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MIT將投入10億美元在現有的電腦科學學院外，設立AI及運算學院，扮演跨電腦科學、AI、資料科學及相關領域的整合樞紐。

美國AI新創Predictim最近開發出一款褓姆篩選App，來幫父母避開惡褓姆。這款App運用NLP、電腦視覺和大數據技術，來過濾應徵者在社交媒體上的貼文和照片，來預測性格特徵、行為特徵和擅長領域等，並提供風險評估指數，來反映雇用該褓姆的整體風險。

MIT電腦科學與人工智慧實驗室（CSAIL），近日正在開發一套體內晶片定位系統ReMix，可尋找植入體內的微晶片，並加以定位。雖然ReMix的定位精準度已達1.4公分，但他們認為AI定位精準度要在公釐範圍，才能應用於臨床，也因此正不斷改善現有演算法。

MIT研究員訓練出一套增強式學習模型，可根據每位罹患膠質母細胞瘤（GBM，為腦癌一種）病人的狀況，來減少藥物劑量，使其不必接受多餘的毒性物質，同時也能縮小腫瘤。

柏克萊加州大學的人工智慧研究院（BAIR）研究員Tianhe Yu和Chelsea Finn，日前展示自己開發的AI系統：只要讓機器人觀看人類示範一次，就學會辨識新物件、並擺放到正確的位置。

MIT發表稱為PixelPlayer的人工智慧系統，以影片的視覺元素代替人為標籤，讓系統達到自我監督學習的目的，自動辨識聲音與樂器間的關聯，不只可用於音樂的編輯與後製，還能用於機器人研究領域，幫助其理解環境聲音的來源。

使用無線訊號做為繪製人體骨架的輸入，其優勢在於當人體受到物體遮蔽時，仍然可以精確抓取人體骨架，而不像傳統電腦視覺技術，遇到被遮住的部位就沒轍。

無線電攻擊相當危險，甚至對在體內安裝胰島素幫浦或是心臟起博器的病人有生命威脅。MIT的新型無線電發射器，以超高速隨機跳頻技術確保資料傳輸安全。