MITTR（全文記事）

IBM-HBCU量子センターの立ち上げを主導し、科学・技術・工学・数学分野の黒人学生や学者が量子情報分野で活躍できるような基盤を提供することを目指している。

訓練済みのニューラル・ネットワークによる推論を高速に実行する光学チップのスタートアップを立ち上げ、光学コンピューターをビッグビジネスに成長させようとしている。

分散したデータを用いてニューラル・ネットワークを訓練する「連合学習」の新手法を開発することで、効率よく、かつプライバシーに配慮してAIモデルを構築するのを可能にした。

従来の方法で訓練したニューラル・ネットワークの出力を光学チップで計算する方法を共同開発。高速かつエネルギー効率の高い光学チップを提供するスタートアップを立ち上げた。

機械学習を利用することで、患者が感じている慢性的な痛みを、多くの情報に基づいてホリスティック（全体的）な観点から定量的に評価できるようにした。

実験室では高い正確性を実現していたAIツールが、現実世界では使い物にならない場合があることを示した。

画像クレジット:European Space Agency

ニューラル･ネットワークを訓練する際の演算を2桁あるいは3桁で実行することにより、機械学習に要するエネルギーと時間を大幅に節約できる手法を開発している。

画像クレジット:Getty

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