Lauren Ren Ramlan นักวิจัย และนักศึกษาปริญญาเอกด้านเทคโนโลยีชีวภาพของ MIT พัฒนาจอแสดงผล 1-bit ความละเอียด 32x48 พิกเซล โดยใช้เซลล์ E.coli ทำหน้าที่แทนเม็ดพิกเซล และควบคุมให้เซลล์เรืองแสงตามต้องการ ด้วยโปรตีนเรืองแสง ก่อนจะนำเกม Doom ไปแสดงผลยนกำแพงเซลล์

อย่างไรก็ตามการเล่น Doom เวอร์ชันนี้แบบจริงจังนั้นเป็นไปได้ยาก เพราะเซลล์ E.coli นั้นมีขีดจำกัด เนื่องจากเซลล์ต่าง ๆ จะใช้เวลา 70 นาทีในการส่องสว่าง และ 8 ชั่วโมง 20 นาที เพื่อให้เซลล์กลับสู่สถานะเริ่มต้น เท่ากับว่าเกม Doom เวอร์ชันนี้แสดงผล 1 เฟรมต่อ 8 ชั่วโมงโดยประมาณ

ทีมวิจัยของ MIT ประกาศความสำเร็จในการออกแบบยาต้านแบคทีเรีย methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA) ในจานเพาะเชื้อได้สำเร็จโดยอาศัยการออกแบบและทำนายประสิทธิภาพจากโมเดลปัญญาประดิษฐ์

โมเดลปัญญาประดิษฐ์ที่ใช้เป็น deep learning ฝึกจากฐานข้อมูลสาร 39,000 แบบพร้อมโครงสร้างทางเคมีเพื่อสร้างโมเดลนำนายว่าสารใดควรมีฤทธิ์ต้านเชื้อโรค นอกจากนี้ทีมงานยังสร้างโมเดลอีก 3 ชุดเพื่อทำนายว่าสารใดเป็นอันตรายต่อมนุษย์ หลังจากนั้นรันโมเดลกับสารประกอบ 12 ล้านแบบเพื่อหาว่าสารใดน่าจะเป็นยาได้

ผลการทำนายพบว่ามีสาร 5 กลุ่มที่น่าจะใช้งานได้ ทีมวิจัยจึงซื้อสารมาทดลองทั้งหมด 280 แบบ ทดลองในจานเพาะเชื้อ พบว่ามีสองแบบที่น่าจะใช้เป็นยาได้จริงๆ

MIT ประกาศความสำเร็จในการทดลองโครงการ TeraByte InfraRed Delivery (TBIRD) เชื่อมต่อระหว่างสถานีภาคพื้นดินกับดาวเทียมขนาดเล็กบนวงโคจรระดับต่ำที่แบนวิดท์ระดับ 100Gbps

TBIRD เป็นส่วนหนึ่งในโครงการสาธิตเทคโนโลยี Pathfinder Technology Demonstrator (PTD) และ TBIRD ก็ติดตั้งไปกับดาวเทียม PTD-3 ในทางทฤษฎี TBIRD สามารถส่งข้อมูลได้แบนวิดท์สูงสุดถึง 200Gbps สูงกว่าการใช้คลื่นวิทยุนับสิบนับร้อยเท่า ทีมงานมีแผนจะทดสอบแบนวิดท์สูงสุดต่อไปหลังจากทดสอบที่ 100Gbps สำเร็จไปแล้วในครั้งนี้

ทีมวิจัยจาก MIT สร้างอุปกรณ์ตรวจจับความเคลื่อนไหวของคนในห้องด้วยสัญญาณวิทยุเพื่อติดตามอาการของโรคพาร์กินสัน โดยตรวจจับทั้งความเคลื่อนไหวและความเร็วในการเดิน

