（以下为机翻）

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## 医疗保健与生命科学人工智能

我们的目标是开发能够改变医疗保健格局的人工智能技术。这包括早期诊断、药物发现、个性化护理及管理。依托麻省理工学院在人工智能和生命科学领域的开创性历史，我们致力于开发适用于建模多种模态（包括成像、文本和基因组学）的生物和临床数据的算法。

##人工智能与机器学习

我们的研究涵盖了这一快速发展领域的广泛主题，推动机器学习、预测和控制方式的进步，同时确保其安全、稳健和可信。研究涵盖机器学习的理论和应用。这一广泛领域研究机器学习理论（算法、优化……）、统计学习（推理、图模型、因果分析……）、深度学习、强化学习、符号推理机器学习系统，以及机器学习的多样化硬件实现。

## 通信系统

我们开发下一代有线和无线通信系统，涵盖从新的物理原理（例如，光、太赫兹波）到编码和信息理论，以及介于两者之间的所有方面。

## 计算制造与生产

我们将一些最强大的计算工具应用于设计问题，包括建模、仿真、处理和制造。

## 计算机架构

我们设计下一代计算机系统。我们的研究致力于硬件与软件的交汇领域，探索如何在物理世界中最佳地实现计算。我们设计更快、更高效、更易于编程且更安全的处理器。我们的研究涵盖了各种规模的系统，从具有超低功耗的微型物联网设备，到为全球规模的在线服务提供动力的高性能服务器和数据中心。我们既设计通用处理器，也设计针对特定应用领域（如机器学习和存储）的加速器。我们还设计电子设计自动化工具，以促进此类系统的开发。

## 教育技术

教育技术结合硬件和软件以实现全球性变革，以前所未有的方式让新受众能够接受教育。我们开发的技术使更深入的理解成为可能。

## 图形与视觉

视觉计算的共同使命是连接图像与计算，涵盖的主题包括图像和视频生成与分析、摄影、人类感知、触觉、应用几何学等等。

## 人机交互

我们在人机交互领域的研究重点是发明位于人与计算之间接口的新系统和技术，并理解其设计、实现和社会影响。

## 编程语言与软件工程

我们开发新的编程方法，无论是采用编程语言、工具还是方法论的形式，以改进应用和系统基础设施的多个方面。

## 量子计算、通信与传感

我们的工作重点是开发下一代计算、通信和传感的基础。我们的工作涉及从新材料到超导器件，再到量子计算机和理论等各个方面。

## 机器人学

我们的研究聚焦于机器人硬件和算法，涵盖从传感、控制到感知和操作的全过程。

## 安全与密码学

我们的研究重点是使未来的计算机系统更加安全。我们汇集了广泛的安全交叉技术，从理论密码学和编程语言思想，到底层硬件和操作系统安全，再到整体系统设计和经验性漏洞查找。我们将这些技术应用于广泛的领域，如区块链、云系统、互联网隐私、机器学习和物联网设备，这反映了安全在众多背景下日益增长的重要性。

## 系统与网络

从分布式系统和数据库到无线技术，系统与网络研究小组开展的研究旨在提高网络和计算系统的性能、鲁棒性和易管理性。

## 计算理论

计算理论研究计算的基本能力和局限性，这些能力和局限性如何与计算机科学和数学相互作用，以及它们如何在社会、生物学和物理世界中显现。
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