Yapay Zeka Alanında Girişimcilik Yarışması (MIT)

Bu dönem, MIT’deki öğrenciler ve doktora sonrası araştırmacılar, ilk kez düzenlenen MIT Ignite: Üretken Yapay Zeka Girişimcilik Yarışması için fikirlerini sunmaya davet edildi. 100’den fazla ekip, insan sağlığı, iklim değişikliği, eğitim ve iş gücü dinamikleri dahil olmak üzere çok çeşitli disiplinlerde çözümler geliştirmek için üretken yapay zeka teknolojilerini kullanan startup’lara teklif sundu. 

12 finalist, uzman jüri üyelerinden oluşan bir panel ve Samberg Konferans Merkezi’ndeki tıklım tıklım dolu bir salon önünde fikirlerini sundu.

MIT Başkanı Sally Kornbluth etkinliğin açılış konuşmasında: “MIT’in yapay zeka inovasyonunun geniş çapta faydalı bir geleceğini şekillendirmeye yardımcı olma sorumluluğu var ve bunu yapabilmek için birçok harika fikre ihtiyacımız var. Bu nedenle harika fikirlerin bulunduğu oldukça güvenilir bir kaynağa yöneldik: MIT’nin son derece girişimci öğrencileri ve doktora sonrası öğrencileri,” dedi

MIT Ignite etkinliği, Kornbluth’un MIT’de ortaya koyduğu üretken yapay zekaya yönelik daha geniş bir odağın parçası. Bu sonbaharda Enstitü genelinde araştırmacılar ve öğrenciler, üretken yapay zeka konusundaki bilgilerine katkıda bulunma, yeni uygulamaları tanımlama, riskleri en aza indirme ve bunu toplumun yararına kullanma fırsatlarını araştırıyorlar. MIT-IBM Watson Yapay Zeka Laboratuvarı ve Martin Trust Center for MIT Entrepreneurship tarafından ortaklaşa düzenlenen ve MIT Mühendislik Okulu ile MIT Sloan Yönetim Okulu tarafından desteklenen bu etkinlik, genç araştırmacılara diyaloğa katkıda bulunmaları ve üretken yapay zekan alanında yenilik yapmaları konusunda ilham verdi.

Öğrencilerden ve doktora sonrası araştırmacılardan oluşan on iki takım, her biri 15.000 $ değerindeki beş MIT Ignite Amiral Gemisi Ödülü, özel bir birinci sınıf lisans öğrencisi ekibi Amiral Gemisi Ödülü ve ikincilik ödülleri de dahil olmak üzere bir dizi ödül için yarışıyordu. Tüm ödüller MIT-IBM AI Watson Laboratuvarı tarafından sağlandı. Ekipler, projelerinin yenilikçi üretken yapay zeka uygulamaları, fizibilite, gerçek dünyadaki etki potansiyeli ve sunum kalitesine göre değerlendirildi.

12 takım teknolojilerini, bir sorunu çözme potansiyelini ve ekibin planı uygulama yeteneğini sergiledikten sonra bir jüri heyeti müzakere etti. İzleyiciler sonuçları beklerken MIT Corporation’ın başkanı Mark Gorenberg ’76; MIT Mühendislik Fakültesi Dekanı ve Vannevar Bush Elektrik Mühendisliği ve Bilgisayar Bilimleri Profesörü Anantha Chandrakasan; ve John C. Head III Dekanı ve MIT Sloan İşletme Okulu’nda pazarlama profesörü David Schmittlein. Kazanan öğrenciler arasında şunlar yer aldı:

MIT Ignite Amiral Gemisi Ödülleri 

eMote (Philip Cherner, Julia Sebastien, Caroline Lige Zhang ve Daeun Yoo): Bazen duyguları tanımlamak ve ifade etmek zordur, özellikle aleksitimi spektrumunda olanlar için; ayrıca terapi pahalı olabilir. eMote’un uygulaması, kullanıcıların duygularını tanımlamalarına, üretken yapay zekanın ortak yaratıcı sürecini kullanarak bunları sanat olarak görselleştirmelerine ve günlük tutma yoluyla bunlar üzerinde düşünmelerine olanak tanıyarak okul danışmanlarına ve terapistlere yardımcı oluyor.

