Cinco miembros de la facultad del MIT y dos exalumnos adicionales fueron nombrados recientemente para la cohorte 2024 de becarios AI2050. El honor lo anuncia anualmente Schmidt Sciences, la iniciativa filantrópica de Eric y Wendy Schmidt que tiene como objetivo acelerar la innovación científica.
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 aprovechamos para garantizar este resultado?
Los becarios AI2050 afiliados al MIT de este año incluyen:
David Autor, profesor Daniel (1972) y Gail Rubinfeld en el Departamento de Economía del MIT, y codirector de la Iniciativa Shaping the Future of Work del MIT y del Programa de Estudios Laborales de la Oficina Nacional de Investigación Económica, ha sido nombrado senior AI2050 2024. compañero. Su beca explora los impactos del cambio tecnológico y la globalización en el mercado laboral en la polarización laboral, la demanda de habilidades, los niveles de ingresos y la desigualdad, y los resultados electorales. El proyecto AI2050 de Autor aprovechará datos en tiempo real sobre la adopción de la IA para aclarar cómo las nuevas herramientas interactúan con las capacidades humanas para dar forma al empleo y los ingresos. El trabajo proporcionará un marco accesible para empresarios, tecnólogos y formuladores de políticas que busquen comprender, de manera tangible, cómo la IA puede complementar la experiencia humana. El autor ha recibido numerosos premios y honores, incluido un premio CAREER de la Fundación Nacional de Ciencias, una beca de la Fundación Alfred P. Sloan, una beca Andrew Carnegie y el 25º Premio de Reconocimiento Especial Heinz de la Heinz Family Foundation por su trabajo “transformando nuestra comprensión de cómo La globalización y el cambio tecnológico están impactando los empleos y las perspectivas de ingresos para los trabajadores estadounidenses”. En 2023, Autor fue uno de los dos investigadores de todos los campos científicos seleccionados como Científico Distinguido de NOMIS.
Sara Beery, profesora asistente en el Departamento de Ingeniería Electrónica y Ciencias de la Computación (EECS) e investigadora principal en el Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL), ha sido nombrada becaria de inicio de carrera. El trabajo de Beery se centra en desarrollar métodos de visión por computadora que permitan el monitoreo ambiental y de la biodiversidad a escala global a través de modalidades de datos y abordar desafíos del mundo real, incluidas fuertes correlaciones espaciotemporales, calidad de datos imperfecta, categorías detalladas y distribuciones de cola larga. Colabora con organizaciones no gubernamentales y agencias gubernamentales para implementar sus métodos en todo el mundo y trabaja para aumentar la diversidad y accesibilidad de la investigación académica en inteligencia artificial a través del desarrollo de capacidades y la educación interdisciplinarias. Beery obtuvo una licenciatura en ingeniería eléctrica y matemáticas de la Universidad de Seattle y un doctorado en informática y ciencias matemáticas de Caltech, donde fue honrada con el Premio Amori por su destacada disertación.
Gabriele Farina, profesora asistente en EECS e investigadora principal en el Laboratorio de Sistemas de Información y Decisión (LIDS), ha sido nombrada becaria de inicio de carrera. El trabajo de Farina se encuentra en la intersección de la inteligencia artificial, la informática, la investigación de operaciones y la economía. Específicamente, se centra en métodos de aprendizaje y optimización para la toma de decisiones secuenciales y problemas de puntos de silla convexo-cóncavos, con aplicaciones para encontrar el equilibrio en juegos. Farina también estudia teoría de juegos computacionales y recientemente fue coautora de un Ciencia estudio sobre la combinación de modelos lingüísticos con razonamiento estratégico. Recibió el premio NeurIPS Best Paper Award y fue miembro de Facebook en economía e informática. Su tesis fue reconocida con el Premio de Tesis Doctoral ACM SIGecom 2023 y una de las dos Menciones Honoríficas del Premio de Tesis ACM 2023, entre otros.
Marzyeh Ghassemi PhD ’17, profesor asociado en EECS y el Instituto de Ciencias e Ingeniería Médica, investigador principal en CSAIL y LIDS, y afiliado de la Clínica Abdul Latif Jameel para el Aprendizaje Automático en Salud y el Instituto de Datos, Sistemas y Sociedad , ha sido nombrado miembro del inicio de su carrera. La investigación de Ghassemi en Healthy ML Group crea un marco cuantitativo riguroso en el que diseñar, desarrollar y colocar modelos de ML de una manera sólida y justa, centrándose en entornos de salud. Sus contribuciones van desde la construcción de modelos con conciencia social hasta la mejora de métodos de aprendizaje sólidos en subgrupos y turnos e identificación de ideas importantes en escenarios de implementación de modelos que tienen implicaciones en las políticas, la práctica de la salud y la equidad. Entre otros premios, Ghassemi ha sido nombrado uno de los Revisión de tecnología del MIT’s 35 innovadores menores de 35 años; y ha sido galardonado con el Premio Seth J. Teller 2018, el Premio MIT de Datos Abiertos 2023, un Premio NSF CAREER 2024 y el Premio Google Research Scholar. Fundó la Asociación para la Salud, la Inferencia y el Aprendizaje (AHLI), una organización sin fines de lucro, y su trabajo ha aparecido en la prensa popular como Forbes, Fortuna, Noticias del MITy El Correo Huffington.
Yoon Kim, profesor asistente en EECS e investigador principal en CSAIL, ha sido nombrado miembro del inicio de su carrera. El trabajo de Kim abarca la intersección entre el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático, y aborda el entrenamiento y la implementación eficiente de modelos a gran escala, el aprendizaje a partir de datos pequeños, enfoques neurosimbólicos, el aprendizaje del lenguaje fundamentado y las conexiones entre el procesamiento del lenguaje computacional y humano. Afiliado a CSAIL, Kim obtuvo su doctorado en informática en la Universidad de Harvard; su maestría en ciencia de datos de la Universidad de Nueva York; su maestría en estadística de la Universidad de Columbia; y su licenciatura en matemáticas y economía de la Universidad de Cornell.
Los ex alumnos adicionales Roger Grosse PhD ’14, profesor asociado de ciencias de la computación en la Universidad de Toronto, y David Rolnick ’12, PhD ’18, profesor asistente en el Instituto de IA de Mila-Quebec, también fueron nombrados becarios senior y de inicio de carrera, respectivamente.