ระบบอาศัยการยิงคลื่นวิทยุพลังงานต่ำจากอุปกรณ์รูปร่างคล้าย access point ในบ้าน แล้ววัดการสะท้อนคลื่นจากตัวคนที่อยู่ในบ้านจากนั้นนำข้อมูลผ่านระบบ machine learning เพื่อแปลค่าเป็นความเคลื่อนไหว ทีมวิจัยติดตั้งเครื่องในกลุ่มทดลองจำนวน 50 คนเป็นเวลา 1 ปี สามารถเก็บข้อมูลรวม ​200,000 รายการ ใช้ติดตามอาการโรคพาร์กินสันว่าหนักขึ้นหรือไม่

ข้อมูลแสดงให้เห็นว่าผู้ป่วยโรคพาร์กินสันที่อาการค่อยๆ ทรุดลงนั้นเดินช้าลงเรื่อยๆ ในอัตราสองเท่าตัวของผู้ที่ไม่ได้ป่วย

ทีมนักวิจัยจาก MIT พัฒนากล้องถ่ายภาพใต้น้ำเพื่องานสำรวจและเก็บข้อมูลทางวิทยาศาสตร์ โดยมีจุดเด่นตรงที่กล้องสามารถส่งข้อมูลให้ผู้ใช้ได้แบบไร้สายและอาศัยพลังงานไฟฟ้าที่มันสร้างขึ้นเองโดยไม่ต้องใช้แบตเตอรี่ในการจ่ายพลังงานให้กับเซ็นเซอร์และชิ้นส่วนกลไกต่างๆ

ภาพถ่ายที่ได้จากกล้องเป็นภาพสีขนาด 324*244 พิกเซล ตัวกล้องมีแหล่งกำเนิดแสงในตัวทำให้สามารถใช้งานถ่ายภาพใต้น้ำในจุดที่แสงอาทิตย์ส่องไม่ถึงได้ เช่น การถ่ายภาพในแหล่งน้ำที่มีความขุ่นมาก โดยใช้การส่งสัญญาณมายังเครื่องรับด้วยคลื่นเสียง

Dina Katabi ศาสตราจารย์คณะวิศวกรรมไฟฟ้าและวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ของสถาบันเทคโนโลยีแมสซาชูเชตส์ (MIT) และคณะ ได้พัฒนาโมเดลปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถตรวจพบโรคพาร์กินสันได้ โดยอาศัยการหายใจช่วงกลางคืนหรือตอนนอน

ตัวอุปกรณ์ที่ใช้จะมีลักษณะคล้ายเราท์เตอร์ Wi-Fi ปล่อยคลื่นวิทยุออกมาเมื่อคนไข้นอนหลับในเวลากลางคืน คลื่นวิทยุจะกระทบกับสิ่งแวดล้อมรอบ ๆ รวมถึงร่างกายของคนไข้ และจับแพทเทิร์นการหายใจของคนไข้ ก่อนนำไปวิเคราะห์หาสิ่งบ่งชี้ ความร้ายแรงหรือติดตามอาการของโรคพาร์กินสันด้วยปัญญาประดิษฐ์

นักวิจัย MIT พัฒนาชุดทดสอบภูมิคุ้มกัน COVID-19 สำหรับให้คนใช้งานทดสอบด้วยตนเองได้ง่ายๆ ที่บ้าน

ชุดทดสอบนี้เป็นชุดทดสอบแบบ lateral flow test หรืออธิบายอย่างง่ายก็คือมีลักษณะการใช้งานคล้ายกับชุดทดสอบการติดเชื้อ COVID-19 ที่จะต้องหยดของเหลวที่ผสมกับส่วนผสมทางเคมีลงบนแผ่นทดสอบแล้วรอให้สารละลายซึมไปตามแผ่นทดสอบก่อนจะตรวจดูว่ามีแถบสีปรากฎขึ้นหรือไม่ สิ่งที่แตกต่างกันมีแค่เพียงของเหลวที่ใช้ในการทดสอบภูมิคุ้มกันนี้จะใช้หยดเลือดในการทดสอบ

นักวิจัยจาก MIT ได้พัฒนาแผ่นสติ๊กเกอร์แปะผิวหนังเพื่อใช้สำหรับบันทึกภาพอัลตร้าซาวด์ของอวัยวะภายในร่างกายมนุษย์ได้ต่อเนื่องนาน 48 ชั่วโมง

