O MIT-Pillar AI Collective anunciou seus primeiros seis beneficiários de bolsas. Alunos, ex-alunos e pós-doutorandos que trabalham em uma ampla gama de tópicos em inteligência artificial, aprendizado de máquina e ciência de dados receberão financiamento e apoio para projetos de pesquisa que podem se traduzir em produtos ou empresas comercialmente viáveis. Essas bolsas destinam-se a ajudar os alunos a explorar aplicações comerciais para suas pesquisas e, eventualmente, impulsionar essa comercialização por meio da criação de uma startup.

“Esses excelentes alunos e pós-doutorandos estão trabalhando em projetos que têm o potencial de serem verdadeiramente transformadores em uma ampla gama de setores. É emocionante pensar que a nova pesquisa que essas equipes estão realizando pode levar à fundação de startups que revolucionam tudo, desde a entrega de medicamentos até a videoconferência”, diz Anantha Chandrakasan, reitor da Escola de Engenharia e professor de Vannevar Bush de Engenharia Elétrica e Computação. Ciência.

Lançado em setembro de 2022, o MIT-Pillar AI Collective é um programa piloto financiado por uma doação de US$ 1 milhão do Pillar VC que visa cultivar empreendedores em potencial e impulsionar a inovação em áreas relacionadas à IA. Administrado pelo  MIT Deshpande Center for Technological Innovation,  o AI Collective concentra-se no processo de descoberta de mercado, desenvolvendo projetos por meio de pesquisa de mercado, descoberta de clientes e prototipagem. Estudantes de pós-graduação e pós-doutorandos apoiados pelo programa trabalham para o desenvolvimento de produtos mínimos viáveis.

“Além do financiamento, o MIT-Pillar AI Collective fornece mentoria e orientação aos beneficiários de bolsas. Com o rápido avanço das tecnologias de IA, esse tipo de suporte é fundamental para garantir que alunos e pós-doutorandos possam acessar os recursos necessários para se mover rapidamente nesse ambiente acelerado”, diz Jinane Abounadi, diretora administrativa do MIT-Pillar AI Collective .

Os seis destinatários inaugurais receberão apoio na identificação de marcos importantes e conselhos de empreendedores experientes. O AI Collective ajuda os beneficiários de bolsas iniciais a coletar feedback de usuários finais em potencial, além de obter insights de investidores em estágio inicial. O programa também organiza eventos comunitários, incluindo uma série de palestrantes “Founder Talks” e outras atividades de formação de equipes.   

“Cada um desses bolsistas exibe um espírito empreendedor. É emocionante fornecer suporte e orientação quando eles iniciam uma jornada que pode um dia vê-los como fundadores e líderes de empresas de sucesso”, acrescenta Jamie Goldstein '89, fundador da Pillar VC.

A primeira coorte de beneficiários de subsídios inclui os seguintes projetos:

Abdullah Alomar SM '21, um candidato a PhD que estuda engenharia elétrica e ciência da computação, está construindo uma interface de consulta preditiva para bancos de dados de séries temporais para melhor prever a demanda e os dados financeiros. Essa interface amigável pode ajudar a aliviar alguns dos gargalos e problemas relacionados a processos de engenharia de dados complicados, ao mesmo tempo em que fornece precisão estatística de última geração. Alomar é orientado por Devavrat Shah, o professor Andrew (1956) e Erna Viterbi no MIT.

Simon Axelrod, candidato a PhD que estuda física química na Universidade de Harvard, está combinando IA com simulações de física para projetar drogas ativadas por luz que possam reduzir os efeitos colaterais e melhorar a eficácia. Os pacientes receberiam uma forma inativa de uma droga, que é então ativada pela luz em uma área específica do corpo contendo tecido doente. Esse uso localizado de drogas fotoativas minimizaria os efeitos colaterais das drogas direcionadas às células saudáveis. A Axelrod está desenvolvendo novos modelos computacionais que preveem propriedades de drogas fotoativas com alta velocidade e precisão, permitindo que os pesquisadores se concentrem apenas nos candidatos a drogas de alta qualidade. Ele é aconselhado por Rafael Gomez-Bombarelli, o Presidente de Desenvolvimento de Carreira de Jeffrey Cheah em Engenharia no Departamento de Ciência e Engenharia de Materiais do MIT. 

