ხელოვნური ინტელექტი და პაციენტის კონფიდენციალურობა: როგორ „ახსოვს“ AI მოდელებს მგრძნობიარე მონაცემები
ხელოვნური ინტელექტის (AI) მოდელები, რომლებიც ელექტრონულ სამედიცინო ჩანაწერებზე (EHRs) წვრთნას გადიან, შესაძლოა პაციენტების პირად მონაცემებს „იმახსოვრებდნენ“ და აჟონებდნენ, რაც კონფიდენციალურობის სერიოზულ რისკებს ქმნის. MIT-ის მკვლევართა ახალი ნაშრომი, რომელიც NeurIPS 2025-ზე იყო წარმოდგენილი, მკაცრი ტესტირების მეთოდებს გვთავაზობს მონაცემთა გაჟონვის თავიდან ასაცილებლად. სტატია ხაზს უსვამს ჰიპოკრატეს ფიცის მნიშვნელობას სამედიცინო ეთიკაში და აფრთხილებს, რომ უნიკალური მდგომარეობის მქონე პაციენტები გ
MIT-ის სტოუნის ცენტრი უთანასწორობისა და შრომის მომავლის შესაცვლელად ოფიციალურად ამოქმედდა
მასაჩუსეტსის ტექნოლოგიური ინსტიტუტის (MIT) ახალი სტოუნის ცენტრი, რომელიც პროფესორების დარონ აცემოღლუს, დევიდ ოტორისა და საიმონ ჯონსონის თანა-ხელმძღვანელობით შეიქმნა, 2025 წლის 3 ნოემბერს ოფიციალურად ამოქმედდა. ცენტრის მიზანია შეისწავლოს მზარდი ეკონომიკური უთანასწორობის გამომწვევი მიზეზები და მოძებნოს ინოვაციური გზები უფრო სამართლიანი ეკონომიკური ტრაექტორიის შესაქმნელად. გახსნის ღონისძიებაზე განხილული იყო სიმდიდრის უთანასწორობა, ლიბერალიზმი, მუშაკთა ინტერესებზე ორიენტირებული ხელოვნური ინტელექტი დ
ხელოვნური ინტელექტი ენერგოსისტემის ოპტიმიზაციისთვის: MIT-ის ექსპერტი გამოწვევებსა და შესაძლებლობებზე
მიუხედავად იმისა, რომ ხელოვნური ინტელექტი ცნობილია ენერგიის მაღალი მოხმარებით, განსაკუთრებით მონაცემთა ცენტრებში, ზოგიერთ AI ინსტრუმენტს აქვს მნიშვნელოვანი პოტენციალი ენერგიის მოხმარების შესამცირებლად და ელექტროენერგიის ქსელების ეფექტურობის გასაუმჯობესებლად. MIT-ის ექსპერტი, პრია დონტი, განმარტავს, თუ როგორ შეუძლია ხელოვნურ ინტელექტს ქსელის ოპტიმიზაცია, განახლებადი ენერგიის ინტეგრაცია და რთული ბალანსირების პრობლემების გადაჭრა.
