Mostra de pesquisa tecnológica na Univ.de Washington oferece um vislumbre do futuro

Como podemos ajudar desenvolvedores de software com deficiência visual a editar designs de páginas da web?Que tecnologia permite a percepção sonora em casa para pessoas com deficiência auditiva?Como a inteligência artificial ajudará os profissionais de saúde em tempo real?Um anel de alta tecnologia melhorará a interação com um mundo de realidade aumentada?

Estas são apenas uma amostra de perguntas que os estudantes da Universidade de Washington estão tentando responder - e suasas soluções podem muito bem se transformar em inovações revolucionárias que impactam as pessoas em todo o mundo.

A Escola Paul G. Allen realizou sua mostra anual de pesquisa na noite de quarta-feira no novo projeto de lei Bill &Melinda Gates Centro de Ciência da Computação &Engenharia, onde ex-alunos, afiliados, investidores, empreendedores e outras pessoas da comunidade tiveram a chance de aprender sobre os últimos trabalhos em andamento no campus de Seattle.

O evento é um pouco semelhante a uma feira de ciências - apenas uma que apresenta alguns dos principais alunos e professores do país, trabalhando juntos em uma ampla gama de projetos relacionados à tecnologia.

“É incrívelandar pelo prédio e ver quanto trabalho inacreditável está acontecendo aqui, o entusiasmo que todos os alunos têm pelo trabalho que estão realizando e o impacto que desejam ter no mundo ”, disse Hank Levy, antigo Allen de longa dataDiretor da escola que deixou o cargo em julho, mas continua envolvido no programa. Ed Lazowska, Bill &Melinda Gates Chair em Ciência da Computação &Engineering, disse que o lote de projetos deste ano reflete um foco na solução de desafios sociais - algo que ele diz que diferencia a UW de outras escolas.

“Esses projetos melhoram a vida individual - não apenas por fornecer tecnologia, mas por ajudareles existem no mundo de uma maneira melhor ”, disse ele à GeekWire.

Caso em questão: Venkatesh Potluri, um estudante de doutorado do segundo ano, faz parte das ferramentas de criação de equipespara ajudar desenvolvedores cegos e com deficiência visual a criar conteúdo visual online.

"O grande objetivo que tenho é: como podemos permitir que pessoas cegas sejam engenheiros de software produtivos?", disse Potluri.

Outro tema este ano: a quantidade de trabalho interdisciplinar em andamento no campus da UW. Os projetos incluíram grupos compostos não apenas de estudantes de ciência da computação, mas também de outros departamentos, como bioquímica e engenharia elétrica.

"É realmente emocionante", disse Ishan Chatterjee, uma estudante do primeiro ano queestá ajudando a desenvolver o rastreamento de dedos por meio de um anel inteligente.“A Academia é única, pois há muitas pessoas muito inteligentes e muito criativas enfrentando uma grande variedade de problemas.” Katie Doroschak, aluna de doutorado em ciência da computação, estava nouma equipe do Laboratório de Sistemas de Informação Molecular (MISL) da UW que trabalha com tecnologia relacionada ao DNA.

"É muito divertido trabalhar nesse ambiente - eu aprendo muito", disse ela."Eu não conheço necessariamente os meandros da biologia, mas ainda tenho exposição."

Várias pessoas do Madrona Venture Group compareceram na quinta-feira para ajudarno 14º Prêmio Madrona anual.A empresa de capital de risco com sede em Seattle apoiou 18 startups que surgiram na UW - mais recentemente, o OctoML, que começou como um projeto de pesquisa na Allen School. Outros incluem Impinj, Skytap e Turi. Tim Porter, diretor administrativo da Madrona, disse que o evento é sempre uma das noites favoritas da empresa no ano.

“É tão inspiradorveja toda a pesquisa inacreditável ”, disse ele."Foi um momento especial para ver o enorme impacto que o departamento de ciência da computação teve na região geral e a estatura do noroeste do Pacífico e Seattle, em particular, dentro do ecossistema global de tecnologia".

Confira abaixo os vencedores do Prêmio Madrona, juntamente com todos os projetos.