แผ่นสติ๊กเกอร์ดังกล่าวถูกเรียกว่า BAUS (bioadhesive ultrasound) เป็นแผงรับภาพอัลตร้าซาวด์ขนาดเล็กใกล้เคียงกับสแตมป์ (ขนาด 2*3 เซนติเมตร) ในการใช้งานก็เพียงแค่แปะแผ่น BAUS ลงบนผิวหนังในตำแหน่งที่ต้องการบันทึกภาพอัลตร้าซาวด์ของอวัยวะที่อยู่ภายใน และทำการเชื่อมต่อแผ่น BAUS เข้ากับอุปกรณ์แปลงสัญญาณเพื่อการบันทึกและวิเคราะห์ผล

นักวิจัยจากมหาวิทยาลัย MIT โชว์นวัตกรรมลำโพงที่มีความบางเหมือนกระดาษ แต่สามารถปล่อยเสียงได้ดังไม่แตกต่างจากลำโพงทั่วไป

ตัวลำโพงกระดาษนี้ทำจากวัสดุที่เรียกว่า Piezoelectric พื้นผิวมีลักษณะเหมือนโดมขนาดเล็กๆ ทำหน้าที่คอยสั่นเมื่อได้รับกระแสไฟฟ้า และสั่นไหวอากาศที่อยู่ด้านบนโดมลักษณะเดียวกับการปล่อยเสียงของลำโพง

ตัวแผ่น Piezoelectric มีความหนาเพียง 8 ไมครอน และมีแผ่นฟิล์มพลาสติก PET ประกบหน้าหลัง โดยฟิล์มด้านหน้าจะมีรูเล็กๆ ให้โดมที่เป็นแหล่งกำเนิดเสียงสั่นไหวได้อิสระ ส่วนฟิล์มด้านหลังมีหน้าที่เป็นพื้นผิวป้องกันแผ่น Piezoelectric กับพื้นผิวอื้นๆ เช่นกำแพง

ธนาคารกลางสหรัฐฯ ประจำบอสตัน (The Federal Reserve Bank of Boston) ร่วมกับศูนย์เงินดิจิทัลของ MIT เปิดรายงานการวิจัยเงินดิจิทัลธนาคารกลาง โดยนำเสนอสถาปัตยกรรมเงินดิจิทัลที่เป็นไปได้ 2 รูปแบบ พร้อมปล่อยซอร์สโค้ดเป็นโครงการ OpenCBDC ให้ทดสอบได้

OpenCBDC ทดสอบรูปแบบของเงินดิจิทัลโดยธนาคารกลางที่เป็นระบบรวมศูนย์ ธนาคารกลางเป็นผู้ดูแลระบบทั้งหมด แต่ระบบต้องกระจายตัว (distributed) เพื่อให้แน่ใจว่าไม่ล่ม สามารถรันระบบกระจายไปตามภูมิภาคต่างๆ และหากมีศูนย์ข้อมูลใดล่มไปก็กู้กลับมาได้ภายในเวลาต่ำกว่า 10 วินาที

สถาปัตยกรรมที่ OpenCBDC นำเสนอมี 2 แบบ ได้แก่

edX แพลตฟอร์มการเรียนออนไลน์แบบไม่แสวงผลกำไร ที่ก่อตั้งโดย MIT และมหาวิทยาลัย Harvard ประกาศขายกิจการให้กับ 2U แพลตฟอร์มบริการจัดการคอร์สเรียนออนไลน์ มูลค่าดีล 800 ล้านดอลลาร์ โดยเงินจากการขายนี้จะนำไปจ่ายคืนเงินกู้ยืมที่ได้จาก MIT และ Harvard ส่วนที่เหลือจะเข้าไปยังหน่วยงานไม่แสวงหากำไรของทั้งสองมหาวิทยาลัย

