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新しい調査は Graphene の豊富な可能性を理解するために洞察力を提供します

Published on November 16, 2012 at 6:47 AM

50 年代では、 MIT の研究者がコンピュータ・サイエンスの訓練の発明を助けていたときにコンピューター科学者として彼ら自身について考えませんでした; 彼らは電気技師として彼ら自身についてか物理学者または数学者考えました。

原子解像度の Z 対照の画像は graphene で別様に結ばれる個々のケイ素原子を示します。

オペレーティング・システムおよびプログラミング言語は構築していた巨大に複雑で新しい機械の生産性を最大化する必要があったちょうどツールでした。

しかしコンピュータ・サイエンス 1975 年までに MIT の電気工学の部が電気工学の部門およびコンピュータ・サイエンスになる名前を変更したこと十分な自主性を開発しました (EECS)。 ここで、コンピュータ・サイエンスおよび人工知能の実験室 (CSAIL) は MIT に最も大きい実験室です。

EECS は知的な境界の同じような拡張の真っ只中に今あるかもしれません。 EECS の交差の最もエキサイティングな研究のうその部長 Anantha Chandrakasan、ヨセフ F. およびナンシー P. Keithley の電気工学部教授、いくつかおよび他に従って訓練。 「大きいデータ」の研究を - 大きい情報量の意味を成しているための技術、生物的の、医学および物理学の研究によって網と金融業界自由にしました -、またエネルギーおよび生物医学的な研究含んでいること。 「私達の能力の三番目より多くは生物医学的なスペースに興味があります」と Chandrakasan は言います。

同時に、 Chandrakasan は言います、コア EECS カリキュラムは普及しています。 EECS はそれがちょうど EE だった日以来の MIT で長く最も大きい大学生の登録を、引いてしまいました。 しかし今年、 Chandrakasan は言います、部門 2 の序コースの登録は - MIT のコース番号付けシステムの 6.01 そして 6.02、 - 最高記録に達しました。 「MIT の大学生のほぼ半分は 6.01 を取ります少佐に関係なく」と Chandrakasan は言います。

データ大洪水

大きいデータを利用して、フィールドは、大きい部分で、撒いたものを収獲しています。 コンピューティング電力の急激な増加、およびそれを開発するためのより簡単なツールはオンラインデータの爆発の、原因となりました。 しかしコンピュータが改良したと急速に、機械を遺伝子配列してより急速に改良しました。 その間、大きいハドロンの Collider の物理学の実験はデータの petabytes を毎日生成できます。

アンドリュー Lo、チャールズ E. および 1988 年以来の MIT の能力にあった MIT Sloan の経営管理大学院の財政のスーザン T. ハリス教授は去年 EECS の二次任命を受け入れ、 CSAIL の一次調査官になりました。 最近、 Lo はコンピュータ・サイエンスから鉱山信用局データに借りられる技術を使用し、金融機関の顧客がに行なうトランザクションについてのデータはより正確にデフォルトまたは滞納の危険を予測します。

Lo は bigdata@CSAIL に研究者の 1 つ、コンピュータ・サイエンスの教授が導く新しい戦略であり、設計のサムは怒ります。 調査しますデータベースをより効率的に検索すると車のネットワークからのセンサーデータを解読するための技術を、数ある中で怒らせて下さい。 他のプロジェクト参加者は離散フーリエ変換を - コンピュータ・サイエンスおよび設計のディナ Katabi の教授と開発される計算するための新しいアルゴリズム - 大きいデータ文脈で広い応用範囲を持っている、および大きい情報処理タスクの実行の人間の援助を入隊する方法を見つけるコンピュータ・サイエンスおよび設計の Rob ミラーの助教授含んでいますコンピュータ・サイエンスおよび設計のピョートル Indyk の教授を。

しかし人々が彼らのデータの多くをオンラインで保存すると同時にそれは攻撃により傷つきやすくなります。 ソフトウェア技術の Nickolai Zeldovich、助教授および bigdata@CSAIL の他のメンバーは Frans Kaashoek、教授コンピュータ・サイエンスおよび設計のチャールズ A. Piper とともに、 Webアプリケーションのセキュリティホールを差し込む研究された方法持っています; Zeldovich および Katabi は無線伝達の遮断を防ぐ新しい方法をもたらしました。 そしてコンピュータ・サイエンスの暗号解読法の指導者 Shafi Goldwasser、 RSA 教授および設計および理論的なコンピュータ・サイエンスの計算機械装置の Gödel 賞のための連合の前科勝者は、特に独創的な攻撃から雲で保存されるデータを保護するアルゴリズムを開発しました。

CSAIL の暗号解読法そして情報セキュリティのグループの Goldwasser の同僚はより少なく有名ではないです。 、シルヴィオ Micali は工学のフォード教授ゼロ知識の証拠の開発のための Goldwasser と Gödel 前代未聞の賞を共有しました。 グループのコンピュータ・サイエンスおよび工学執事 Lampson および Ron Rivest の他の教職員、付加物教授、コンピュータ・サイエンスおよび設計のアンドリューおよびエルナ Viterbi 教授は、一般にコンピュータ・サイエンスのノーベル賞と言われるチューリング賞の受信者、です。 (すべてで、 MIT と加入する 9 人の研究者はチューリング賞バーバラ・リスコフ 2009 年に協会教授を、最も最近、獲得してしまいました。)

