El MIT-Pillar AI Collective ha anunciado seis becarios para el semestre de primavera de 2024. 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. Respaldado por una donación de Pillar VC y administrado por el Centro Deshpande para la Innovación Tecnológica del MIT, la misión del programa es avanzar la investigación hacia la comercialización.
Los becarios del MIT-Pillar AI Collective de primavera de 2024 son:
Yasmeen Al Faraj
Yasmeen AlFaraj es candidata a doctorado en química cuyo interés es la aplicación de la ciencia de datos y el aprendizaje automático al diseño de materiales blandos para permitir plásticos, caucho y materiales compuestos sostenibles de próxima generación. Más específicamente, está aplicando el aprendizaje automático al diseño de nuevos aditivos moleculares para permitir la fabricación de bajo costo de compuestos y termoestables químicamente deconstruibles. El trabajo de AlFaraj ha llevado al descubrimiento de nuevos materiales escalables y traducibles que podrían abordar los residuos plásticos termoestables. Como Pillar Fellow, buscará llevar esta tecnología al mercado, centrándose inicialmente en la fabricación de palas de turbinas eólicas y recubrimientos conformados. A través del Centro Deshpande para la Innovación Tecnológica, AlFaraj actúa como líder de un equipo que desarrolla una empresa derivada centrada en versiones reciclables de termoestables de alto rendimiento existentes mediante la incorporación de pequeñas cantidades de un comonómero degradable. Además, participó en el programa Innovation Corps de la Fundación Nacional de Ciencias y recientemente se graduó del Clean Tech Open, donde se centró en mejorar su plan de negocios, analizar mercados potenciales, garantizar una cartera de propiedad intelectual completa y conectarse con posibles financiadores. AlFaraj obtuvo una licenciatura en química de la Universidad de California en Berkeley.
Rubén Castro Ornelas
Rubén Castro Ornelas es un estudiante de doctorado en ingeniería mecánica apasionado por el futuro de los robots multipropósito y por diseñar el hardware para usarlos con soluciones de control de IA. Combinando su experiencia en programación, sistemas integrados, diseño de máquinas, aprendizaje por refuerzo e inteligencia artificial, diseñó una diestra mano robótica capaz de realizar tareas cotidianas útiles sin sacrificar el tamaño, la durabilidad, la complejidad o la simulabilidad. El diseño innovador de Ornelas tiene un importante potencial comercial en aplicaciones domésticas, industriales y sanitarias porque podría adaptarse para contener de todo, desde utensilios de cocina hasta objetos delicados. Como Pillar Fellow, se concentrará en identificar mercados comerciales potenciales, determinar el enfoque óptimo para las ventas de empresa a empresa e identificar asesores críticos. Ornelas se desempeñó como codirector de StartLabs, un club de emprendimiento universitario en el MIT, donde obtuvo una licenciatura en ingeniería mecánica.
Keeley Erhardt
Keeley Erhardt es candidata a doctorado en artes y ciencias de los medios cuyos intereses de investigación radican en el potencial transformador de la IA en el análisis de redes, particularmente para la correlación de entidades y la detección de enlaces ocultos dentro y entre dominios. Ha diseñado algoritmos de aprendizaje automático para identificar y rastrear correlaciones temporales y señales ocultas en redes a gran escala, descubriendo campañas de influencia en línea originadas en múltiples países. De manera similar, ha demostrado el uso de redes neuronales gráficas para identificar cuentas de criptomonedas coordinadas mediante el análisis de datos de series de tiempo financieras y la dinámica de transacciones. Como Pillar Fellow, Erhardt buscará las posibles aplicaciones comerciales de su trabajo, como la detección de fraude, propaganda, lavado de dinero y otras actividades encubiertas en los sectores de finanzas, energía y seguridad nacional. Ha realizado pasantías en Google, Facebook y Apple y ocupó puestos de ingeniería de software en múltiples unicornios tecnológicos. Erhardt obtuvo una maestría en ingeniería eléctrica e informática y una licenciatura en informática, ambas del MIT.
