2022-23 Accenture Üyeleri ile tanışın

Facebok sayfasını beğenin :
sevilen

Tarih:

Ekim 2020'de başlatılan MIT ve Accenture Endüstri ve Teknoloji Yakınsama Girişimi, inovasyonu teşvik etmek için endüstri ve teknolojinin nasıl işbirliği yapabileceğinin altını çiziyor. Beş yıllık girişim, misyonunu araştırma, eğitim ve burslar yoluyla gerçekleştirmeyi hedefliyor. Bu amaçla, Accenture bir kez daha, ırk, etnik köken ve cinsiyet de dahil olmak üzere yeterince temsil edilmeyen endüstri ve teknoloji yakınsaması alanında araştırma yapan MIT lisansüstü öğrencilerine beş yıllık burs verdi.

Bu yılki Accenture Üyeleri, uzaktan izleme, insan-bilgisayar etkileşimleri, yöneylem araştırması,  AI aracılı sosyalleşme ve kimyasal dönüşümler. Araştırmaları, tele sağlık uygulamaları için düşük güçlü işleme donanımı tasarlama; iş operasyonlarını düzene koymak ve iyileştirmek için makine öğrenimini uygulamak; yapay zeka yoluyla ruh sağlığı hizmetlerinin iyileştirilmesi; ve karmaşık kimyasal reaksiyonların çevresel ve sağlık sonuçlarını anlamak için makine öğrenimini kullanmak.

Başvuru sürecinin bir parçası olarak, Mühendislik Fakültesi bünyesindeki her bir birimden ve ayrıca Enstitünün diğer dört okulundan ve MIT Schwarzman College of Computing'den öğrenci adayları davet edildi. Girişimin üçüncü yılı için beş istisnai öğrenci arkadaş olarak seçildi.

Drew Buzzell, bilgilerin nesnelerin interneti (IoT) bağlantılı cihazlar aracılığıyla toplanıp buluta iletildiği, hızla büyüyen bir telesağlık alanı olan telemonitoring ile ilgili araştırması olan elektrik mühendisliği ve bilgisayar bilimlerinde doktora adayıdır. Şu anda, tele izlemede yer alan yüksek hacimli bilgi ve onu işlemenin zaman ve enerji maliyetleri veri analizini zorlaştırıyor. Buzzell'in çalışmaları, dağıtılmış bir IoT cihazları ağında verileri kaynağa daha yakın yöneterek bu zorlukları ele almayı amaçlayan yeni bir bilgi işlem mimarisi olan uç bilgi işlem üzerine odaklanmıştır. Buzzell, fizik ve mühendislik bilimi alanında lisans derecesini ve Pennsylvania Eyalet Üniversitesi'nden mühendislik bilimi alanında yüksek lisans derecesini aldı.

Mengying (Cathy) Fang, MIT Mimarlık ve Planlama Okulu'nda yüksek lisans öğrencisidir. Araştırmaları, artırılmış gerçeklik ve sanal gerçeklik platformlarına odaklanmaktadır. Fang, hesaplama, malzeme bilimi ve mühendisliği birleştiren yeni sensörler ve makine bileşenleri geliştiriyor. İleride, dijital nesnelerle etkileşim geliştirmek için giysiler ve giyilebilir cihazlarla entegre edilebilecek yumuşak robot teknikleri ve dokunsal geri bildirim gibi konuları keşfedecek. Fang, Carnegie Mellon Üniversitesi'nden makine mühendisliği ve insan-bilgisayar etkileşimi alanında lisans derecesi aldı.

Xiaoyue Gong, MIT Sloan School of Management'ta yöneylem araştırmasında doktora adayıdır. Araştırması, işletmelerin, kuruluşların ve toplumun işleyişindeki verimsizlikleri azaltmak için makine öğrenimi ve veri biliminin gücünden yararlanmayı amaçlıyor. Bir Accenture Bursu'nun desteğiyle Gong, yerleşik operasyonel sorunlara yönelik takviyeli öğrenme yöntemleri ve diğer makine öğrenimi teknikleri tasarlayarak operasyonel sorunlara çözüm bulmaya çalışır. Gong, New York Üniversitesi'nden onur matematiği ve etkileşimli medya sanatları alanında lisans derecesi aldı.

Ruby Liu, tıp mühendisliği ve tıbbi fizik alanlarında doktora adayıdır. Araştırmaları, yaşlı yetişkinler arasında giderek artan yalnızlık salgınını ele alıyor ve bu durum, kötü sağlık sonuçlarına yol açıyor ve LGBTQ+ topluluğu üyeleri ve beyaz olmayan insanlar da dahil olmak üzere tarihsel olarak dışlanmış insanlar için özellikle yüksek riskler sunuyor. Liu, insan-insan bağlantılarını güçlendirirken ve kolaylaştırırken akıl sağlığı hizmeti sunan, kullanıcı ve aracı arasındaki bağlantıları güçlendiren birbirine bağlı yapay zeka aracılarından oluşan bir ağ tasarlıyor. Liu, Johns Hopkins Üniversitesi'nden biyomedikal mühendisliği alanında lisans derecesi aldı.

Joules Provenzano, kimya mühendisliği alanında doktora adayıdır. Çalışmaları, ortamdaki karmaşık kimyasal reaksiyonları anlamamızı geliştirmek için makine öğrenimi ve sıvı kromatografi-yüksek çözünürlüklü kütle spektrometrisini (LC-HRMS) birleştirir. Bir Accenture Üyesi olarak Provenzano, gerçek, deneysel HR-MS verilerini işlemek için yeni algoritmalar ve yapı-dönüştürme kuralları ve kinetiği çıkarmada yeni yaklaşımlar dahil olmak üzere makine öğrenimi ve LC-HRMS'deki son gelişmeler üzerine inşa edecek. Araştırmaları, kimya bilimlerindeki keşif hızını hızlandırabilir ve petrol ve gaz, ilaç ve tarım dahil olmak üzere endüstrilere fayda sağlayabilir. Provenzano, Rochester Institute of Technology'den kimya mühendisliği ve uluslararası ve küresel çalışmalarda lisans derecesi aldı.

<!–
->

İlgili Makaleler

spot_img

Son Makaleler

spot_img