Los afiliados del MIT nombrados becarios Schmidt Sciences AI2050 2024

Cinco profesores del MIT y otros dos ex alumnos fueron nombrados recientemente para el MIT 2024 grupo de miembros de AI2050. El honor lo anuncia anualmente Schmidt Sciences, la iniciativa filantrópica de Eric y Wendy Schmidt destinada a acelerar la innovación científica.

Concebida y copresidida por Eric Schmidt y James Manyika, AI2050 es una iniciativa filantrópica que tiene como objetivo ayudar a resolver problemas difíciles en la IA. Dentro de su investigación, cada becario se enfrentará a la pregunta motivadora central de AI2050: “Es el año 2050. La IA ha demostrado ser extremadamente beneficiosa para la sociedad. ¿Qué pasó? ¿Cuáles son los problemas más importantes que hemos resuelto y las oportunidades y posibilidades que hemos aprovechado para asegurar este resultado?”

Los becarios de este año afiliados al MIT AI2050 incluyen:

David AutorDaniel (1972) y Gail Rubinfeld, profesor del 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, han sido nombrados Fellow of high of 2024 AI2050. Su beca explora los impactos del cambio tecnológico y la globalización en el mercado laboral en la polarización laboral, los requisitos de habilidades, los niveles de ingresos y la desigualdad, y los resultados electorales. El proyecto AI2050 de Autor utilizará 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 distinciones, incluido un premio a la carrera de la Fundación Nacional de Ciencias, una beca de la Fundación Alfred P. Sloan, una beca Andrew Carnegie y el premio de reconocimiento especial Heinz 25 de la Heinz Family Foundation por su trabajo “transformando nuestra comprensión de Cómo la globalización y el cambio tecnológico están afectando los empleos y las perspectivas de ingresos de los trabajadores estadounidenses”. En 2023, Autor fue uno de los dos investigadores en todos los campos científicos seleccionados como Científico Distinguido de NOMIS.

Sara Beeryprofesor asistente en el Departamento de Ingeniería Electrónica y Ciencias de la Computación (EECS) e investigador principal en el Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL), ha sido nombrado miembro de su carrera temprana. 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 espacio-temporales, 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 interdisciplinaria. 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 recibió el premio Amori por su destacada tesis.

Gabriele Farinaprofesor asistente en EECS e investigador principal en el Laboratorio de Sistemas de Información y Decisión (LIDS), ha sido nombrado miembro de su carrera inicial. El trabajo de Farina se encuentra en la intersección de la inteligencia artificial, la informática, la investigación de operaciones y la economía. En particular, 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 equilibrios en juegos. Farina también estudia teoría de juegos de computadora y recientemente fue coautora de un Ciencia ESTUDIAR sobre combinar patrones 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 Disertación Doctoral ACM SIGecom 2023 y una de las dos Menciones Honoríficas del Premio de Disertación ACM 2023, entre otros.

Marzyeh Ghassemi PhD ’17, profesor asociado en EECS y el Instituto de Ingeniería y Ciencias Médicas, investigador principal en CSAIL y LIDS, y miembro de la Clínica Abdul Latif Jameel para el Aprendizaje Automático en Salud y el Instituto de Datos, Sistemas y Sociedad, ha u Nombró un compañero de carrera temprana. La investigación de Ghassemi en Healthy ML Group crea un marco cuantitativo riguroso en el que diseñar, desarrollar e implementar 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 para subconjuntos y cambios, hasta la identificación de conocimientos importantes en escenarios de implementación de modelos que tienen implicaciones para las políticas, las prácticas de salud y la equidad. Entre otros premios, Ghassemi ha sido nombrado como uno de Revisión de tecnología del MITlos 35 innovadores menores de 35 años; y ha sido galardonado con el Premio Seth J. Teller 2018, el Premio MIT Open Data 2023, el Premio NSF CAREER 2024 y el Premio Google Research Scholar. Fundó la Asociación para la Salud, los Resultados y el Aprendizaje (AHLI), una organización sin fines de lucro, y su trabajo ha aparecido en la prensa popular, como Forbes, poder, noticias del MITY El Correo Huffington.

Yoon Kimprofesor 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, los enfoques neurosimbólicos, el aprendizaje basado en el lenguaje y las conexiones entre el procesamiento por computadora y el lenguaje 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 sus títulos en matemáticas y economía de la Universidad de Cornell.

Otros ex alumnos Roger Grosse PhD ’14, profesor asociado de informática 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 primeros, respectivamente. carrera profesional.