MIT

MIT разработал гибридную модель машинного обучения и физического моделирования для предсказания поведения плазмы в термоядерных реакторах, что повысит их надежность.

Лаборатория Линкольна при MIT запустила суперкомпьютер TX-GAIN с производительностью 2 экзафлопса для исследований в области генеративного ИИ, биозащиты и материаловедения.

Только 5% пилотных проектов ИИ приносят измеримую прибыль. Исследование показывает, что проблема не в технологии, а в отсутствии операционной дисциплины и документирования процессов.

MIT разработал ИИ-платформу CRESt, которая самостоятельно планирует эксперименты, анализирует научную литературу и открывает новые материалы с помощью роботизированных лабораторий.

MIT разработал инструмент SCIGEN, который направляет генеративные модели ИИ на создание материалов с экзотическими квантовыми свойствами для квантовых вычислений и сверхпроводимости.

Летняя программа акселератора MIT delta v показала, как студенты используют ИИ для создания стартапов — от ускорения кодинга до валидации бизнес-идей, сохраняя при этом фундаментальные принципы предпринимательства.