Arjun Balasingam, estudante de doutorado em engenharia elétrica e ciência da computação e membro do grupo de Redes e Sistemas Móveis do Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial (CSAIL), está desenvolvendo uma tecnologia, chamada MobiSee, que permite a reconstrução 3D em tempo real em ambientes dinâmicos desafiadores ambientes. O MobiSee usa métodos de IA autossupervisionados, juntamente com vídeo e lidar, para fornecer percepção 3D de última geração e baixo custo em dispositivos móveis de consumo, como smartphones. Essa tecnologia pode ter aplicações de longo alcance em realidade mista, navegação, segurança e streaming de esportes, além de abrir oportunidades para novas experiências imersivas e em tempo real. Ele é aconselhado por Hari Balakrishnan, professor da Fujitsu de Ciência da Computação e Inteligência Artificial no MIT e membro do CSAIL.

Guillermo Bernal SM '14, PhD '23, recém-formado em artes e ciências da mídia, está desenvolvendo uma plataforma terapêutica do sono que permitiria que especialistas e pesquisadores do sono conduzissem estudos robustos do sono e desenvolvessem planos de terapia remotamente, enquanto o paciente se sente confortável em a casa deles. Chamado Fascia, o sistema de três partes consiste em um polissonograma com um fator de forma de máscara de dormir que coleta dados, um hub que permite aos pesquisadores fornecer estimulação e feedback por meio de estímulos olfativos, auditivos e visuais e um portal da web que permite aos pesquisadores ler os sinais de um paciente em tempo real com análise de aprendizado de máquina. Bernal foi aconselhado por Pattie Maes, professora de artes e ciências da mídia no MIT Media Lab.

Michael Foshey, engenheiro mecânico e gerente de projetos do Grupo de Design e Fabricação Computacional do MIT CSAIL, está desenvolvendo um sistema de percepção tátil habilitado para IA que pode ser usado para dar destreza humana aos robôs. Com esta nova plataforma de tecnologia, Foshey e sua equipe esperam habilitar aplicações que mudam a indústria na manufatura. Atualmente, as tarefas de montagem na manufatura são em grande parte feitas à mão e normalmente são repetitivas e tediosas. Como resultado, esses empregos estão sendo amplamente deixados sem preenchimento. Essa escassez de mão de obra pode causar escassez na cadeia de suprimentos e aumentos no custo de produção. A nova plataforma de tecnologia da Foshey visa resolver isso automatizando as tarefas de montagem para reduzir a dependência do trabalho manual. Foshey é supervisionado por Wojciech Matusik, professor de engenharia elétrica e ciência da computação do MIT e membro do CSAIL.  

Vibhaalakshmi Sivaraman SM '19, um candidato a PhD em engenharia elétrica e ciência da computação que é membro do Grupo de Redes e Sistemas Móveis da CSAIL, está desenvolvendo uma tecnologia generativa, Gemino, para facilitar a videoconferência em ambientes de rede de alta latência e baixa largura de banda. O Gemino é um sistema de compressão neural para videoconferência que supera as preocupações de robustez e os desafios de complexidade computacional que limitam os modelos atuais de síntese de imagens faciais. Essa tecnologia pode permitir chamadas de videoconferência sustentadas em regiões e cenários que não podem suportar chamadas de vídeo de forma confiável hoje. Sivaraman é aconselhado por Mohammad Alizadeh, professor associado do MIT de engenharia elétrica e ciência da computação e membro do CSAIL.