人工智能研究正在不断开发新的假设，这些假设有可能造福社会和行业;然而，有时由于缺乏工程工具，这些好处并没有完全实现。为了帮助弥合这一差距，麻省理工学院电气工程和计算机科学系的6-A工程硕士(孟)论文项目的研究生与一些世界上最具创新性的公司合作，在尖端项目上进行合作，同时贡献并完成他们的孟论文。
在去年的一段时间里，四名6-A孟的学生通过麻省理工学院-IBM沃森AI实验室与IBM研究中心的先进原型团队合作，完成了AI项目的实习，通常开发web应用程序来解决现实问题或业务用例。IBM研究人员、6-A经理Lee Martie说，在这里，学生们与AI工程师、用户体验工程师、全栈研究人员和通才一起工作，以适应项目要求并接受论文建议。学生们的项目包括生成合成数据以进行隐私敏感数据分析，以及使用计算机视觉识别视频中的动作，从而监控人类安全和跟踪建筑工地的施工进度。
“我很欣赏团队的专业知识和反馈，”参加了这个项目的21岁6-A毕业生维奥莱塔·尤西加说。“我认为，在工业领域工作可以确保项目的需求得到满足，(提供机会)进行基础研究，并确保它对未来的某些用例有帮助。”
Jusiega的研究交叉了计算机视觉和设计领域，专注于医疗领域的数据可视化和用户界面。她与IBM合作，构建了一个应用程序编程接口(API)，让临床医生与部署在云端的医疗策略AI模型进行交互。她的界面提供了一个医疗决策树，以及一些规定的治疗计划。在收到当地医院医生对她的设计的反馈后，Jusiega开发了API的迭代，以及结果如何在视觉上显示，这样对于通常不编码的临床医生来说，它将是友好的，可以理解的。她说:“这些工具通常不会进入到这个领域，因为它们缺乏一些API原则，而这些原则在一个一切都已经非常快节奏的行业中变得越来越重要，所以没有多少时间来融入一项新技术。”但这个项目最终可能会实现行业部署。“我认为这种应用有很大的潜力，无论它是否被临床医生采用，或只是用于研究。看到科技如何帮助我们修改或改善医疗保健领域，为患者量身定制并尽可能为他们提供最好的护理，这是非常有希望和令人兴奋的，”她说。
另一个6-一个研究生，斯宾塞·康普顿，也在考虑帮助专业人士做出更明智的决定，用于医疗保健等环境，但他是从因果关系的角度来解决这个问题的。当给出一组相关变量时，康普顿正在研究是否有一种方法，不仅可以确定相关性，还可以仅从数据中确定它们之间的因果关系(相互作用的方向)。为此，他和他来自IBM研究院和普渡大学的合作者们转向了一个叫做信息理论的数学领域。康普顿的目标是设计一种算法来学习复杂的因果关系网络，他使用了与熵(系统中的随机性)有关的思想来帮助确定是否存在因果关系，以及变量可能如何相互作用。康普顿说:“在判断一个解释时，人们通常默认使用奥卡姆剃刀。”“我们更倾向于相信更简单的解释，而不是更复杂的解释。”他说，在许多情况下，它似乎表现良好。例如，他们可以考虑肺癌、污染和x光检查结果等变量。他很高兴，他的研究让他帮助创建了一个“熵因果推理”的框架，可以在未来以一种令人满意的方式帮助做出安全和聪明的决定。康普顿说:“数学真的是令人惊讶的深刻、有趣和复杂。“我们基本上在问，‘什么时候最简单的解释是正确的?’而是作为一个数学问题。”
确定数据中的关系有时需要大量数据来确定模式，但是对于可能包含敏感信息的数据，这可能是不可用的。在她的硕士工作中，Ivy Huang与IBM研究院合作，使用一种名为“转换器模型”的自然语言处理工具生成合成的表格数据，该工具可以从过去的值中学习并预测未来的值。通过对真实数据的训练，该模型可以生成具有类似模式、属性和关系的新数据，而不受诸如隐私、可用性和访问等金融交易和电子医疗记录中真实数据可能带来的限制。此外，她创建了一个API，并将模型部署在IBM集群中，这允许用户增加对模型的访问和查询能力，而不影响原始数据。
与高级原型团队合作，孟候选人Brandon Perez也考虑了如何在有限制的情况下收集和调查数据，但在他的情况下，是使用以动作识别模型为中心的计算机视觉框架，以识别建筑工地发生的事情。该团队的工作基于Moments in Time数据集，该数据集包含超过100万个三秒的视频片段，带有大约300个分类标签，并在人工智能训练中表现良好。然而，小组需要更多的基于构造的视频数据。为此，他们使用了YouTube-8M。Perez建立了一个框架，用于测试和微调现有的目标检测模型和动作识别模型，这些模型可以插入到一个自动的空间和时间定位工具中——它们如何识别和标记视频时间轴中的特定动作。佩雷斯说:“我很满意，我能够探索让我好奇的东西，我很感激这个项目给了我自主权。”“我觉得我一直都得到了支持，我的导师对这个项目给予了很大的支持。”
“我们看到的孟学生和IBM研究人员之间的这种合作，正是麻省理工学院6-A孟论文项目的全部内容，”电子工程教授、麻省理工学院6-A孟论文项目主任托马斯·帕拉西奥斯说。“100多年来，6-A一直将麻省理工学院的学生与工业界联系在一起，共同解决世界上一些最重要的问题。”
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