LeGT.ai (Julie Shi, Jessica Yuan ve Yubing Cui): Göçle ilgili yasal süreçler karmaşık ve maliyetli olabilir. LeGT.ai hukuk bilgisini demokratikleştirmeyi amaçlamaktadır. Geniş bir dil modeli, hızlı mühendislik ve anlamsal aramaya sahip bir platform kullanan ekip, firmalar için belgelerin tamamlanması, araştırılması ve taslaklarının hazırlanması için bir sohbet robotu düzenleyecek, ayrıca ön tarama ve ilk istişareleri iyileştirecek.

Sunona (Emmi Mills, Selin Kocalar, Srihitha Dasari ve Karun Kaushik): Bir doktorun gününün yaklaşık yarısı tıbbi belgeler ve klinik notlarla geçiyor. Bu sorunu çözmek için Sunona, doktor muayenesindeki sesi notlara ve özellik çıkarmaya dönüştürmek için ses transkripsiyonunu ve geniş bir dil modelini kullanıyor ve doktorlara gün içinde daha fazla zaman kazandırıyor.

UltraNeuro (Mahdi Ramazan, Adam Gosztolai, Alaa Khaddaj ve Samara Khater): Yaklaşık yedi yetişkinden birinde omurilik yaralanması, felç veya hastalık motor bozukluk ve/veya felce neden olur. UltraNeuro’nun nöroprostetikleri, hastaların günlük yeteneklerinin bir kısmını invaziv beyin implantları olmadan yeniden kazanmalarına yardımcı olacak. Teknolojileri, hassas uzuv hareketlerini planlamak için binlerce hareket üzerinde eğitilmiş bir elektroensefalogramdan, akıllı sensörlerden ve çok modlu bir yapay zeka sisteminden (kas EMG, bilgisayarlı görme, göz hareketleri) yararlanıyor.

UrsaTech (Rui Zhou, Jerry Shan, Kate Wang, Alan He ve Rita Zhang): Günümüzde eğitim, eşitsizlikler ve aşırı yük altındaki eğitimcilerle işaretleniyor. UrsaTech’in platformu, öğretmenlere ve öğrencilere yardımcı olacak dersler, dinamik içerik ve değerlendirmeler oluşturmak için çok modlu bir geniş dil modeli ve yayılma modelleri kullanıyor. Sistem ayrıca çevrimiçi ve çevrimdışı kullanım için aktif öğrenme için yapay zeka aracılarıyla kapsamlı öğrenmeye sahiptir.

 

Birinci Sınıf Lisans Öğrenci Takımı MIT Ignite Amiral Gemisi Ödülü 

Alikorn (April Ren ve Ayush Nayak): İlaç keşfi önemli biyoteknoloji maliyetlerini oluşturuyor. Alikorn’un geniş dil modeli destekli platformu, üretken bir rakip ağ, en umut verici adayları incelemek için bir Monte-Carlo algoritması ve kimyasal özellikleri belirlemek için bir fizik simülasyonu kullanarak yeni moleküller oluşturma ve simüle etme sürecini kolaylaştırmayı amaçlıyor.

 

İkincilik Ödülleri 

Otonom Siber (James “Patrick” O’Brien, Madeline Linde, Rafael Turner ve Bohdan Volyanyuk): Kod güvenliği denetimleri uzmanlık gerektirir ve pahalıdır. Yazılımın güvenlik açıklarını ortaya çıkarmak için geçersiz veya beklenmedik girdiler enjekte eden “bulanık” kod, yazılımı önemli ölçüde daha güvenli hale getirebilir. Autonomous Cyber’in sistemi, “fuzzer’ları” veritabanlarına otomatik olarak entegre etmek için büyük dil modellerinden yararlanıyor.

