C3.ai DTI: nuevo Instituto de Investigación Tecnológico

Empresas y universidades se han unido para crear un nuevo centro de formación donde desarrollar nuevas herramientas de Inteligencia Artificial.

Microsoft y C3.ai colaboran con la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign, la Universidad de California en Berkeley, la Universidad de Princeton, la Universidad de Chicago, el Instituto Tecnológico de Massachusetts y la Universidad Carnegie Mellon, para crear el Instituto de Transformación Digital C3.ai.

Este consorcio se dedicará a la investigación colectiva centrada en la Inteligencia Artificial, aprendizaje automático, IoT o el análisis de grandes datos. También quieren ayudar a la transformación digital de los negocios, el gobierno y la sociedad. 

Primer proyecto

El C3.ai DTI ha invitado a todos los académicos, desarrolladores e investigadores que se centren en el desafió de combatir la enfermedad COVID-19. Además, quieren que los trabajos que se desarrollen tengan el objetivo paralelo de servir para futuras pandemias.

A través de una sociedad público-privada, tenemos la oportunidad de cambiar el curso de una pandemia mundial”, continuó  Thomas M. Siebel, director ejecutivo de C3.ai. “No puedo imaginar un uso más importante de la inteligencia artificial”.

Para obtener la beca los temas tiene que estar relacionados con los siguientes:

  1. Aplicación del aprendizaje automático y otros métodos de inteligencia artificial para mitigar la propagación de la pandemia de COVID-19.
  2. Protocolos médicos específicos del genoma de la COVID-19, incluida la medicina de precisión de las respuestas del huésped.
  3. Métodos de informática biomédica para el diseño y readaptación de fármacos.
  4. Diseño e intercambio de ensayos clínicos para recopilar datos sobre medicamentos, tratamientos e intervenciones.
  5. Modelización, simulación y predicción para comprender la propagación de la COVID-19 y la eficacia de las intervenciones.
  6. Análisis de optimización y logística para el diseño de intervenciones y estrategias de salud pública.
  7. Enfoques rigurosos para diseñar estrategias de muestreo y realización de pruebas.
  8. Análisis de datos para la investigación de la COVID-19 aprovechando datos privados y confidenciales.
  9. Mejoramiento de la resiliencia social en respuesta a la propagación de la pandemia de COVID-19.
  10. Iniciativas más amplias en biomedicina, modelización de enfermedades infecciosas, logística y optimización de respuestas, iniciativas de salud pública, herramientas y metodologías en torno a la contención de enfermedades infecciosas en aumento y la respuesta a las pandemias, a fin de estar mejor preparados para futuras enfermedades infecciosas.

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