ხელოვნური ინტელექტით შექმნილი გამძლე 3D ობიექტები: როგორ გადადის AI ციფრულიდან ფიზიკურ სამყაროში
გენერაციულმა ხელოვნურმა ინტელექტმა ციფრული კონტენტის შექმნა რევოლუციურად შეცვალა, მაგრამ ფიზიკურად გამძლე ობიექტების შექმნა გამოწვევად რჩებოდა. MIT-ის მკვლევრებმა შექმნეს „MechStyle“ – ხელოვნური ინტელექტის სისტემა, რომელიც აერთიანებს გენერაციულ დიზაინს ფიზიკის სიმულაციებთან, რათა შეიქმნას პერსონალიზებული, გამძლე 3D-საბეჭდი ნივთები, როგორიცაა ტელეფონის ქეისები, კაუჭები და დამხმარე მოწყობილობები. სისტემა უზრუნველყოფს მათ სტრუქტურულ მთლიანობას და სასურველ ტაქტილურ თვისებებს რეალურ სამყაროში გამოსაყ
MIT-ის სიგელის ოჯახის ინტელექტის კვლევის ცენტრი (SQI) ადამიანის ტვინისა და ხელოვნური ინტელექტის საიდუმლოებებს იკვლევს
MIT-ის შვარცმანის კომპიუტერული მეცნიერებების კოლეჯში შემავალი სიგელის ოჯახის ინტელექტის კვლევის ცენტრი (SQI) აერთიანებს მკვლევრებს, რათა შეისწავლონ ინტელექტი მეცნიერული გამოკვლევისა და ინჟინერიის მეშვეობით. ცენტრის მიზანია გაიგოს, როგორ წარმოქმნის ტვინი ინტელექტს და როგორ შეიძლება მისი რეპლიკაცია ხელოვნურ სისტემებში. ცოტა ხნის წინ ცენტრს სახელი შეეცვალა სიგელის ოჯახის ფონდის მსხვილი შემოწირულობის აღსანიშნავად, რაც SQI-ის კვლევით საქმიანობას აფართოებს. დამფუძნებელი დევიდ სიგელი ხაზს უსვამს ადამია
MIT-ის მკვლევრები მანქანური სწავლების მოდელების სანდოობას ახალ გარემოში ეჭვქვეშ აყენებენ
MIT-ის მეცნიერებმა გამოავლინეს მანქანური სწავლების მოდელების მნიშვნელოვანი ჩავარდნები, როდესაც ისინი გამოიყენება გაუწვრთნელ მონაცემებზე. კვლევამ აჩვენა, რომ „საუკეთესო“ მოდელიც კი შეიძლება უარესი აღმოჩნდეს ახალ გარემოში მონაცემთა 75 პროცენტისთვის, რაც ხშირად ცრუ კორელაციებითაა გამოწვეული და აუცილებელს ხდის მოდელების მუდმივ ტესტირებას ახალ კონტექსტში განთავსებისას.
MIT-ის მკვლევრები: მანქანური სწავლების მოდელები ახალ გარემოში მარცხდება, რაც ფართო ტესტირების აუცილებლობას უსვამს ხაზს
MIT-ის მკვლევრებმა დაადგინეს, რომ მანქანური სწავლების მოდელები, თუნდაც დიდი მოცულობის მონაცემებზე გაწვრთნილი და თავდაპირველ გარემოში კარგად მოქმედი, შესაძლოა მნიშვნელოვნად ჩავარდნენ, როდესაც ისინი ახალ, განსხვავებულ მონაცემებზე გამოიყენება. ეს ხშირად ხდება „მცდარი კორელაციების“ გამო, რომლებსაც მოდელი სასწავლო მონაცემებიდან ითვისებს, რაც იწვევს არასანდო პროგნოზებსა და მიკერძოებულ გადაწყვეტილების მიღებას, განსაკუთრებით ისეთ კრიტიკულ სფეროებში, როგორიცაა სამედიცინო დიაგნოსტიკა. მიგნებები ხაზს უსვამ
ხელოვნური ინტელექტი და რაციონალურობა: MIT-ის ახალი ინტერდისციპლინური კურსი
MIT-ში ახალი კურსი, „ხელოვნური ინტელექტი და რაციონალურობა“, სტუდენტებს უბიძგებს, გამოიკვლიონ ფილოსოფიური საკითხები ხელოვნური ინტელექტის კვლევის პრიზმაში. ის არ იძლევა კონკრეტულ პასუხებს, არამედ აძლევს სტუდენტებს ინსტრუმენტებს, რომ კრიტიკულად იფიქრონ ხელოვნური ინტელექტის გადაწყვეტილების მიღებაზე, რაციონალურ აგენტურობაზე და ადამიანის შემეცნებით შეზღუდვებზე. ეს ინტერდისციპლინური კურსი, რომელიც აერთიანებს კომპიუტერულ მეცნიერებასა და ფილოსოფიას, შემუშავებულია MIT შვარცმანის გამოთვლითი ტექნოლოგიების კ
