Студентка последнего курса MIT Кэти Спиваковская была выбрана стипендиатом Churchill Scholar на 2026–2027 годы. Она будет учиться в магистратуре по биологической науке в Институте Велкома Сангера при Кембриджском университете в Великобритании этой осенью.
О Кэти Спиваковской
Кэти Спиваковская изучает биоинженерию и искусственный интеллект, а также математику и биологию. Она стремится интегрировать вычисления и биоинженерию в академических исследованиях, чтобы разрабатывать надёжные и масштабируемые решения, способствующие улучшению здоровья людей.
В лаборатории Bathe BioNanoLab MIT Спиваковская исследует терапевтическое применение ДНК-оригами и наночастиц на основе ДНК для доставки генов и мРНК. Она является соавтором статьи, которая готовится к публикации в журнале Science.
Спиваковская возглавляет разработку иммунной терапии против раковой кахексии в команде, поддерживаемой MIT BioMakerSpace. Эта работа принесла серебряную медаль на международном конкурсе по синтетической биологии iGEM и была опубликована в журнале MIT Undergraduate Research Journal.
Ранее Спиваковская работала в команде по моделированию и информатике в компании Merck, где характеризовала мутации белков, связанных с раком, а также в Центре структурной биологии в Нью-Йорке, где она улучшала модели обнаружения частиц с помощью криогенной электронной микроскопии.
На кампусе Спиваковская руководит Инициативой для студентов в MIT Biotech Group. Она активно занимается преподаванием и наставничеством, работая лектором и содиректором курса 6.S095 (Решение вероятностных задач), а также ассистентом преподавателя на курсах 20.309 (Биоинструментарий) и 20.A06 (Практическое изготовление в биологической инженерии).
«Кэти — блестящий исследователь, обладающий острым интеллектуальным любопытством, которое сделает её лидером в области биоинженерии в будущем. Мы гордимся тем, что она будет представлять MIT в Кембриджском университете», — говорит Ким Бенард, заместитель декана по выдающимся стипендиям.
Стипендия Churchill Scholarship
Стипендия Churchill Scholarship — это высококонкурентная стипендия, которая ежегодно предлагает 16 американским студентам возможность получить финансируемую степень магистра в области науки, математики или инженерии в Черчилль-колледже при Кембриджском университете. Стипендия, учреждённая в 1963 году, увековечивает память о видении бывшего британского премьер-министра Уинстона Черчилля относительно научного обмена между США и Великобританией. С 2017 года ежегодно присуждаются две стипендии Kanders Churchill Scholarships для обучения в области научной политики.
Студенты MIT, заинтересованные в получении дополнительной информации о стипендии Churchill, могут связаться с Ким Бенард в MIT Career Advising and Professional Development.
Как искусственный интеллект может выйти за пределы экрана?
Этот вопрос лёг в основу курса 4.043/4.044 (Interaction Intelligence) в MIT, посвящённого разработке новой категории интерактивных объектов на основе искусственного интеллекта. Известные как большие языковые объекты (LLOs), эти физические интерфейсы расширяют возможности больших языковых моделей в реальном мире. Их поведение может быть специально сгенерировано для конкретных людей или приложений, а взаимодействие может развиваться от простого к всё более сложному, обеспечивая значимую поддержку как для новичков, так и для экспертов.
«Я пришёл к пониманию того, что, несмотря на свою мощь, эти новые формы интеллекта всё ещё во многом не знают мир за пределами языка», — говорит Марсело Коэльо, адъюнкт-профессор практики в Департаменте архитектуры MIT, который несколько лет преподаёт в дизайнерской студии и руководит лабораторией Design Intelligence Lab. «Им не хватает понимания в реальном времени, контекстуального понимания нашего физического окружения, телесного опыта и социальных отношений, чтобы быть по-настоящему разумными. В отличие от них, LLOs физически расположены и взаимодействуют в реальном времени с окружающей средой».
Проект Kitchen Cosmo
Студенты Джейкоб Пейн и Ая Махмуд сосредоточились на кухне. Они создали устройство под названием Kitchen Cosmo, которое функционирует как «генератор рецептов». Одной из задач было заставить LLM последовательно учитывать реальные параметры приготовления пищи, такие как время нагрева, температура и т. д. Они также работали над тем, чтобы LLM распознавал вкусовые профили и специи, характерные для региональных и культурных блюд по всему миру, чтобы поддерживать более широкий спектр кухонь.
