執筆者：理工学部学部長室
多分野にわたる生成型 AI 研究プロジェクト資金は、この最初の提案募集期間中に、SU コミュニティ内の 5 つの異なる大学/学校から 9 件の応募を集めました。これらの申請は、定められた授与基準に従って、プロジェクト資金審査委員会によって綿密に評価されました。多分野にわたる生成型 AI 研究プロジェクト資金の最初の受賞者にお祝いを申し上げます。
提案タイトル: 視覚誘導義肢のための視線追跡データの改善
概要: このプロジェクトは、ウェブカメラベースの視線追跡を生成 AI で強化することで、上肢麻痺の課題に取り組んでいます。このアプローチは、データ品質を改善し、視線制御の補助装置をよりアクセスしやすく手頃な価格にすることを目的としています。革新的な AI 技術と従来のデータ修正方法を比較することで、このプロジェクトは視線追跡技術の新しい標準を確立し、補助装置の開発を促進し、さまざまな分野で視線追跡の適用範囲を広げることを目指しています。期待される成果は、複雑なシステムに代わる費用対効果の高い代替手段を提供し、運動機能障害を持つ個人を支援する、支援技術の大きな進歩です。
リサ・ミルコウスキー（理工学部コンピュータサイエンス）ブリタニー・ハインツ・ウォルターズ（人文科学部運動学）
提案タイトル: 大規模言語モデルによる物理オブジェクト生成能力の探究
概要: この研究では、生成 AI、特に大規模言語モデル (LLM) と CAD ソフトウェアの統合を検討し、LLM のテキストのみの制限を克服します。LLM をオープンソースの CAD ツールである OpenSCAD と組み合わせることで、このプロジェクトはテキスト プロンプトから 3D モデルを生成することを目指します。美術と機械工学の専門知識を組み合わせた学際的なチームは、LLM に CAD 設計を作成するトレーニングを行い、課題に対処し、将来の学術的および創造的な取り組みのための AI 駆動型 CAD フレームワークの可能性を評価します。
ジョシュ・ハメル（理工学部機械工学科） チュン・ファム（文理学部美術学科）
提案タイトル: 学際的連携による倫理的法律技術開発の促進
概要: このプロジェクトは、大規模言語モデル (LLM) を活用して司法へのアクセスを強化することにより、リーガル テックのイノベーションに革命を起こすことを目指しています。コミュニケーションの障壁を克服し、共有リソースを作成するために、弁護士、技術者、教育者の間で学際的なコラボレーションを行うことの重要性を強調しています。司法へのアクセス テック フェロー プログラムやコンピューター サイエンスの卒業生によるリーガル テック ツールなどの実践的な経験を通じて法律とコンピューター サイエンスを統合することにより、このイニシアチブはリーガル テックにおける倫理的なイノベーションを育むことを目指しています。さまざまな分野の専門家の支援を受けるこの共同実習は、大学院生に AI を倫理的に法務に統合するために必要なフレームワークを提供し、高い法的および倫理的基準を満たし、法学界における AI への関心の高まりに対応します。
チームメンバーマーガレット・チョン (法学部)リーアン・トンプソン (法学部)ジュリー・カン (教育学部大学院、エグゼクティブおよび専門教育)スティーブン・ハンクス (工学部コンピューターサイエンス)
理事ブレンダ・クリステンセン氏の寄付金によって支えられている多分野にわたる生成型 AI 研究プログラムは、シアトル大学で出現しつつある生成型 AI の革新的な使用法を探求するために、学生と教員の共同プロジェクトを促進します。毎年 2 月からシアトル大学の全常勤教員に提供されるこの資金は、教育と研究の卓越性の追求を奨励します。多分野にわたる生成型 AI 研究プロジェクトの次のサイクルへの応募を心待ちにしています。
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