MIT-ის მკვლევარებმა შექმნეს AI მოდელი, რომელიც მასალების სინთეზს ამარტივებს
მასაჩუსეტსის ტექნოლოგიური ინსტიტუტის (MIT) მკვლევარებმა შექმნეს ხელოვნური ინტელექტის (AI) მოდელი, სახელწოდებით DiffSyn, რომელიც მეცნიერებს მასალების სინთეზის პროცესში უძღვება, სთავაზობს რა პერსპექტიულ სინთეზის გზებს. მოდელი წარმატებით იქნა გამოყენებული ცეოლითების კლასის მასალებისთვის, სადაც მან უმაღლესი სიზუსტით იწინასწარმეტყველა ეფექტური სინთეზის გზები, რამაც გამოიწვია გაუმჯობესებული თერმული სტაბილურობის მქონე ახალი ცეოლითის შექმნა. ეს მიღწევა მნიშვნელოვნად აჩქარებს მასალების აღმოჩენის პროცესს
MIT-ის ინოვაცია: ხელოვნური ინტელექტი ეკრანიდან ფიზიკურ ობიექტებში ინაცვლებს
MIT-ის კურსზე სახელწოდებით „ინტერაქციული ინტელექტი“ შეიქმნა „დიდი ენობრივი ობიექტები“ (LLOs) — ფიზიკური ინტერფეისები, რომლებიც ხელოვნურ ინტელექტს (AI) რეალურ სამყაროში გადააქვს. ამ ობიექტების მიზანია, AI-ს მიეცეს რეალურ დროში კონტექსტუალური გაგება. სტუდენტებმა შექმნეს „Kitchen Cosmo“, AI-ზე დაფუძნებული რეცეპტების გენერატორი, რომელიც სკანირებს ინგრედიენტებს და პერსონალიზებულ კერძებს ქმნის, რაც 1969 წლის Honeywell Kitchen Computer-ით იყო შთაგონებული.
MIT-ის სტუდენტი ქეთი სპივაკოვსკი ჩერჩილის სტიპენდიანტი გახდა
MIT-ის დამამთავრებელი კურსის სტუდენტი ქეთი სპივაკოვსკი 2026-27 წლების ჩერჩილის სტიპენდიანტად შეირჩა. ის ამ შემოდგომიდან გაერთიანებული სამეფოს კემბრიჯის უნივერსიტეტის Wellcome Sanger Institute-ში ბიოლოგიურ მეცნიერებათა მაგისტრატურაზე (MPhil) ისწავლის. სპივაკოვსკი, რომელიც ერთდროულად სწავლობს ბიოლოგიურ ინჟინერიასა და ხელოვნურ ინტელექტს, მიზნად ისახავს გამოთვლითი ტექნოლოგიებისა და ბიოინჟინერიის ინტეგრირებას აკადემიურ კვლევით კარიერაში, რათა შექმნას მყარი და მასშტაბური გადაწყვეტილებები ჯანმრთელობის
ხელოვნური ინტელექტით ახალი ანტიბიოტიკების აღმოჩენა: ჯეიმს კოლინსის კვლევა
პროფესორი ჯეიმს ჯ. კოლინსი, სინთეზური ბიოლოგიის ერთ-ერთი ფუძემდებელი და ხელოვნური ინტელექტის ჯანდაცვაში გამოყენების წამყვანი მკვლევარი, MIT-სა და სხვა ინსტიტუტებში მუშაობს ინჟინერირებული უჯრედების შექმნაზე და ახალი ანტიბიოტიკების აღმოჩენაზე. მისი კვლევა, რომელიც ღრმა სწავლასა და ხელოვნურ ინტელექტს ეფუძნება, მოიცავს ისეთი ინოვაციური პრეპარატების შექმნას, როგორიცაა ჰალიცინი, რომელიც ეფექტურია მრავალრეზისტენტული ბაქტერიული პათოგენების წინააღმდეგ. კოლინსი ხაზს უსვამს თანამშრომლობის მნიშვნელობას და ს
MIT-ის პროფესორი ანტონიო ტორალბა გამოთვლითი ტექნოლოგიების ასოციაციის (ACM) წევრად დასახელდა
ანტონიო ტორალბა, MIT-ის ელექტროინჟინერიისა და კომპიუტერული მეცნიერების პროფესორი და ხელოვნური ინტელექტის განყოფილების ხელმძღვანელი, 2025 წლისთვის გამოთვლითი ტექნოლოგიების ასოციაციის (ACM) წევრად დასახელდა. ეს არის უმაღლესი ჯილდო გამოთვლითი და საინფორმაციო ტექნოლოგიების სფეროში შეტანილი გამორჩეული წვლილისთვის. მასთან ერთად, ეს პატივი MIT-ის სამმა კურსდამთავრებულმაც დაიმსახურა.