Gen EGM (Noah Bagazinski ve Kristen Edwards): Bilgiye dayalı sosyoekonomik kalkınma politikaları oluşturmak kanıt ve veri gerektirir. Gen EGM’nin geniş dil modeli sistemi, literatürü inceleyip analiz ederek süreci hızlandırır ve ardından potansiyel etki alanlarını öneren bir kanıt boşluğu haritası (EGM) üretir.

Mattr AI (Leandra Tejedor, Katie Chen ve Eden Adler): Yapay zeka modellerini eğitmek için kullanılan veri kümelerinde genellikle çeşitlilik, eşitlik ve bütünlük sorunları bulunur. Mattr AI, veri kümelerini genişletmek için geniş bir dil modeli ve kararlı yayılma modelleri içeren üretken yapay zeka ile bu sorunu çözüyor.

Neuroscreen (Andrew Lu, Chonghua Xue ve Grant Robinson): Hastaların demans klinik araştırmasına potansiyel olarak katılması için taranması maliyetlidir, çoğu zaman yıllar alır ve çoğu zaman uygun olmamayla sonuçlanır. Neuroscreen, hastaların demans nedenlerini daha hızlı değerlendirmek için yapay zekayı kullanıyor ve bu da klinik araştırmalara ve durumların tedavisine daha başarılı bir şekilde katılmayı sağlıyor.

The Data Provenance Initiative (Naana Obeng-Marnu, Jad Kabbara, Shayne Longpre, William Brannon ve Robert Mahari): Yapay zeka modellerini, özellikle de büyük dil modellerini eğitmek için kullanılan veri kümeleri genellikle eksik veya yanlış meta verilere sahiptir. Yasal ve etik konularda ciddi çekinceler ve eksiklikler vardır. Veri Kaynağı Girişimi, veri kümelerini denetlemek, verilerin kökenini ve yasal durumunu izlemek, veri şeffaflığını, yasallığını ve verilerle ilgili etik kaygıları iyileştirmek için yapay zeka destekli açıklamaları kullanıyor.

Theia (Jenny Yao, Hongze Bo, Jin Li, Ao Qu ve Hugo Huang): Bilimsel araştırmalar ve bunun etrafındaki çevrimiçi diyalog genellikle kapalı şekilde, bir zümre çevresinde gerçekleşiyor. Theia’nın platformu bu duvarları yıkmayı amaçlıyor. Üretken yapay zeka teknolojisi, makaleleri özetleyecek ve araştırma yönlendirmelerine yardımcı olacak, hem akademisyenlere hem de daha geniş bilimsel topluluğa bir hizmet sunacak.

 

MIT Ignite yarışmasının ardından sunum yapmak üzere seçilen 12 takımın tamamı, fikirlerini ve prototiplerini gerçeğe dönüştürmenin ilk adımı olarak bir ağ oluşturma etkinliğine davet edildi. Ayrıca, StartMIT veya MIT Fuse aracılığıyla Martin Trust Center for MIT Entrepreneurship’in ve MIT-IBM Watson AI Lab’ın desteğiyle fikirlerini daha da geliştirmeye davet edildiler.

Başkan Kornbluth : “[MIT’e] geldiğimden bu yana geçen aylarda, MIT halkının girişimcilik hakkında nasıl düşündüğü ve bunun, birinci sınıf öğrencilerinden öğretim üyelerine ve mezunlara kadar Enstitü’deki herkesin yaptığı her şeye nasıl dahil edildiği hakkında çok şey öğrendim. Girişimcilik, olumlu etki yaratacak şekilde örgütlenme hedefimiz açısından önemli bir unsurdur.”

 

Kaynak: MIT

CEVAP VER

Please enter your comment!
Please enter your name here