六名麻省理工学院学生被选为 2024 年春季麻省理工学院支柱人工智能集体研究员

麻省理工学院支柱人工智能集体宣布了 2024 年春季学期的六名研究员。在该计划的支持下，硕士或博士课程最后一年的研究生将在人工智能、机器学习和数据科学领域进行研究，旨在将他们的创新商业化。

麻省理工学院支柱人工智能集体由麻省理工学院工程学院和 Pillar VC 于 2022 年发起，支持教师、博士后和学生进行人工智能、机器学习和数据科学方面的研究。在Pillar VC的捐赠支持下，由麻省理工学院Deshpande技术创新中心管理，该计划的使命是推动研究走向商业化。

2024 年春季麻省理工学院支柱人工智能集体研究员是：

亚斯敏·阿尔法拉吉

Yasmeen AlFaraj 是一名化学博士候选人，他的兴趣是将数据科学和机器学习应用于软材料设计，以实现下一代可持续塑料、橡胶和复合材料。更具体地说，她正在将机器学习应用于新型分子添加剂的设计，以实现低成本制造化学可解构的热固性塑料和复合材料。AlFaraj的工作导致了可扩展、可转化的新材料的发现，这些材料可以解决热固性塑料废物。作为支柱研究员，她将致力于将这项技术推向市场，最初专注于风力涡轮机叶片制造和保形涂层。通过Deshpande技术创新中心，AlFaraj领导了一个团队，该团队通过加入少量可降解的共聚单体，开发了一个专注于现有高性能热固性塑料的可回收版本的衍生产品。此外，她还参加了美国国家科学基金会创新团计划，最近从清洁技术公开赛毕业，在那里她专注于加强她的商业计划、分析潜在市场、确保完整的知识产权组合以及与潜在资助者建立联系。AlFaraj 拥有加州大学伯克利分校的化学学士学位。

鲁本·卡斯特罗·奥内拉斯

鲁本·卡斯特罗·奥内拉斯（Ruben Castro Ornelas）是机械工程专业的博士生，他对多用途机器人的未来充满热情，并设计了将它们与AI控制解决方案一起使用的硬件。结合他在编程、嵌入式系统、机器设计、强化学习和人工智能方面的专业知识，他设计了一种灵巧的机械手，能够在不牺牲尺寸、耐用性、复杂性或可模拟性的情况下执行有用的日常任务。Ornelas 的创新设计在家庭、工业和医疗保健应用中具有巨大的商业潜力，因为它可以适应从厨具到精致物品的所有物品。作为支柱研究员，他将专注于识别潜在的商业市场，确定企业对企业销售的最佳方法，并确定关键顾问。Ornelas 曾担任麻省理工学院本科生创业俱乐部 StartLabs 的联合主任，在那里他获得了机械工程学士学位。

基利·艾哈特

Keeley Erhardt是媒体艺术与科学专业的博士候选人，其研究兴趣在于人工智能在网络分析中的变革潜力，特别是在领域内和跨领域的实体关联和隐藏链接检测方面。她设计了机器学习算法来识别和跟踪大规模网络中的时间相关性和隐藏信号，揭示了来自多个国家的在线影响力活动。她同样展示了使用图神经网络通过分析金融时间序列数据和交易动态来识别协调的加密货币账户。作为支柱研究员，Erhardt 将追求其工作的潜在商业应用，例如检测欺诈、宣传、洗钱以及金融、能源和国家安全领域的其他秘密活动。她曾在谷歌、Facebook 和苹果实习，并在多家科技独角兽公司担任软件工程职务。Erhardt 在麻省理工学院获得了电气工程和计算机科学硕士学位以及计算机科学学士学位。

维内特·贾加迪桑·奈尔

Vineet Jagadeesan Nair 是机械工程专业的博士候选人，其研究重点是电网建模和设计电力市场以整合可再生能源、电池和电动汽车。他对开发应对气候变化的计算工具有着广泛的兴趣。作为支柱研究员，Nair 将探索机器学习和数据科学在电力系统中的应用。具体来说，他将尝试各种方法，以提高高时空分辨率预测电力需求和供应的准确性。他还与Project Tapestry @ Google X合作，致力于将物理知识机器学习与传统的数值方法融合在一起，以提高高保真模拟的速度和准确性。奈尔的工作可以帮助实现可再生能源和其他清洁分布式能源的高渗透率的未来电网。在学术界之外，Nair 积极参与创业，最近帮助组织了在希腊举行的 2023 年麻省理工学院全球创业研讨会。他在麻省理工学院获得计算科学与工程硕士学位，在剑桥大学获得能源技术硕士学位，在加州大学伯克利分校获得机械工程学士学位和经济学学士学位。

马赫迪斋月

Mahdi Ramadan 是大脑和认知科学的博士候选人，其研究兴趣在于认知科学、计算建模和神经技术的交叉领域。他的工作使用新颖的无监督方法来学习和生成神经动力学的可解释表示，利用人工智能的最新进展，特别是能够高保真地揭示神经过程潜在动力学的对比和几何深度学习技术。作为支柱研究员，他将利用这些方法来更好地了解用于生成运动控制的肌肉信号的动力学模型。通过用生成式 AI 运动模型补充当前的脊柱假肢，这些模型可以实时简化、加速和纠正肢体肌肉激活，并可能使用多模态视觉语言模型来推断患者的高层次意图，Ramadan 渴望构建真正可扩展、可访问和有能力的商业神经假肢。Ramadan的创业经历包括成为神经技术初创公司UltraNeuro的联合创始人，以及计算机视觉初创公司Presizely的联合创始人。他在华盛顿大学获得神经生物学学士学位。

周瑞

Rui （Raymond） 周是机械工程专业的博士生，其研究重点是用于工程设计的多模态人工智能。作为支柱研究员，他将推进模型，使设计师能够将任何模态或模态组合的信息转换为全面的 2D 和 3D 设计，包括参数数据、组件视觉效果、装配图和草图。这些模型还可以优化现有的人类设计，以实现改善人体工程学或降低阻力系数等目标。最终，周的目标是将他的工作转化为一个软件即服务平台，重新定义从汽车到消费电子等各个领域的产品设计。他的努力不仅有可能加快设计过程，而且有可能降低成本，为前所未有的定制、创意生成和快速原型设计打开了大门。除了学术追求之外，周还创立了UrsaTech，这是一家将人工智能整合到教育和工程设计中的初创公司。他在加州大学伯克利分校获得电气工程和计算机科学学士学位。