La inteligencia artificial tiene el poder de poner fin a la pandemia de Covid-19. No solo se pueden usar el aprendizaje automático y las técnicas de procesamiento del lenguaje natural para rastrear e informar las tasas de infección de Covid-19, sino que también se pueden usar otras técnicas de inteligencia artificial para tomar decisiones más inteligentes sobre todo, desde cuándo los estados deberían reabrir hasta cómo Se están diseñando vacunas. Ahora, los investigadores del MIT que trabajan en siete proyectos innovadores en Covid-19 recibirán fondos para desarrollar y aplicar nuevas técnicas de IA más rápidamente para mejorar la respuesta médica y frenar la propagación de la pandemia.

A principios de este año, el Instituto de Transformación Digital C3.ai (C3.ai DTI), con el objetivo de atraer a los principales científicos del mundo para que participen en un esfuerzo coordinado e innovador para promover la transformación digital de las empresas, los gobiernos y la sociedad. El consorcio está comprometido a acelerar el progreso de la investigación y combinar el aprendizaje automático, la inteligencia artificial, el internet de las cosas, la ética y las políticas públicas, para mejorar los resultados sociales. MIT, bajo los auspicios de la Escuela de Ingeniería, se unió al consorcio C3.ai DTI, junto con C3.ai, Microsoft Corporation, la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign, la Universidad de California en Berkeley, la Universidad de Princeton, el Universidad de Chicago, Universidad Carnegie Mellon y, recientemente, Universidad de Stanford.

La primera convocatoria de propuestas de proyectos abordó el desafío de abordar la propagación de Covid-19 y promover el conocimiento, la ciencia y las tecnologías para reducir el impacto de las pandemias con IA. De un total de 200 propuestas de investigación, se seleccionaron 26 proyectos y se les otorgaron $ 5.4 millones para continuar la investigación de IA para reducir el impacto de Covid-19 en la medicina, la planificación urbana y las políticas públicas.

los La primera ronda de beneficiarios de subvenciones se anunció recientementey entre ellos hay cinco proyectos liderados por investigadores del MIT de todo el Instituto: Saurabh Amin, profesor asociado de ingeniería civil y ambiental; Dimitris Bertsimas, los líderes de Boeing para Operaciones Globales Profesor de Administración; Munther Dahleh, William A. Coolidge, Profesor de Ingeniería Eléctrica e Informática y Director del Instituto de Datos, Sistemas y Sociedad del MIT; David Gifford, profesor de ingeniería biológica e ingeniería eléctrica e informática; y Asu Ozdaglar, profesor de ingeniería eléctrica y ciencias de la computación en MathWorks, jefe del departamento de ingeniería eléctrica y ciencias de la computación, y vicedecano de estudios académicos del MIT Schwarzman College of Computing.

«Estamos orgullosos de ser parte de este consorcio y asociarnos con colegas en la educación superior, la industria y la atención médica para combatir conjuntamente la pandemia actual y reducir el riesgo asociado con futuras pandemias», dijo Anantha P. Chandrakasan, decano de la Escuela de Ingeniería y profesor de ingeniería eléctrica y ciencias de la computación de Vannevar Bush. «Estamos muy honrados de tener la oportunidad de acelerar la investigación crítica de Covid-19 utilizando los recursos y la experiencia del DTI C3.ai».

Además, tres investigadores del MIT colaborarán con investigadores principales de otras instituciones en proyectos que combinan salud y aprendizaje automático. Regina Barzilay, profesora de Delta Electronics en el Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática, y Tommi Jaakkola, profesor de Ingeniería Eléctrica e Informática Thomas Siebel, se unen a Ziv Bar-Joseph de la Universidad Carnegie Mellon en un proyecto que utiliza el aprendizaje automático para buscar tratamiento para COVID-19. Aleksander Mądry, profesor de ciencias de la computación en el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación, se une a Sendhil Mullainathan de la Universidad de Chicago en un proyecto que utiliza el aprendizaje automático para respaldar el triaje de emergencia del colapso pulmonar inducido por rayos X.

