1. ナカツカ・ナコ（スイス連邦工科大学チューリッヒ校）
    特定の標的に強い親和性を示す「アプタマー」と呼ばれる分子を使って、うつ病や認知症の患者の脳や、体のその他の部位で起こる化学的変化を正確に検出できる微小バイオセンサーを開発している。 MIT Technology Review Editors2年前

  2. ジェイコブ・ベクラフト（ストランド・セラピューティクス）
    新型コロナワクチンで認められたmRNA技術の次のステップとして、体内の免疫細胞に皮膚や乳房にあるがん細胞を攻撃させる研究を進めている。 MIT Technology Review Editors2年前

  3. ジャニス・チェン（マンモス・バイオサイエンス）
    遺伝子編集技術CRISPR（クリスパー）を利用した病原体検査の新たな手法を開発し、新世代の検査機器を商品化するためにスタートアップを共同創業した。 MIT Technology Review Editors2年前

  4. ジョナサン・グーテンバーグ（MIT）
    Cas12とCas13を利用して、クリスパー（CRISPR）の欠点を克服する遺伝子編集ツールを作成。商用化するためのスタートアップを共同創業した。MIT Technology Review Editors2年前

  5. サラ・スパンジェロ（スウォーム・テクノロジーズ）
    フレンチトースト1枚サイズの人工衛星を多数打ち上げることにより、世界で最も低コストで常時利用可能な衛星通信ネットワークを構築した。 MIT Technology Review Editors2年前

  6. シェリー・アッカーマン（ボルト・バイオセラピューティックス）
    免疫療法が効かない「冷たい」腫瘍を「熱い」腫瘍に変えることで、免疫システムにがん細胞を認識させて攻撃するように促す新たな治療法を開発している。 MIT Technology Review Editors2年前

  7. ケイトリン・サドラー（米国立衛生研究所）
    新型コロナウイルス感染症が発生したときに、他に先駆けて、血液中の新型コロナウイルスの抗体の有無を正確に判定できる高感度の抗体検査を開発した。 MIT Technology Review Editors2年前

  8. ジエ・シュー（アルゴンヌ国立研究所）
    シュー博士は、折り曲げたり、引っ張ったりしても稼働し続けるポリマー回路を開発し、さらに、ロール・トゥ・ロール方式で大規模生産できるようにした。フレキシブル・ディスプレイや皮膚に貼る医療用センサーに利用できる可能性がある。MIT Technology Review Editors2年前

  9. ジンクシン・チェン（中国科学院プラズマ物理学研究所）
    核融合反応の最中に超高温のプラズマを定点に留めるための理論モデルを確立。同モデルに基づいて中国は、核融合炉「実験的高度超伝導トカマク」で、史上最高温度となる5000万℃で102秒間にわたりプラズマを制御するのに成功した。 MIT Technology Review Editors2年前

  10. リア・エリス（マサチューセッツ工科大学／サブライム・システムズ）
    石灰石を熱ではなく電気で分解することで、気候変動の原因となる二酸化炭素の放出量を従来よりも抑えてセメントを製造する方法を発明した。MIT Technology Review Editors2年前

  11. 微生物をプログラミングすることにより、有害なプロセスや化学物質に依存しない、持続可能なインディゴ染色方法を実現した。 MIT Technology Review Editors2年前

  12. スリラム・チャンドラセカラン（ミシガン大学）
    薬剤耐性結核の治療を支援するために、既存の抗生物質の効き目を高める薬剤の組み合わせを予測するAIシステムを開発している。MIT Technology Review Editors2年前

  13. ヴァルン・シヴァラム（バイデン・ハリス政権）
    バイデン政権で気候変動問題を担当するジョン・ケリー大統領特使に助言を与える上級職を務め、カーボンフリー技術のイノベーション政策を推進。 MIT Technology Review Editors2年前

  14. エマ・ピアソン（コーネル大学）
    AIツールとデータ科学を駆使して格差発生のメカニズムを解明。平易な言葉で一般の人々に研究成果を説明したり、政策決定への影響力を持つ団体に直接働きかけたりしている。 MIT Technology Review Editors2年前

  15. シリヤ・スリニヴァサン（MIT）
    義肢を今よりもずっと本物の手足に近いものとして利用できるようにすることを目指して、義肢利用者に触覚をもたらす手術法を考案した。 MIT Technology Review Editors2年前

  16. モーゼス・ナマラ（クレムソン大学）
    黒人向けの大学院進学メンター・プログラムである「ブラック・イン・AI」を共同で設立し、進学希望者に情報を提供することで、黒人学生のAI分野への進出を阻んでいる障壁を取り除こうとしている。 MIT Technology Review Editors2年前

  17. マックス・シュレイカー（MIT）
    カーボンナノチューブをコンピューティング用途で実用化するためのブレイクスルーを次々と成し遂げ、エネルギー効率に優れた次世代コンピューター誕生への道を切り拓いた。 MIT Technology Review Editors2年前

