MIT 연구팀이 디지털로 제작된 필름을 사용해 원본 그림을 물리적으로 복원하는 새로운 방법을 개발했다. 필름은 원하는 경우 제거할 수 있다.

MIT의 ‘미래 컴퓨팅 상상하기 상’ 수상 에세이가 건강 관리 격차를 중심에 두고 있다.

MIT 동문 두 명에 의해 설립된 Coactive는 AI 플랫폼을 구축하여 모든 유형의 콘텐츠로부터 새로운 통찰을 얻을 수 있게 함.

MIT 연구팀이 Themis AI를 설립하여 AI 모델의 불확실성을 측정하고 지식의 공백을 해결하고 있다.

MIT CSAIL 연구원들이 개발한 SketchAgent는 AI 모델에게 개념을 한 줄씩 스케치하도록 가르쳐, 언어 모델이 독자적으로 개념을 시각적으로 표현하고 인간과 협업할 수 있도록 돕는다.

Leo Anthony Celi는 건강 관리를 위한 AI 모델을 개발하는 과정에서 편향을 식별하고 해결하는 데 더 많은 초점이 필요하다고 말했다.

MIT 연구진은 뇌 세포 중 하나인 아스트로사이트의 중요한 역할을 포함한 새로운 기억 모델을 개발했다.

MIT 연구팀이 개발한 새로운 기계 학습 모델은 음성과 영상 데이터를 연결시키며, 이는 언젠가는 로봇이 현실 세계에서 상호작용하는 데 도움이 될 수 있을 것이다.

연구진들은 항공 교통 일정이나 자율 주행 차량과 같은 영역에서 자동화가 현실 세계와 만나면서 발생하는 고장을 예측하기 위한 알고리즘을 개발 중이다.

“no”나 “not”와 같은 부정어가 의료 진단과 같은 중요한 상황에서 이 인기 있는 AI 모델들이 예상치 못하게 실패하게 할 수 있음

IntersectionZoo는 실제 도로 교통 문제를 활용하여 깊은 강화 학습 알고리즘의 진전을 테스트하는 벤치마킹 도구이다.

미래 불확실성을 보다 정확하게 전달하는 새로운 방법은 연구자와 의료진이 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 도울 수 있습니다.

MIT-포르투갈 프로그램이 새로운 단계에 진입하며 AI, 나노테크, 기후 등 다양한 분야에서 아이디어와 솔루션 탐구를 지원하며 교육 교환과 기업가 정신을 강조할 예정이다.

MAD 펠로우인 Alexander Htet Kyaw는 인공지능과 증강 현실을 활용해 인간, 기계, 물리 세계를 연결하고 있다.

새로운 컴퓨터 모델을 사용해 화학 반응의 효율적인 설계와 유용한 화합물 생산이 가능해졌다.

연구자들이 AI 모델을 개선하거나 새로운 모델을 만드는데 도움이 되는 통합 프레임워크를 만들었다.

MIT 맥거번 연구소는 설립 25주년을 맞아 신경과학, 신경기술, 인공지능, 뇌-신체 연결 및 치료제 분야에서의 발견을 반성하고 있다.

MIT에서 개발한 새로운 기술은 특정 프로그래밍 언어나 형식의 규칙을 준수하는 AI 생성 코드를 자동으로 안내하는 기법을 소개했다.

불필요한 계산을 제거함으로써, 새로운 데이터 기반 방법은 기차 일정, 배송기사 경로 지정, 항공사 승무원 배치 등의 프로세스를 최적화할 수 있습니다.

이 방법은 AI 모델의 정확도를 유지하면서 공격자가 비밀 정보를 추출하지 못하도록 보장한다.

이 프레임워크는 임상 의사들이 X-ray에서 특정 상태가 존재할 가능성을 더 정확하게 반영하는 구문을 선택하는 데 도움을 준다.

Ana Trišović은 인공지능의 민주화를 연구하는데, 세르비아에서 무료 MIT 자료를 다운로드하면서 시작된 커리어에 대해 고찰한다.

MIT와 해운 산업 리더들이 핵 추진 기술, 대체 연료, 데이터 기반 운영 전략 등을 개발하기 위해 국제적인 협력을 이끌고 있습니다.

연구진은 두 가지 인기 있는 방법을 결합하여 에너지를 적게 사용하고 노트북이나 스마트폰에서 로컬로 실행할 수 있는 이미지 생성기를 만들었다.

미국 공군 엔지니어이자 박사과정 학생 랜들 피터슨은 인공지능과 차세대 이미징 기술을 활용하여 포장 손상과 미해체 폭탄을 감지하고 있다.

재료과학자 Markus Buehler는 공학과 자연 사이를 이어주는 학술 리더십과 혁신적인 연구로 영예를 받았다.

MIT 생물학 연구자들이 개발한 FragFold는 생물학 연구 및 치료 응용 분야에 영향을 줄 수 있는 계산 방법입니다.

최근 연구에 따르면 대형 언어 모델은 기본 의미에 기반하여 다양한 데이터 유형을 표현하고 주요 언어로 데이터를 다루며 추론한다.

MIT의 Whitehead Institute와 CSAIL 연구진이 단백질의 위치를 예측하고 생성하는 머신러닝 모델을 개발했으며, 이는 질병을 이해하고 개선하는 데 도움이 될 것으로 예상된다.

세바스찬 맨 졸업생이 MIT 스티븐 A. 슈바르츠먼 컴퓨팅 공학관 건물을 지원하는 첫 주요 기부자가 됐다. 슈바르츠먼의 기초 기부 이후 건물을 지원한 것이다.

Accenture Fellow Shreyaa Raghavan은 기계 학습과 최적화 방법을 적용하여 교통 부문 배출량을 줄이는 방법을 탐구합니다.

CHAIS라는 딥 뉴럴 네트워크가 심장 건강 모니터링의 새로운 표준으로 인터벤션 절차인 카테터화 같은 치료를 대체할 수 있을 것으로 보인다.

MIT 연구진은 날씨 예측이나 대기 오염 지도 작성과 같은 공간적 요소를 갖는 예측을 평가하기 위한 새로운 접근 방식을 개발했다.

사라 비리 조교수는 인공지능을 활용하여 태평양 북서부의 이주하는 연어 모니터링을 개선하고 있다.

MIT의 새로운 협회는 연구자와 산업을 연결하여 영향에 초점을 맞출 것이다.

MIT CSAIL 주요 연구원 Una-May O’Reilly는 해커들보다 먼저 AI 모델의 보안 취약점을 드러내는 에이전트를 개발하는 방법에 대해 논의합니다.

강력한 generative AI 모델의 신속한 개발과 배포는 전력 수요와 수소 소비 증가와 같은 환경적 영향을 야기한다.

MIT 수업 프로젝트로 시작된 스타트업 NALA는 예술 구매자와 작가를 직접 연결시킨다.

유전체학과 실험실 연구를 통해 Reelin이 신경세포 취약성에서 핵심 역할을, 콜린과 항산화제가 인지 기능을 유지하는 데 중요한 역할을 하는 것을 포함한 다양한 결과가 밝혀졌다.