El proyecto Bertsimas desarrolla sistemas de toma de decisiones automatizados, interpretables y escalables basados ​​en aprendizaje automático e inteligencia artificial para apoyar las prácticas clínicas y las políticas gubernamentales en respuesta a la pandemia de Covid-19. Cuando se trata de reabrir la economía mientras se controla la propagación de la pandemia, la investigación de Ozdaglar proporciona análisis cuantitativos de intervenciones específicas para diferentes grupos que conducirán políticas adaptadas a diferentes niveles de riesgo y patrones de interacción. Amin examina el diseño de información procesable y estrategias de intervención efectivas para apoyar la movilización segura de la actividad económica y la reapertura de los servicios de movilidad en los sistemas urbanos. La investigación de Dahleh utiliza el aprendizaje automático de una manera innovadora para determinar cómo proteger a las escuelas y universidades del brote. Gifford recibió fondos para su proyecto que utiliza el aprendizaje automático para desarrollar diseños de vacunas más informados con una mejor cobertura de la población, y para desarrollar modelos para la gravedad de la enfermedad de Covid-19 utilizando genotipos individuales.

«El apoyo entusiasta de la comunidad líder de investigación del MIT es una contribución tremenda al rápido inicio y al progreso significativo del Instituto de Transformación Digital C3.ai», dijo Thomas Siebel, presidente y CEO de C3.ai. «Es un privilegio trabajar con un equipo tan experimentado».

Los siguientes proyectos son los destinatarios del MIT de los Premios C3.ai DTI inaugurales:

«Movilidad urbana resiliente pandémica: aprendizaje de modelos espacio-temporales para pruebas, seguimiento de contactos y reapertura de decisiones» – Saurabh Amin, profesor asociado de ingeniería civil y ambiental; y Patrick Jaillet, profesor de ingeniería eléctrica e informática de Dugald C. Jackson.

«Tratamientos de cóctel efectivos para SARS-CoV-2 basados ​​en el modelado de datos de respuesta de células pulmonares de una sola célula» – Regina Barzilay, profesora de Delta Electronics en el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación, y Tommi Jaakkola, Thomas Siebel, profesor de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación (investigador principal: Ziv Bar -Joseph de la Universidad Carnegie Mellon)

«Hacia el apoyo a la toma de decisiones clínicas y políticas basadas en análisis para responder a la pandemia de Covid-19» – Dimitris Bertsimas, líder de Boeing para operaciones globales, profesor de gestión y decano asociado de análisis comercial; y Alexandre Jacquillat, profesor asistente de investigación empresarial y estadística.

«Fortalecimiento del aprendizaje para proteger a las escuelas y universidades del brote de Covid-19» – Munther Dahleh, William A. Coolidge, profesor de ingeniería eléctrica y ciencias de la computación y director del Instituto de Datos, Sistemas y Sociedad del MIT; y Peko Hosoi, de Neil y Jane Pappalardo Profesor de Ingeniería Mecánica y Decano Asociado de Tecnología

«Diseño de vacunas basadas en aprendizaje automático y predicción de riesgo basada en HLA para infecciones virales» – David Gifford, profesor de ingeniería biológica e ingeniería eléctrica e informática

«Soporte de aprendizaje automático para el triaje de emergencia del colapso pulmonar en Covid-19» – Aleksander Mądry, profesor de informática en el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación (investigador principal: Sendhil Mullainathan de la Universidad de Chicago)

«Intervenciones dirigidas en modelos SIR multirriesgo y de red: cómo desbloquear la economía durante una pandemia» – Asu Ozdaglar, profesor de ingeniería eléctrica y ciencias de la computación de MathWorks, jefe de ingeniería eléctrica y ciencias de la computación, y vicedecano de académicos MIT Schwarzman College of Informática; y Daron Acemoglu, profesor del Instituto.



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