Lancée en octobre 2020, l’initiative MIT et Accenture Convergence Industry and Technology met l’accent sur les façons dont l’industrie et la technologie peuvent collaborer pour stimuler l’innovation. L’initiative de cinq ans vise à réaliser sa mission par la recherche, l’éducation et les bourses. À cette fin, Accenture a de nouveau attribué cinq bourses annuelles à des étudiants diplômés du MIT travaillant sur la recherche dans l’industrie et la convergence technologique qui sont sous-représentés, notamment par race, origine ethnique et sexe.
Les boursiers Accenture de cette année travaillent dans des domaines de recherche tels que la surveillance à distance, les interactions homme-machine, la recherche opérationnelle, Socialisation médiée par l’intelligence artificielle et transformations chimiques. Leurs recherches couvrent un large éventail de projets, notamment la conception de dispositifs de traitement à faible consommation d’énergie pour les applications de télésanté ; appliquer l’apprentissage automatique pour rationaliser et améliorer les processus métier ; améliorer les soins de santé mentale grâce à l’intelligence artificielle; et l’utilisation de l’apprentissage automatique pour comprendre les conséquences environnementales et sanitaires de réactions chimiques complexes.
Dans le cadre du processus de candidature, les candidatures d’étudiants sont invitées dans chaque unité du College of Engineering, ainsi que dans les quatre autres écoles affiliées à l’institut et à la MIT Schwarzman School of Computing. Cinq étudiants exceptionnels ont été sélectionnés comme boursiers pour la troisième année de l’initiative.
Drew Buzzell est un candidat au doctorat en génie électrique et en informatique dont les recherches sont liées à la surveillance à distance, un domaine de la télésanté en pleine croissance dans lequel les informations sont collectées via des appareils connectés à l’Internet des objets (IoT) et transmises au cloud. Actuellement, le grand volume d’informations impliquées dans la surveillance à distance, ainsi que le temps et les coûts énergétiques de son traitement, rendent l’analyse des données difficile. Les travaux de Buzzell se concentrent sur l’informatique de pointe, une nouvelle architecture informatique qui cherche à relever ces défis en gérant les données près de la source, dans un réseau distribué d’appareils IoT. Buzzell est titulaire d’un BA en physique et sciences de l’ingénieur et d’une maîtrise en sciences de l’ingénieur de la Penn State University.
Mingying (Kathy) Fang est étudiante en master à la MIT School of Architecture and Planning. Ses recherches portent sur les plateformes de réalité augmentée et de réalité virtuelle. Fang développe de nouveaux capteurs et composants de machines qui combinent calcul, science des matériaux et ingénierie. À l’avenir, vous explorerez des sujets tels que les technologies de robotique douce qui peuvent être combinées avec des vêtements et des appareils portables et un retour haptique afin de développer des interactions avec des objets numériques. Fang est titulaire d’un baccalauréat en génie mécanique et en interaction homme-machine de l’Université Carnegie Mellon.
Xiaoyue Gong est doctorante en recherche opérationnelle à la MIT Sloan School of Management. Ses recherches visent à exploiter la puissance de l’apprentissage automatique et de la science des données pour réduire les inefficacités opérationnelles dans les entreprises, les organisations et la société. Soutenu par une bourse Accenture, Gong recherche des solutions aux problèmes opérationnels en concevant des méthodes d’apprentissage par renforcement et d’autres techniques d’apprentissage automatique pour les problèmes opérationnels intégrés. Gong est titulaire d’un BA en mathématiques avec distinction et en arts médiatiques interactifs de l’Université de New York.
Ruby Liu est doctorante dans le programme de génie médical et de physique médicale, qui fait partie du programme Harvard-MIT en sciences et technologies de la santé. Leurs recherches portent sur la pandémie omniprésente de solitude chez les personnes âgées, qui entraîne de mauvais résultats de santé et pose des risques particulièrement élevés pour les personnes historiquement marginalisées, y compris les membres de la communauté LGBTQ+ et les personnes de couleur. Liu conçoit un réseau d’agents d’IA interconnectés qui améliorent les connexions utilisateur-agent, fournissant des soins de santé mentale tout en renforçant et en facilitant les connexions interhumaines. Liu est titulaire d’un baccalauréat en génie biomédical de l’Université Johns Hopkins.
Jules Provenzano est doctorant en génie chimique. Leurs travaux intègrent l’apprentissage automatique et la spectrométrie de masse à haute résolution par chromatographie liquide (LC-HRMS) pour améliorer notre compréhension des réactions chimiques complexes dans l’environnement. En tant que boursier Accenture, Provenzano s’appuiera sur les avancées récentes de l’apprentissage automatique et du LC-HRMS, y compris de nouveaux algorithmes pour le traitement de données HR-MS réelles et expérimentales et de nouvelles approches pour extraire les règles de transformation structurelle et cinétique. Leurs recherches peuvent accélérer le rythme des découvertes dans les sciences chimiques et profiter aux industries telles que le pétrole et le gaz, les produits pharmaceutiques et l’agriculture. Provenzano est titulaire d’un BA en génie chimique et en études internationales et mondiales du Rochester Institute of Technology.