ในข้อตกลงของการขายนี้ 2U ให้คำรับรองว่าคอร์สเรียนทั้งหมดบน edX จะยังเข้าถึงได้ฟรีอย่างน้อย 5 ปี รวมทั้งคุ้มครองสิทธิในเนื้อหาของผู้ผลิต ส่วนแพลตฟอร์ม Open edX ที่เป็นโอเพนซอร์สให้มหาวิทยาลัยทั่วโลกนำไปใช้พัฒนาระบบเรียนออนไลน์นั้น ไม่อยู่ในการซื้อขายของดีลนี้

ทีมวิจัยจาก MIT นำเสนอโมเดลปัญญาประดิษฐ์คัดกรองโรคโควิดด้วยเสียงไอ สามารถสร้างโมเดลปัญญาประดิษฐ์ที่แยกแยะผู้ติดเชื้อโควิดได้ที่อัตราสูง ระดับอัตราตรวจพบผู้ติดเชื้อ (sensitivity) ที่ 98.5% และอัตราการตรวจพบอย่างเจาะจง (specificity - ค่านี้ต่ำลงหากระบุว่าผู้ไม่ติดเชื้อเป็นผู้ติดเชื้อ) 94.2% รวมคิดเป็น AUC ที่ 0.97 หากนับเฉพาะผู้ติดเชื้อไม่แสดงอาการ ระดับการตรวจพบผู้ติดเชื้อจะกลายเป็น 100% แต่อัตราการตรวจพบอย่างเจาะจงเหลือ 83.2%

ทีมวิจัยเปิดเว็บให้อาสาสมัครไอลงโทรศัพท์แล้วกรอกแบบสอบถามเกี่ยวกับการติดเชื้อโควิดด้วยตัวเอง ข้อมูลขั้นต้นจึงอาจจะยังไม่น่าเชื่อถือ ชุดข้อมูลทั้งหมดก็มีจำนวน 5,320 ตัวอย่าง ใช้ฝึก 4,256 ตัวอย่างและใช้ทดสอบอีก 1,064 ตัวอย่าง

MIT ถอนชุดข้อมูล Tiny Images ออกจากเว็บหลังจากมีรายงานว่าภาพหลายพันภาพถูกบรรยายด้วยคำหยาบและดูถูก เช่น โสเภณี, พวกล่อลวงเด็ก (child molester), ไอ้มืด (nigger) รวมถึงมีภาพไม่เหมาะสม จนทำให้ให้วิจัย Computer Science and Artificial Intelligence Lab (CSAIL) ตัดสินใจถอดชุดข้อมูลออกจากเว็บ และขอให้นักวิจัยกลุ่มอื่นเลิกใช้ชุดข้อมูลนี้และลบออกจากเว็บเช่นกัน

Tiny Images เป็นชุดข้อมูลภาพ 80 ล้านภาพที่มีขนาดเพียง 32x32 พิกเซล โดยเป็นภาพที่ดาวน์โหลดจากอินเทอร์เน็ตแล้วย่อลงมา โดยชุดข้อมูลสร้างจากการใช้คำค้นใน WordNet นำคำในรายการไปค้นจาก search engine หาภาพแล้วนำมาจับคู่กับคำค้น

สหรัฐอเมริกากำลังประสบปัญหาการระบาดของโรค COVID-19 อย่างหนัก ซึ่งนอกจากการป้องกันการแพร่ระบาดจากคนสู่คนโดยตรงแล้ว การฆ่าเชื้อที่ตกค้างอยู่บนพื้นผิววัตถุก็สำคัญเช่นกัน

ล่าสุดห้องแล็บวิทยาการคอมพิวเตอร์และปัญญาประดิษฐ์ (Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory) หรือ CSAIL ของมหาวิทยาลัย MIT ได้สร้างหุ่นยนต์ที่สามารถเคลื่อนที่โดยอัตโนมัติ พร้อมกับฆ่าเชื้อโรครวมไปถึงเชื้อ SARS-CoV-2 ที่เป็นไวรัสต้นกำเนิดของโรค COVID-19 ด้วยรังสี UV ไปพร้อมกัน