ბრაიან ჰედენი MIT-ის SERC-ის თანა-ასოცირებული დეკანის თანამდებობაზე დაინიშნა
ბრაიან ჰედენი, MIT-ის 2012 წლის დოქტორი, 16 იანვრიდან დაინიშნა MIT-ის შვარცმანის კომპიუტერული მეცნიერების კოლეჯის ინტერდისციპლინარული ინიციატივის, გამოთვლითი ტექნოლოგიების სოციალური და ეთიკური პასუხისმგებლობის (SERC) თანა-ასოცირებულ დეკანად. ჰედენი, რომლის ექსპერტიზა ეპისტემოლოგიაში, გადაწყვეტილების თეორიასა და ეთიკაში გადამწყვეტ მნიშვნელობას იძენს ხელოვნური ინტელექტისა და გამოთვლითი მეცნიერების ეპოქაში, უხელმძღვანელებს SERC-ის კვლევით, სასწავლო და საზოგადოებრივ პროგრამებს. SERC, რომელიც 2020 წე
MIT-ის EnCompass: ჩარჩო, რომელიც AI აგენტებს LLM-ის შეცდომების გამოსწორებაში ეხმარება
ხელოვნური ინტელექტის (AI) ინსტრუმენტები, განსაკუთრებით AI აგენტები, სულ უფრო მოთხოვნადი ასისტენტები ხდებიან. ისინი ხშირად იყენებენ დიდ ენობრივ მოდელებს (LLM), რომლებიც, მიუხედავად მათი სიმძლავრისა, შეცდომებსაც უშვებენ. ასეთი შეცდომების გამოსწორების ლოგიკის (უკან დაბრუნება, ხელახალი მცდელობა) დაპროგრამება შრომატევადია. MIT-ის კომპიუტერული მეცნიერებისა და ხელოვნური ინტელექტის ლაბორატორიის (CSAIL) და Asari AI-ის მკვლევარებმა შექმნეს ჩარჩო „EnCompass“, რომელიც ავტომატურად უმკლავდება LLM-ის შეცდომებს
MIT-ის პრეზიდენტი სალი კორნბლუტი და ასისტენტ-პროფესორი ჯონ ურშელი GBH-ის ეთერში
MIT-ის პრეზიდენტმა სალი კორნბლუტმა და ასისტენტ-პროფესორმა ჯონ ურშელმა მონაწილეობა მიიღეს GBH-ის გადაცემებში „Boston Public Radio“ და „The Curiosity Desk“. კორნბლუტმა ისაუბრა MIT-ზე, კვლევების გამოწვევებზე, მეცნიერების მნიშვნელობასა და უნივერსიტეტის ფინანსებზე, ურშელმა კი ფეხბურთზე მათემატიკის სიყვარული განიხილა. „The Curiosity Desk“ ასევე უმასპინძლებს MIT-ის სხვა სტუმრებს, რომლებიც საკვერცხის კიბოს დიაგნოსტიკასა და ფიგურულ სრიალში ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებას განიხილავენ.