  18. マーク・ミスキン（ペンシルベニア大学）
    微生物より小さなロボットを動かす方法を考案し、世界最小の歩くロボットとしてギネス世界記録にも認定された。 MIT Technology Review Editors2年前

  19. プリヤ・ドンティ（カーネギーメロン大学）
    機械学習が気候変動問題の解決にどのように役立つかを実証する学際的な組織を共同設立し、コンピューター科学、工学、公共政策を組み合わせた研究をしている。MIT Technology Review Editors2年前

  20. アーディール・アフタル（サイオニック）
    高機能なバイオニック義手を開発するスタートアップを起業し、米国の公的医療保険であるメディケアの適用範囲内の低価格で提供することで、バイオニック義手を利用できる人を大幅に増やした。 MIT Technology Review Editors2年前

  21. アドナン・メホニッチ（ユニバーシティ・カレッジ・ロンドン、イントリンシック）
    コンピューター・チップに最も一般的に使われる素材である二酸化ケイ素を使って、人工知能（AI）システムのエネルギー効率を劇的に高める可能性がある新たな電子部品「メモリスター」の開発に取り組んでいる。 MIT Technology Review Editors2年前

  22. アナ・ゴールディ（グーグル・ブレイン／ スタンフォード大学）
    機械学習の一分野である強化学習を使って、マイクロチップ内の部品の配置を、人間よりはるかに短い時間で設計するAIを開発した。 MIT Technology Review Editors2年前

  23. デイヴィッド・ロルニック（マギル大学）
    AI技術を駆使して気候変動に関する諸問題に取り組むと同時に、気候変動問題に適用可能な新たな機械学習の手法の開発も進めている。 MIT Technology Review Editors2年前

  24. ジョージ・ボアテング（スアコード・ドット・AI）
    スマートフォン・ベースのプラットフォームを創設し、アフリカの若者たちにプログラミング講座を提供することで、ITスキルのギャップを埋めようとしている。 MIT Technology Review Editors2年前

  25. アーロン・ヴァン・デン・オード（ディープマインド）
    機械学習を利用して、驚くほど人間そっくりの人工音声を生み出すAIシステムを開発した。 MIT Technology Review Editors2年前

  26. ドーサ・サディ（スタンフォード大学）
    シミュレーション環境を使って人間の行動をモデル化することにより、ロボットにもっと上手に人間と関わる方法を教える方法を開発した。 MIT Technology Review Editors2年前

  27. ケイラ・リー（IBM）
    IBM-HBCU量子センターの立ち上げを主導し、科学・技術・工学・数学分野の黒人学生や学者が量子情報分野で活躍できるような基盤を提供することを目指している。 MIT Technology Review Editors2年前

  28. イーチェン・シェン（ライテリジェンス）
    訓練済みのニューラル・ネットワークによる推論を高速に実行する光学チップのスタートアップを立ち上げ、光学コンピューターをビッグビジネスに成長させようとしている。 MIT Technology Review Editors2年前

  29. ヴァージニア・スミス（カーネギーメロン大学）
    分散したデータを用いてニューラル・ネットワークを訓練する「連合学習」の新手法を開発することで、効率よく、かつプライバシーに配慮してAIモデルを構築するのを可能にした。 MIT Technology Review Editors2年前

  30. ニコラス・ハリス（ライトマター）
    従来の方法で訓練したニューラル・ネットワークの出力を光学チップで計算する方法を共同開発。高速かつエネルギー効率の高い光学チップを提供するスタートアップを立ち上げた。 MIT Technology Review Editors2年前

  31. サラ・バーガー（IBMトーマス・J・ワトソン研究所）
    機械学習を利用することで、患者が感じている慢性的な痛みを、多くの情報に基づいてホリスティック（全体的）な観点から定量的に評価できるようにした。 MIT Technology Review Editors2年前

  32. エマ・ビード（グーグル）
    実験室では高い正確性を実現していたAIツールが、現実世界では使い物にならない場合があることを示した。 MIT Technology Review Editors2年前

  33. シャオ・スン（IBM）
    ニューラル･ネットワークを訓練する際の演算を2桁あるいは3桁で実行することにより、機械学習に要するエネルギーと時間を大幅に節約できる手法を開発している。MIT Technology Review Editors2年前

  34. アメイ・バンドーカル（ノースカロライナ州立大学）
    バッテリー不要の「自己給電型」生化学センサーと、汗で給電開始する軽量バッテリーを開発。健康に関するデータを取得するウェアラブル・デバイスの大幅な小型・軽量化への道を拓いた。 MIT Technology Review Editors2年前

  35. ライアン・バブッシュ（グーグル）
    量子シミュレーション・アルゴリズムを効率化する方法を提示し、実際に量子コンピューターを使って、ある酵素が窒素からアンモニアを生成するメカニズムの一端を解明した。 MIT Technology Review Editors2年前