Vineet Jagadeesan Nair
Vineet Jagadeesan Nair es candidato a doctorado en ingeniería mecánica cuya investigación se centra en modelar redes eléctricas y diseñar mercados eléctricos para integrar energías renovables, baterías y vehículos eléctricos. Está ampliamente interesado en desarrollar herramientas computacionales para abordar el cambio climático. Como Pillar Fellow, Nair explorará la aplicación del aprendizaje automático y la ciencia de datos a los sistemas de energía. En concreto, experimentará con enfoques para mejorar la precisión de la previsión de la demanda y el suministro de electricidad con alta resolución espacio-temporal. En colaboración con Project Tapestry @ Google X, también está trabajando en fusionar el aprendizaje automático basado en la física con métodos numéricos convencionales para aumentar la velocidad y precisión de las simulaciones de alta fidelidad. El trabajo de Nair podría ayudar a crear redes futuras con alta penetración de energías renovables y otros recursos energéticos limpios y distribuidos. Fuera del ámbito académico, Nair participa activamente en el ámbito empresarial y, más recientemente, ayudó a organizar el MIT Global Startup Workshop 2023 en Grecia. Obtuvo una maestría en ingeniería y ciencias computacionales del MIT, una maestría en tecnologías energéticas de la Universidad de Cambridge como becario Gates y una licenciatura en ingeniería mecánica y una licenciatura en economía de la Universidad de California en Berkeley.
Mahdi Ramadán
Mahdi Ramadan es un candidato a doctorado en ciencias cognitivas y del cerebro cuyos intereses de investigación se encuentran en la intersección de la ciencia cognitiva, el modelado computacional y las tecnologías neuronales. Su trabajo utiliza métodos novedosos no supervisados para aprender y generar representaciones interpretables de la dinámica neuronal, aprovechando los avances recientes en IA, específicamente técnicas de aprendizaje profundo contrastivo y geométrico capaces de descubrir la dinámica latente subyacente a los procesos neuronales con alta fidelidad. Como Pillar Fellow, aprovechará estos métodos para obtener una mejor comprensión de los modelos dinámicos de señales musculares para el control motor generativo. Al complementar las prótesis espinales actuales con modelos motores generativos de IA que pueden agilizar, acelerar y corregir las activaciones de los músculos de las extremidades en tiempo real, además de utilizar potencialmente modelos multimodales de visión y lenguaje para inferir las intenciones de alto nivel de los pacientes, Ramadán aspira a construir neuroprótesis comerciales verdaderamente escalables, accesibles y capaces. La experiencia empresarial de Ramadan incluye ser cofundador de UltraNeuro, una startup de neurotecnología, y cofundador de Presizely, una startup de visión por computadora. Obtuvo una licenciatura en neurobiología de la Universidad de Washington.
Rui (Raymond) Zhou
Rui (Raymond) Zhou es un candidato a doctorado en ingeniería mecánica cuya investigación se centra en la IA multimodal para el diseño de ingeniería. Como Pillar Fellow, desarrollará modelos que podrían permitir a los diseñadores traducir información en cualquier modalidad o combinación de modalidades en diseños integrales en 2D y 3D, incluidos datos paramétricos, elementos visuales de componentes, gráficos de ensamblaje y bocetos. Estos modelos también podrían optimizar los diseños humanos existentes para lograr objetivos como mejorar la ergonomía o reducir el coeficiente de resistencia. En última instancia, Zhou pretende traducir su trabajo en una plataforma de software como servicio que redefina el diseño de productos en varios sectores, desde la automoción hasta la electrónica de consumo. Sus esfuerzos tienen el potencial no solo de acelerar el proceso de diseño sino también de reducir costos, abriendo la puerta a niveles sin precedentes de personalización, generación de ideas y creación rápida de prototipos. Más allá de sus actividades académicas, Zhou fundó UrsaTech, una startup que integra la IA en la educación y el diseño de ingeniería. Obtuvo una licenciatura en ingeniería eléctrica y ciencias informáticas de la Universidad de California en Berkeley.