MIT-ის კვლევა: დიდი ენის მოდელების (LLM) რეიტინგები საოცრად მგრძნობიარეა მომხმარებლის უკუკავშირის მიმართ
MIT-ის მკვლევრებმა აღმოაჩინეს, რომ დიდი ენის მოდელების (LLM) რეიტინგული პლატფორმები საოცრად მგრძნობიარეა მომხმარებლის უკუკავშირის მიმართ. მათმა კვლევამ აჩვენა, რომ კრაუდსორსინგული მონაცემების მცირე ნაწილის ამოღებასაც კი შეუძლია რეიტინგების შეცვლა, რამაც შესაძლოა კომპანიები შეცდომაში შეიყვანოს საუკეთესო მოდელის არჩევისას. მკვლევრებმა შეიმუშავეს ეფექტური მეთოდი, რომელიც ავლენს შედეგების დამახინჯებაზე პასუხისმგებელ ინდივიდუალურ შეფასებებს, რაც ხაზს უსვამს რეიტინგების შეფასების უფრო მკაცრი სტრატეგიე
MIT-ის კვლევა: LLM-ის რეიტინგები მოულოდნელად მგრძნობიარეა მცირე მონაცემების მიმართ
MIT-ის მკვლევარებმა აღმოაჩინეს, რომ დიდი ენობრივი მოდელების (LLM) რეიტინგის პლატფორმები ძალზე მგრძნობიარეა მომხმარებლის მცირე რაოდენობის შეფასებების მიმართ. ამან შესაძლოა კომპანიები შეცდომაში შეიყვანოს LLM-ის არჩევისას. მათ შეიმუშავეს სწრაფი მეთოდი, რომელიც ავლენს შედეგების დამახინჯებაზე პასუხისმგებელ „გავლენიან“ ხმებს და ხაზს უსვამს მოდელის შეფასების უფრო მკაცრი სტრატეგიების საჭიროებას.
ხელოვნური ინტელექტი ფიგურულ სრიალში: MIT-ის მკვლევრები სპორტის გაუმჯობესებასა და ესთეტიკურ შეფასებას იკვლევენ
MIT-ის კურსდამთავრებული ჯერი ლუ (Jerry Lu) ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებულ ოპტიკური თვალთვალის სისტემას, OOFSkate-ს, ქმნის, რათა ფიგურული სრიალის მოციგურავეებს ნახტომების გაუმჯობესებაში დაეხმაროს. ის ასევე იმუშავებს NBC Sports-თან 2026 წლის ზამთრის ოლიმპიადაზე, რათა კომენტატორებსა და მაყურებლებს რთული შეფასების სისტემის უკეთ გაგებაში დაეხმაროს. პარალელურად, პროფესორი ანეტ ჰოსოი (Anette Hosoi) იკვლევს, თუ როგორ აფასებენ ხელოვნური ინტელექტის სისტემები ესთეტიკურ შესრულებას ფიგურულ სრიალში, სპორტში ხ
MIT-ის გუნდმა ტვინის ღეროს სასიცოცხლოდ მნიშვნელოვანი შეკვრების ვიზუალიზაციისთვის ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტი წარადგინა
MIT-ის, ჰარვარდის უნივერსიტეტისა და მასაჩუსეტსის გენერალური ჰოსპიტალის მკვლევართა ჯგუფმა შექმნა ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებული პროგრამული უზრუნველყოფა, სახელწოდებით „ტვინის ღეროს შეკრების ხელსაწყო“ (BSBT), რომელსაც შეუძლია დიფუზიური MRI-ს გამოყენებით ავტომატურად განასხვავოს ტვინის ღეროში არსებული რვა სხვადასხვა „თეთრი ნივთიერების“ შეკვრა. ეს გარღვევა საშუალებას იძლევა უკეთ შეფასდეს ტრავმით ან ნეიროდეგენერაციული დაავადებებით გამოწვეული ცვლილებები, გამოავლინოს პარკინსონის, გაფანტული სკლეროზის, ტრ