ทีมวิจัยจาก MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) และ Qatar Computing Research Institute (QCRI) รายงานความสำเร็จในการสร้างปัญญาประดิษฐ์สร้างข้อมูลแผนที่จากดาวเทียม โดยสามารถอ่านข้อมูลได้แม่นยำแม้ภาพถ่ายดาวเทียมจะมีสิ่งก่อสร้างหรือต้นไม้บังถนนอยู่ก็ตาม

ปัญญาประดิษฐ์ RoadTagger รวมเอาเครือข่ายนิวรอนสองชุด ชุดหนึ่งเป็น Graph Neural Network (GNN) สำหรับการคาดเดาข้อมูลถนนจากเส้นทางที่เชื่อมโยงกัน ส่วน Convolutional Neural Network (CNN) นั้นเป็นตัวอ่านภาพถ่ายดาวเทียมเพื่อดึงข้อมูลถนนออกมา

ผลวิจัยแสดงความสามารถของ RoadTagger ที่ทนทานต่อสภาพถนนแบบต่างๆ เช่น เส้นแบ่งเลนหายไป, จำนวนเลนบนถนนเปลี่ยน, ภาพเลนถนนถูกบังโดยต้นไม้หรืออาคาร

รถอัตโนมัติหรือรถไร้คนขับมีความพร้อมออกสู่ถนนแล้วในระดับหนึ่ง แต่ก็ยังมีคามท้าทายอีกมาก เช่นพฤติกรรมคนขับรถแบบเห็นแก่ตัว โดยเฉพาะในเวลาเร่งด่วน รถติด

Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) ภายใต้หน่วยงาน MIT กำลังวิจัยใหม่ พยายามสอน AI ในรถอัตโนมัติให้สามารถเรียนรู้พฤติกรรมการขับรถที่เห็นแก่ตัวได้

ซึ่งการจะเรียนรู้ได้ต้องอาศัยการตระหนักและการเรียนรูัทางสังคมซึ่งยากสำหรับ AI นักวิจัยจึงใช้เครื่องมือทางจิตวิทยาสังคมเข้ามาช่วยในการวิจัยด้วย เพื่อช่วยให้ระบบเรียนรู้และแยกความแตกต่างระหว่างการขับรถเห็นแก่ตัว กับแบบมีความเสียสละในการใช้รถใช้ถนนได้

หนึ่งในวัสดุสำคัญสำหรับงานก่อสร้างในยุคปัจจุบันคือปูนซีเมนต์ที่ใช้สำหรับผสมเป็นคอนกรีต ด้วยคุณสมบัติที่แข็งแรง, ทนทาน และความยืดหยุ่นที่รองรับงานออกแบบการขึ้นรูปโครงสร้างหลากหลายรูปทรง ทำให้ปูนซีเมนต์กลายเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับงานก่อสร้างทั่วทุกมุมโลก ทว่ากระบวนการผลิตให้ได้มาซึ่งปูนซีเมนต์นั้นจำเป็นต้องอาศัยการให้ความร้อนเพื่อเผาปูน และกระบวนการดังกล่าวเป็นที่มาของก๊าซเรือนกระจกสูงถึง 8% ของปริมาณก๊าซเรือนกระจกทั้งหมดที่ถูกปล่อยออกสู่ชั้นบรรยากาศของโลก

นักวิจัยจาก MIT ได้คิดค้นหาวิธีกระบวนการผลิตปูนซีเมนต์แบบใหม่ที่จะลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกได้โดยการใช้พลังงานไฟฟ้ามา สร้างกระบวนการทางเคมีเพื่อผลิตปูนซีเมนต์แทนการให้พลังงานความร้อนเพื่อเผาปูนตามปกติ

Richard Stallman นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์และหนึ่งในผู้บุกเบิกวงการซอฟต์แวร์เสรีประกาศลาออกจากมหาวิทยาลัย MIT และ Free Software Foundation หลังจากส่งอีเมลเข้าเมลกลางของห้องวิจัย CSAIL (Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory)

