de termofixos e compósitos quimicamente desconstrutíveis. O trabalho de AlFaraj levou à descoberta de novos materiais escaláveis e traduzíveis que poderiam lidar com resíduos plásticos termofixos. Como Pillar Fellow, ela buscará levar essa tecnologia ao mercado, concentrando-se inicialmente na fabricação de pás de turbinas eólicas e revestimentos isolantes. Por meio do Centro Deshpande de Inovação Tecnológica, AlFaraj atua como líder de uma equipe que desenvolve um spinout focado em versões recicláveis de termofixos de alto desempenho existentes, incorporando pequenas quantidades de um comonômero degradável. Além disso, ela participou do programa National Science Foundation Innovation Corps e recentemente se formou no Clean Tech Open, onde se concentrou em aprimorar seu plano de negócios, analisar mercados potenciais, garantir um portfólio completo de propriedade intelectual e conectar-se com potenciais financiadores. AlFaraj obteve bacharelado em química pela Universidade da Califórnia em Berkeley.

Ruben Castro Ornelas é um estudante de doutoramento em engenharia mecânica apaixonado pelo futuro dos robôs polivalentes e pelo design do hardware para os utilizar com soluções de controlo de IA. Combinando sua experiência em programação, sistemas embarcados, projeto de máquinas, aprendizado por reforço e IA, ele projetou uma mão robótica hábil, capaz de realizar tarefas diárias úteis sem sacrificar tamanho, durabilidade, complexidade ou simulabilidade. O design inovador de Ornelas possui um potencial comercial significativo em aplicações domésticas, industriais e de saúde porque pode ser adaptado para acomodar tudo, desde utensílios de cozinha a objetos delicados. Como Pillar Fellow, ele se concentrará na identificação de mercados comerciais potenciais, na determinação da abordagem ideal para vendas entre empresas e na identificação de consultores críticos. Ornelas atuou como codiretor do StartLabs, um clube de empreendedorismo de graduação do MIT, onde obteve bacharelado em engenharia mecânica.

Keeley Erhardt é doutorando em artes e ciências da mídia, cujos interesses de pesquisa residem no potencial transformador da IA na análise de redes, particularmente para correlação de entidades e detecção de links ocultos dentro e entre domínios. Ela projetou algoritmos de aprendizado de máquina para identificar e rastrear correlações temporais e sinais ocultos em redes de grande escala, descobrindo campanhas de influência online originárias de vários países. Ela também demonstrou o uso de redes neurais gráficas para identificar contas coordenadas de criptomoedas, analisando dados de séries temporais financeiras e dinâmicas de transações. Como Pillar Fellow, Erhardt prosseguirá as potenciais aplicações comerciais do seu trabalho, tais como a detecção de fraude, propaganda, branqueamento de capitais e outras atividades secretas nos setores financeiro, energético e de segurança nacional. Ela fez estágios no Google, Facebook e Apple e ocupou cargos de engenharia de software em vários unicórnios da tecnologia. Erhardt obteve um mestrado em engenharia elétrica e ciência da computação e um bacharelado em ciência da computação, ambos pelo MIT.

Vineet Jagadeesan Nair é doutorando em engenharia mecânica cuja pesquisa se concentra na modelagem de redes elétricas e no projeto de mercados de eletricidade para integrar energias renováveis, baterias e veículos elétricos. Ele está amplamente interessado no desenvolvimento de ferramentas computacionais para enfrentar as mudanças climáticas. Como Pillar Fellow, Nair explorará a aplicação de aprendizado de máquina e ciência de dados em sistemas de energia. Especificamente, ele experimentará abordagens para melhorar a precisão da previsão da demanda e oferta de eletricidade com alta resolução espaço-temporal. Em colaboração com o Project Tapestry @ Google X, ele também está trabalhando na fusão do aprendizado de máquina baseado na física com métodos numéricos convencionais para aumentar a velocidade e a precisão de simulações de alta fidelidade. O trabalho de Nair poderia ajudar a concretizar futuras redes com elevada penetração de energias renováveis e outros recursos energéticos limpos e distribuídos. Fora do meio acadêmico, Nair atua no empreendedorismo, mais recentemente ajudando a organizar o 2023 MIT Global Startup Workshop na Grécia. Ele obteve um mestrado em ciências computacionais e engenharia pelo MIT, um mestrado em tecnologias de energia pela Universidade de Cambridge como Gates Scholar, e um bacharelado em engenharia mecânica e um bacharelado em economia pela Universidade da Califórnia em Berkeley.

Mahdi Ramadan é doutorando em ciências do cérebro e cognitivas, cujos interesses de pesquisa estão na interseção da ciência cognitiva, modelagem computacional e tecnologias neurais. Seu trabalho usa novos métodos não supervisionados para aprender e gerar representações interpretáveis da dinâmica neural, capitalizando os avanços recentes em IA, especificamente técnicas contrastantes e geométricas de aprendizagem profunda capazes de descobrir a dinâmica latente subjacente aos processos neurais com alta fidelidade. Como Pillar Fellow, ele aproveitará esses métodos para obter uma melhor compreensão dos modelos dinâmicos de sinais musculares para controle motor generativo. Ao complementar as próteses espinhais atuais com modelos motores de IA generativos que podem agilizar, acelerar e corrigir ativações musculares dos membros em tempo real, bem como usar potencialmente modelos de linguagem de visão multimodais para inferir as intenções de alto nível dos pacientes, o Ramadan aspira construir neuropróteses comerciais verdadeiramente escaláveis, acessíveis e capazes. A experiência empreendedora de Ramadan inclui ser cofundador da UltraNeuro, uma startup de neurotecnologia, e cofundador da Presizely, uma startup de visão computacional. Ele obteve um bacharelado em neurobiologia pela Universidade de Washington.

Rui (Raymond) Zhou é doutorando em engenharia mecânica cuja investigação se centra em IA multimodal para projetos de engenharia. Como Pillar Fellow, ele desenvolverá modelos que poderão permitir aos designers traduzir informações em qualquer modalidade ou combinação de modalidades em projetos 2D e 3D abrangentes, incluindo dados paramétricos, visuais de componentes, gráficos de montagem e esboços. Esses modelos também poderiam otimizar os projetos humanos existentes para atingir objetivos como melhorar a ergonomia ou reduzir o coeficiente de arrasto. Em última análise, Zhou pretende traduzir o seu trabalho numa plataforma de software como serviço que redefina o design de produtos em vários setores, desde o automóvel até à eletrônica de consumo. Seus esforços têm o potencial não apenas de acelerar o processo de design, mas também de reduzir custos, abrindo as portas para níveis sem precedentes de personalização, geração de ideias e prototipagem rápida. Além de suas atividades acadêmicas, Zhou fundou a UrsaTech, uma startup que integra IA na educação e no design de engenharia. Ele obteve bacharelado em engenharia elétrica e ciências da computação pela Universidade da Califórnia em Berkeley.