• Vencedor do Prêmio Madrona: CoAI: Inteligência Artificial com Custos para Assistência Médica >
• Segundo classificado do Prêmio Madrona: AuraRing: Rastreamento eletromagnético preciso dos dedos via anel inteligente
• Segundo classificado do Prêmio Madrona: HomeSound: Explorando a consciência sonora em casa para pessoas surdas e com deficiência auditiva
• Segundo colocado no Madrona: marcação molecular com filamentos de DNA nanopore-ortogonais
• Vencedor da People's Choice: HomeSound: Explorando a consciência sonora em casa para pessoas surdas e com deficiência auditiva
• Vencedor da People's Choice: ALFRED: uma referência para a interpretação de instruções fundamentadas para as tarefas diárias

Todos os projetos:

UbiComp + HCI &Makeability

• AuraRing: rastreamento eletromagnético preciso dos dedos via anel inteligente (Farshid Salemi Parizi, Eric Whitmire, Alvin Cao, Tianke Li, Ishan Chatterjee, Shwetak Patel)
• Caracterizando o celularExperiência em Microtasking (Tal August, Shamsi Iqbal, Michael Gamon, Mark Encarnación)
• Fabricação digital de funções mecânicas e elétricas (Liang He, Jon Froehlich
• Sensor de Doppler: Ultrassom Doppler de Smartphone paraQuantificação aprimorada de atividades (Parker Ruth, Abhinav Bandari, Anshita Saini, Libby Lavitt, Cindy Lin, Sara Mosiman, Samuel Browd e Shwetak Patel
• Redes binárias heterogêneas de largura de bit (Josh Fromm, Matthai Philipose, Shwetak Patel)
• HomeSound: explorando a percepção sonora em casa para pessoas surdas e com deficiência auditiva (Dhruv Jain, Kelly Mack, Steven Goodman, Leah Findlater, Jon Froehlich)
• Rastreamento em casaDetecção de Níveis Líquido e Líquido de Utensílios Domésticos (Farshid Salemi Parizi, Hanchuan Li, Alvin Cao, Shwetak Patel)
• Alavancando o comportamento rotineiro e os recursos filtrados por contexto para detecção de depressão entre estudantes universitários (Xuhai (Orson) Xu, Prerna Chikersal, Afsaneh Doryab, Daniella Villalba, Janine Dutcher, Michael Tumminia, Tim Althoff, SheldonCohen, Kasey Creswell, David Creswell, Jennifer Mankoff e Anind K. Dey)
• Uma abordagem multimodal para desenvolvedores cegos e deficientes visuais editarem designs de páginas da Web (Venkatesh Potluri, Liang He, Christine Chen, Jon EFroehlich, Jennifer Mankoff)
• O-pH: Monitor óptico de pH para medir e localizar a acidez da placa oral e auxiliar na previsão de cárie dentária (Manuja Sharma, Lauren Lee, Matthew Carson, Len Nelson, Shwetak Patel), Eric J Seibel)
• OsteoApp - Rumo à triagem de osteoporose móvel (Parker Ruth, Edward Jay Wang, Shwetak Patel)
• Correlatos comportamentais passivamente sentidos de eventos de discriminação em estudantes universitários (Yasaman SSefidgar, Woosuk Seo, Kevin S. Kuehn, Tim Althoff, Anne Browning, Eve Riskin, Paula S. Nurius, Anind K. Dey e Jennifer Mankoff)
• Redesenhar testes rápidos de diagnóstico com sensor eletromagnético (Varun Perumal, Manuja Sharma, Shwetak Patel)
• Seismo - MobileMonitoramento da pressão arterial usando hardware de smartphone embutido (Edward Wang, Parker Ruth, Junyi Zhu, Mohit Jain, Tien-Jui Lee, Elliot Saba, Lama Nachman, Shwetak Patel)
• Acessibilidade de aplicativos sociais para surdosKelly Mack, Danielle Bragg, Meredith Morris, Maarten Bos, Isabelle Albi e Andrés Monroy-Hernandez)
• Suporte à captura de imagem baseada em smartphone de testes rápidos de diagnóstico em ambientes com pouco recurso (Chunjong Park, Alex Mariakakis, Shwetak Patel)
• WhoseCough: verificação mais rigorosa usando o aprendizado multitarefa (Matt Whitehill, Jake Garrison, Shwetak Patel)