อีเมลของ Stallman ปกป้อง Marvin Minsky หนึ่งในผู้บุกเบิกวงการปัญญาประดิษฐ์ที่ถูกระบุว่ามีเพศสัมพันธ์กับเด็ก ผ่านการจัดหาของ Jeffrey Epstein นักการเงินที่ถูกดำเนินคดีฐานล่วงละเมิดเด็ก โดย Stallman ระบุต่อให้ Marvin มีเพศสัมพันธ์จริงก็เป็นไปโดยความสมัครใจของเด็กเอง และไม่มีการใช้กำลัง

สองปีก่อนกูเกิลเคยเสนองานวิจัย AutoML ที่สามารถ "ออกแบบ" โมเดล deep learning สำหรับงานเฉพาะทางได้โดยไม่ต้องอาศัยนักวิจัยมานั่งปรับโมเดล แต่ระบบเหล่านี้มักใช้พลังประมวลผลสูงมาก จนคนทั่วไปไม่สามารถลงทุนได้ ล่าสุดทีมวิจัยจาก MIT เสนอแนวทางใหม่ที่สร้างระบบออกแบบโมเดลโดยใช้พลังประมวลผลระดับเดียวกับการฝึกโมเดล deep learning ไม่ได้ต่างกันเป็นร้อยเท่าพันเท่าเหมือนแต่ก่อน

ระบบ neural architecture search (NAS) ที่ใช้ระบบอัตโนมัติออกแบบสถาปัตยกรรม deep learning แต่ระบบนี้อาศัยการปรับปรุงโมเดลไปเรื่อยๆ และฝึกโมเดลใหม่ทุกครั้ง ทำให้กินระยะเวลาประมวลผลสูงมาก

MIT เปิดตัวหุ่นยนต์เล่นเกม Jenga ซึ่งประกอบด้วยแขนกลสำหรับจับแท่งไม้, ส่วนสำหรับดันแท่งไม้ และกล้องภายนอกเพื่อประเมินสถานการณ์ของตัวต่อทั้งหมดที่วางอยู่

อธิบายแบบรวดเร็วสำหรับคนที่ไม่รู้จักเกม Jenga หรืออาจเคยเล่นแต่ไม่รู้ว่าเรียก Jenga มันคือเกมที่มีชิ้นท่อนไม้ 54 ชิ้น ต่อเรียงกันเป็นตึก ผู้เล่นผลัดกันดึงแท่งไม้ออกหนึ่งชิ้น แล้วไปวางไว้ด้านบนสุด โดยไม่ทำให้ตึกถล่มลงมา ใครทำถล่มคนนั้นแพ้

ขั้นตอนการทำงานของหุ่นยนต์นี้ จะประเมินว่าแท่งไม้ไหนที่ควรดึงออกมา โดยใช้แขนดันออกมาก่อน แล้วใช้แขนหนีบดึงชิ้นไม้ออกมา และสุดท้ายหามุมวางที่เหมาะสมไม่ให้ตึกถล่ม หุ่นยนต์มีการเรียนรู้ โดยหากไม้ชิ้นใดที่ดันแล้วรู้สึกว่าฝืดเกินไป ก็จะเลี่ยงไม่ดันชิ้นนั้น

ภาษา Scratch เป็นภาษาเขียนโปรแกรมแบบ drag-and-drop ที่ได้รับความนิยมมาระยะหนึ่งแล้ว หลังปีใหม่ปีนี้ทางโครงการก็เปิดตัวเวอร์ชั่น 3.0 ที่แก้ไขหลายอย่าง ที่สำคัญคือมีความร่วมมือกับผู้ให้บริการคลาวด์ทั้ง Google ที่ให้บริการแปลภาษาและ AWS ที่ให้บริการแปลงข้อความเป็นเสียงเชื่อมบริการเข้ามา และสามารถเชื่อมต่อกับฮาร์ดแวร์ได้ รองรับ micro:bit และ LEGO Mindstorms EV3

ตัวเว็บสามารถใช้งานได้ทันทีโดยไม่ต้องล็อกอินใดๆ และมีบทเรียนให้ฝึกเขียนโปรแกรมอีกนับสิบรายการ