Kitchen Cosmo имеет веб-камеру, которая открывается, чтобы сканировать ингредиенты, установленные на прилавке. Он переводит их в рецепт, который учитывает общие специи и приправы, распространённые в большинстве домашних хозяйств. Интегрированный термопринтер выдаёт распечатанный рецепт, который отрывается. Рецепты можно хранить в пластиковом контейнере в основании.
Пока Kitchen Cosmo привлёк внимание в дизайнерских журналах, у студентов есть идеи, как развивать будущие версии. Пейн хотел бы видеть, как устройство использует данные, которые у нас есть на кухне, и использует ИИ в качестве посредника, предлагая советы по улучшению того, что вы готовите в данный момент. Махмуд изучает, как оптимизировать Kitchen Cosmo для своей диссертации. Однокурсники предложили модернизировать его возможности. Например, давать многопользовательские инструкции, которые дают нескольким людям задания, необходимые для выполнения рецепта. Также предлагается создать «режим обучения», в котором кухонный инструмент, например, нож для очистки овощей, устанавливается перед Kitchen Cosmo, и он выдаёт инструкции по использованию инструмента. Махмуд также изучает историю пищевой науки.
«Я хочу лучше понять, как обучать ИИ, чтобы он полностью понимал еду и мог адаптировать рецепты под предпочтения пользователя», — говорит она.
Махмуд начала своё образование в MIT как геолог, и, по её словам, переход к дизайну стал для неё откровением. Каждый дизайнерский класс был вдохновляющим. Курс Коэльо стал для неё первым курсом, включающим проектирование с помощью ИИ. Махмуд говорит, что курс помог ей определить путь в продуктовом дизайне.
1. Какие научные и академические достижения Кэти Спиваковской делают её достойным стипендиатом Churchill Scholarship?
Кэти Спиваковская изучает биоинженерию и искусственный интеллект, а также математику и биологию. Она стремится интегрировать вычисления и биоинженерию в академических исследованиях, чтобы разрабатывать надёжные и масштабируемые решения, способствующие улучшению здоровья людей. Её исследования в лаборатории Bathe BioNanoLab MIT включают терапевтическое применение ДНК-оригами и наночастиц на основе ДНК для доставки генов и мРНК. Она также является соавтором статьи, которая готовится к публикации в журнале Science.
2. Какие возможности открывает использование больших языковых объектов (LLOs) в реальном мире?
Большие языковые объекты (LLOs) — это физические интерфейсы, которые расширяют возможности больших языковых моделей в реальном мире. Их поведение может быть специально сгенерировано для конкретных людей или приложений, а взаимодействие может развиваться от простого к всё более сложному, обеспечивая значимую поддержку как для новичков, так и для экспертов.
3. Какие цели преследовали студенты Джейкоб Пейн и Ая Махмуд при создании устройства Kitchen Cosmo?
Джейкоб Пейн и Ая Махмуд создали устройство Kitchen Cosmo, которое функционирует как «генератор рецептов». Одной из задач было заставить LLM последовательно учитывать реальные параметры приготовления пищи, такие как время нагрева, температура и т. д. Они также работали над тем, чтобы LLM распознавал вкусовые профили и специи, характерные для региональных и культурных блюд по всему миру, чтобы поддерживать более широкий спектр кухонь.
4. Какие перспективы развития устройства Kitchen Cosmo видят его создатели?
Пока Kitchen Cosmo привлёк внимание в дизайнерских журналах, у студентов есть идеи, как развивать будущие версии. Пейн хотел бы видеть, как устройство использует данные, которые у нас есть на кухне, и использует ИИ в качестве посредника, предлагая советы по улучшению того, что вы готовите в данный момент. Махмуд изучает, как оптимизировать Kitchen Cosmo для своей диссертации. Однокурсники предложили модернизировать его возможности. Например, давать многопользовательские инструкции, которые дают нескольким людям задания, необходимые для выполнения рецепта. Также предлагается создать «режим обучения», в котором кухонный инструмент, например, нож для очистки овощей, устанавливается перед Kitchen Cosmo, и он выдаёт инструкции по использованию инструмента.