MIT-ის მკვლევარი AMR-ის წინააღმდეგ სინთეზურ ბიოლოგიასა და ხელოვნურ ინტელექტს იყენებს
MIT-ის პროფესორი ჯეიმს ჯ. კოლინზი მრავალდისციპლინურ კვლევით პროექტს უძღვება, რომელიც ანტიმიკრობული რეზისტენტობის (AMR) მზარდი გლობალური საფრთხის წინააღმდეგ სინთეზურ ბიოლოგიასა და გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს იყენებს. Jameel Research-ის მიერ დაფინანსებული 3-წლიანი, 3 მილიონი დოლარის ღირებულების პროექტი მიზნად ისახავს პროგრამირებადი ანტიბაქტერიულების შემუშავებას ძირითადი პათოგენების წინააღმდეგ. კვლევა ფოკუსირებულია ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით მცირე ცილების შექმნაზე, რომლებიც მიზანმიმართულად
MIT-ის პროფესორი რაფაელ გომეს-ბომბარელი: ხელოვნური ინტელექტი მეცნიერების ტრანსფორმაციის ზღვარზეა
MIT-ის ასოცირებული პროფესორი რაფაელ გომეს-ბომბარელი, რომელმაც ახლახან მიიღო მუდმივი პროფესორის სტატუსი, ათწლეულზე მეტია, რაც ხელოვნურ ინტელექტს ახალი მასალების აღმოსაჩენად იყენებს – ბატარეებიდან დაწყებული OLED-ებით დამთავრებული. ის მიიჩნევს, რომ ხელოვნური ინტელექტი „მეორე გარდამტეხ ეტაპზეა“, ენისა და მრავალი მოდულობის გაერთიანებით ზოგადი სამეცნიერო ინტელექტის შესაქმნელად, რაც სამეცნიერო კვლევებისთვის უფრო გამარტივებულ და პროდუქტიულ მომავალს გვპირდება.
MIT-ის ახალი AI სისტემა რობოტებს საშუალებას აძლევს, წამებში შექმნან 3D რუკები რთულ გარემოში
MIT-ის მკვლევრებმა შეიმუშავეს ინოვაციური AI-სისტემა, რომელიც რობოტებს საშუალებას აძლევს, სწრაფად შექმნან დეტალური 3D რუკები რთულ გარემოში. სისტემა აერთიანებს ხელოვნური ინტელექტის ვიზუალურ მოდელებსა და კლასიკურ კომპიუტერულ ხედვას, რათა დაამუშაოს გამოსახულებების შეუზღუდავი რაოდენობა და შეკეროს მცირე ქვერუკები ერთიან 3D რეკონსტრუქციაში. ეს მიდგომა აუმჯობესებს სამძებრო-სამაშველო რობოტების ეფექტურობას და პოტენციურად გამოიყენება გაფართოებული რეალობის აპლიკაციებისა და სამრეწველო რობოტებისთვის.
ფილიპ იზოლა: ადამიანის მსგავსი ინტელექტის კვლევა ხელოვნურ ინტელექტში
MIT-ის ელექტროტექნიკისა და კომპიუტერულ მეცნიერებათა დეპარტამენტის პროფესორი ფილიპ იზოლა ადამიანის მსგავსი ინტელექტის ფუნდამენტურ მექანიზმებს გამოთვლითი პერსპექტივიდან იკვლევს. მისი კვლევა ძირითადად ფოკუსირებულია კომპიუტერულ ხედვასა და მანქანურ სწავლებაზე, იკვლევს თუ როგორ ყალიბდება ინტელექტი ხელოვნური ინტელექტის მოდელებში, როგორ სწავლობენ ისინი სამყაროს წარმოდგენას და რა საერთო აქვს მათ „ტვინს“ ადამიანის გონებასთან. იზოლას მიზანია, გაიგოს ინტელექტის სხვადასხვა ფორმის საერთო ნიშნები, რათა ხელი შე