這些人員的增加使我們跨學科的AI研究人員隊伍遍布整個校園。我們希望這四位杰出的教職員工是第一批錄用者，他們將在Rensselaer的所有五所學校中增強我們在AI和機器學習研究方面的能力。” AIRC主任James Hendler和Rensselaer無線網絡世界教授，Web和認知科學在新聞稿中說。

Rensselaer-IBM AIRC致力于推進人工智能科學，并在研究，創(chuàng)新和對Rensselaer和IBM共同感興趣的應用中使用AI和機器學習。

這項合作通過教師聘用，通過資助特定的研究計劃以及通過為IBM AI Horizo??ns資深研究員提供資助來促進AI和機器學習能力的增長。

這些任命增加了以下方面的專業(yè)知識：用于文本預測的機器學習算法，與人類協(xié)作以解決問題的智能系統(tǒng)，用于材料發(fā)現的機器學習以及用于理解虛假信息社會語言的算法。

“ AIRC正在研究各種各樣的問題，包括建立對這些系統(tǒng)的信任，使用來自數學和數據分析的新技術對關鍵算法進行數學優(yōu)化，并將這些問題真正應用于工程師和科學家研究的各種問題，亨德勒說。

亨德勒補充說：“通過AIRC招募新的教員，我們可以立即參與更大的跨學科項目。”

電氣，計算機和系統(tǒng)工程學系的助理教授陳天一(Tianyi Chen)正在開發(fā)機器學習算法，通過利用多個用戶的數據集而不會損害用戶隱私，從而提高圖像分類和文本預測等應用程序的學習準確性。他的工作涉及機器學習和人工智能，數學優(yōu)化，信號處理和通信網絡等領域。

Lally管理學院的助理教授Lydia Manikonda將機器學習和AI技術應用于非結構化社交媒體數據(包括圖像)，以通過用戶的在線足跡了解用戶的離線行為。她目前的項目旨在使用社交媒體數據來調查金融和公共衛(wèi)生(例如精神衛(wèi)生，肥胖或個人健康目標)等領域的行為特征和動態(tài)。

“從廣義上講，我的研究興趣包括建模和構建技術，人與機器可以協(xié)作并一起解決現實世界中的日常問題。Manikonda說：“作為AIRC的一部分，圍繞我的網絡有助于滋養(yǎng)這項工作。”

物理學，應用物理學和天文學系的助理教授Trevor Rhone使用機器學習工具進行材料發(fā)現和知識發(fā)現，搜索具有奇異特性的新型2D材料，對工業(yè)相關催化反應的預測能力或其他引人注目的問題。

認知科學系教授Tomek Strzalkowski，研究自然語言處理，虛假信息和計算社會語言學領域。他的工作使用算法來理解個人如何使用語言來影響他人，尤其是與虛假信息有關的語言。