ตัวภาษารองรับการประมวลผลข้อความดีกว่าเดิม, เพิ่มบล็อคเกี่ยวกับเสียง, และตัวบล็อคใหญ่ขึ้นเพื่อให้ใช้งานบนจอสัมผัสได้โดยง่าย

โดรนสามารถช่วยชีวิตคนได้ เช่น ปล่อยทุ่นลอยน้ำให้คนที่กำลังจมน้ำ แต่ถ้าในสภาพแวดล้อมที่เป็นป่านั้นยังคงเป็นอุปสรรคต่อสัญญาณ GPS ล่าสุดนักวิจัย MIT สร้างโดรนสำรวจได้โดยไม่ต้องใช้ GPS แต่ใช้ LIDAR (light detection and ranging) หรือเซนเซอร์ที่ใช้ในรถไร้คนขับแทน

นักวิจัย MIT ใช้ LIDAR ในการสร้างแผนที่ของป่าแบบ 2D รวมทั้งการวางแนวต้นไม้ ช่วยให้ผู้ควบคุมเห็นว่าโดรนของตัวเองอยู่ในตำแหน่งใดของป่าโดยไม่ต้องใช้ GPS นอกจากนี้จะช่วยให้สามารถสำรวจพื้นี่ป่าที่ยังไม่เคยได้รับการสำรวจได้ และเพิ่มประสิทธิภาพในการค้นหาหรือทำภารกิจกู้ภัยที่ทุกนาทีมีค่า

อย่างไรก็ตามยังต้องอาศัยสถานีภาคพื้นดินในการกำหนดและสร้างแผนที่ในป่า และยังต้องมีระบบจดจำวัตถุเพื่อระบุตัวคนในภารกิจกู้ภัย

MIT ประกาศเตรียมลงทุน 1 พันล้านดอลลาร์ หรือ 32,000 ล้านบาท ก่อตั้ง MIT Stephen A. Schwarzman College of Computing โดยมีทุนประเดิมจาก Stephen A. Schwarzman ซีอีโอของบริษัทลงทุน Blackstone Group จำนวน 350 ล้านดอลลาร์

วิทยาลัยใหม่นี้ จะมีตำแหน่งงานรวม 50 ตำแหน่งทั้งที่ประจำอยู่ในวิทยาลัยเองและร่วมกับสาขาวิชาอื่นทั่ว MIT อย่างละครึ่ง โดยวิทยาลัยนี้จะเป็นจุดรวมสำหรับการให้การศึกษา, วิจัย, และสร้างนวัตกรรมทางคอมพิวเตอร์และปัญญาประดิษฐ์

ตัววิทยาลัยจะเปิดทำการปี 2019 ส่วนอาคารสำหรับวิทยาลัยคาดว่าจะแล้วเสร็จในปี 2022

นักวิจัยจาก Nvidia, MIT และ Aalto University ได้ร่วมกันพัฒนาระบบจัดการลบสัญญาณรบกวนหรือน้อยส์จากภาพถ่ายโดยใช้ AI จากการใช้ ImageNet จำนวนกว่า 5 หมื่นภาพ, ภาพถ่ายที่ถูกสร้างขึ้นจากคอมพิวเตอร์และ MRI เป็น dataset สำหรับใช้เทรน ซึ่งตัว AI นี้สามารถจัดการกับน้อยส์และให้ภาพถ่ายที่มีคุณภาพที่ดีออกมาได้

ระบบ AI นี้มีชื่อว่า Noise2Noise ถูกสร้างขึ้นโดยใช้ deep learning เมื่อใส่ภาพแบบเป็นน้อยส์ไปแล้ว ตัว AI จะให้ภาพที่มีคุณภาพสูงออกมาได้ ซึ่งภาพจาก ImageNet นี้ทีมวิจัยได้ใส่ randomized noise เข้าไปเพื่อใช้ในการเทรน และทีมวิจัยคาดว่าวิธีนี้สามารถนำไปใช้เพื่อจัดการภาพถ่ายที่มีน้อยส์ปริมาณมากอย่างเช่นภาพถ่ายอวกาศ ไปจนถึงสัญญาณอื่น ๆ อย่างเช่น MRI ก็ได้