生物学およびエネルギー

コンピュータ・サイエンス Manolis Kellis の助教授およびコンピュータ・サイエンスおよび設計のデイヴィッド Gifford の教授のような他の CSAIL の研究者は、遺伝データの山の生物学的に報知的なパターンを見つけるための新しいアルゴリズムを開発しています。 しかしコンピュータ・サイエンスと薬間の収束のもう一つの中心地域は生物医学的なセンサーからのシグナルの分析そして解釈です。

例えば、頭脳スキャンの異常間の CSAIL のコンピュータ・サイエンスおよび設計の Polina Golland、助教授、発見の相関関係および神経学的な無秩序。 同様に、電子工学 (RLE) の研究所のジョージ Verghese は開発しま医者を患者の頭骨のドリル孔に必要としますよりもむしろヘンリーワーレン Ellis の電気工学部教授超音波スキャンおよび血圧の測定のような非侵襲的センサーデータからの intracranial 圧力の変更を推論できるアルゴリズムを。 、 CSAIL のコンピュータ・サイエンスのジョン Guttag、 Dugald C. ジャクソン教授および設計、および RLE の Stultz は生体医用工学の助教授心不全の危険がある状態に Collin 心電図データをにより正確に診断します患者を採鉱しました; 、 RLE の Elfar Adalsteinsson、仲間の電気工学部教授およびコンピュータ・サイエンスおよび健康の科学技術、および Vivek Goyal は MRI の持続期間を減らすことができるおよびコンピュータ・サイエンスの、開発されたアルゴリズム仲間の電気工学部教授 45 から 15 分をからスキャンします。

代わりとなるエネルギー源の検索は古典的な電気工学の範囲の内に方形にあります: Bulovic および Jing Kong はその graphene - 炭素原子の原子厚い層示されている ITT の経歴開発の仲間の電気工学部教授 - をそのような装置に電極を提供する大いに費用有効方法を提供できるが、仲間の電気工学部教授のような RLE の研究者は Baldo をマークし、例えば Vladimir Bulovic 電気工学部教授は適用範囲が広い成長透過であり、印刷できる太陽電池。 交互になることおよび直流の間で切替える周波数変換装置でガリウム砒素を使用することが 30% 機械装置のパワー消費量を切ることができることをミクロシステムの技術の実験室、電子工学のエマニュエル E. Landsman の経歴開発の助教授の Tomás Palacios は、示しました。

部長 Munther Dahleh を電気工学部教授関連付ければ、一方ではコンピュータ・サイエンス、エネルギー問題により少し直接近づいています。 特に、 Dahleh は情報および決定システムのための実験室で調査される電力網の管理で制御原理の種類がどのように発揮することができるか調査します。

改新者として大学生

部門の大学生のカリキュラムに、余りに、ますます学際的な味があります。 その序コース、 6.01 および 6.02 の濃縮物およびロボット工学の通信連絡、それぞれ、広い幅広い話題を - 制御理論およびアルゴリズムからの…信号処理および回路設計に勧誘します。 Chandrakasan は部門が EECS の主義の生物医学的なアプリケーションに集中する第 3 序コースを提供することを計画していることを言います。

第 3 序コースの作成は彼が 2011 年に部長になった後 EECS のリーダーがすぐに開発し始めた部門のための Chandrakasan の戦略的な計画の要素です。 しかし計画の認刻極印の教育イニシアチブは MIT の十分にエミュレートされた大学生の研究の機会プログラムで構築する 「SuperUROP」いわゆるプログラムです (UROP)。 1969 年に創設されて、 UROP は MIT の実験室の元の研究をする大学生に資金調達および学術の信用を提供します。

UROP の大半が学期だけ最後に写し出す間、 SuperUROP は丸一年を最後に写し出し、学生は一連の外のスピーカーが両方研究トピックおよび企業心を論議する一年間のコースを取るために必要となります。 各学生は年のための給付金を受け取り、各能力のスーパーバイザーは彼/彼女の実験室の予算の追加資金調達を得ます。 一年間の学生の責任および追加研究の資金調達は、作りま SuperUROP 学生を能力にはるかに魅力的に後援しますと、 Chandrakasan は言います; このより大きい能力介入は、それから、大学生の経験を富ませます。

SuperUROP プログラムはこの落下 - 両方の私用提供者からの資金調達および 14 人の団体のスポンサーのロースタ名簿と - および登録された 86 人の EECS の大学生を進水させました。 年の初めに、プログラムのウェブサイトは能力が指示して喜んでだったこと 100 つ以上の研究計画の詳細リストを掲示しました; 団体のスポンサーは第 2 リストを掲示しました。 しかし何人か学生はそれらを後援するために彼らの自身のプロジェクトおよび発見の能力を作成することを代りに選択しました。 実際に、 Chandrakasan は言います、プログラムの目標の 1 つは多くの MIT 学生のための第2の天性のようである企業心にアウトレットを提供することです。

ソース: http://www.ornl.gov

Last Update: 16. November 2012 07:49

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