Biologia computacional / aprendizado de máquina / robótica

• Treinamento Adversarial para Classificação Robusta de Radiografias de Peito (Joseph Janizek, Gabriel Erion, Alex Degrave, Su-In Lee)
• Avocado: Fatoração de tensor profundo para caracterização do epigenoma humano (Jacob Schreiber, Timothy Durham, Jeffrey Bilmes, William Noble)
• Estimativa do número e tamanho dos efeitos de hipóteses não nulas (Jennifer Brennan, Ramya Korlakai Vinayak, KevinJamieson)
• O melhor dos dois modos: alavancar separadamente o RGB e a profundidade para a segmentação de instância de objeto invisível (Christopher Xie, Yu Xiang, Arsalan Mousavian, Dieter Fox)
• CoAI: ciente dos custosInteligência artificial para serviços de saúde (Gabriel Erion, Joseph Janizek, Carly Hudelson, Nathan White e Su-In Lee)

AR / VR, gráficos e visão

• Matting Background: O Mundoé sua tela verde (Soumyadip Sengupta, Vivek Jayaram, Brian Curless, Steve Seitz, Ira Kemelmacher) Redirecionamento de movimento facial a partir da imagem 2Ds para personagens 3D (Bindita Chaudhuri, Noranart Vesdapunt, Alex Colburn, Linda Shapiro, Baoyuan Wang)
• Tricô de alto nível (Benjamin Jones, Yuxuan Mei, Haisen Zhao, Taylor Gotfrid, Jennifer Mankoff, Adriana Schulz)
• Óptica de metassuperfície para visores de realidade aumentada ultracompacta (RA) (Elyas Bayati, Shane Colburn, Arka Majumdar)
• Reproduzindo Lebron (Luyang Zhu, Kostas Rematas, Steve Seitz, Brian Curless), Ira Kemelmacher-Shlizerman)
• Engenharia reversa para fabricação (James Noeckel, Adriana Schulz)
• Recomposição de cena pelo ICP baseado na aprendizagem (Hamid Izadinia, Steve Seitz)
• Compartilhamento seguro de conteúdo para vários usuários para aplicativos de realidade aumentada (Kimberly Ruth, Tadayoshi Kohno e Franziska Roesner)
• Imagem tridimensional de captura única com uma câmera de profundidade de superfície (Shane Colburn e Arka Majumdar)
• Reação visual: aprendendo a brincar com seu drone (Kuo-Hao Zeng, Roozbeh Mottaghi, Luca Weihs, Ali Farhadi)

Laboratório de Sistemas de Informação Molecular / Networking &Systems / SAMPL / Networks

• Traga seus próprios tipos de dados: ativando a exploração de tipos de dados no aprendizado profundo com TVM (Gus Smith, Luis Vega, Tianqi Chen, Thierry Moreau, Luis Ceze)
• Máquinas estatais replicadas refinadas para um sistema de armazenamento em cluster (Ming Liu, Arvind Krishnamurthy, Harsha V. Madhyastha, Rishi Bhardwaj, Karan Gupta, Chinmay Kamat, Huapeng Yuan, Aditya Jaltade, Roger Liao, Pavan Konka, Anoop Jawahar) Marcação molecular com filamentos de DNA nanopore-ortogonais (Katie Doroschak, Karen Zhang, Melissa Queen, Aishwarya Mandyam, Karin Strauss, Jeff Nivala e Luis Ceze)
• Leitura de nanopore para relatórios escalonáveis ​​de circuitos de DNA(Karen Zhang, Yuan-Jyue Chen, Katie Doroschak, Karin Strauss, Luis Ceze, Jeff Nivala)
• Nexus: um mecanismo de cluster de GPU para acelerar a análise de vídeo baseada em DNN (Haichen Shen, Lequn Chen, Yuchen Jin), Liangyu Zhao, Bingyu Kong, Matthai Philipose, Arvind Krishnamurthy, Ravi Sundaram)
• Busca de peptídeos: caracterizando a ligação do aptâmero
• Extensibilidade prática e segura para sistemas de arquivos de kernel Linux (Samantha Miller, Kaiyuan Zhang, Danyang Zhuo, Thomas Anderson)
• > TinySDR, uma plataforma de rádio definida por software para Internet das Coisas (Mehrdad Hessar, Ali Najafi, Vikram Iyer, Shyamnath Gollakota)

Via: Geek Wire