它
在世界理工类高等学府中一枝独秀
建校150多年来培养了
大批科学家和工程技术人员
无数著名人物从这里走出去
在他们身上无不闪耀着思考与创新的光辉
它就是
坐落于美国波士顿的
麻省理工学院
这所“理工神校”的26个实验室你都了解吗？
今天小编就来介绍一下其中的10个unit
你准备好了吗！
1
人机交互
实验室一：
情感计算研究组
The Affective Computing group
01.
研究组负责人:
Rosalind W. Picard教授是麻省理工学院媒体实验室情感计算研究组创始人兼主任，美国电气电子工程师学会（IEEE）院士。她的研究方向包括多维信号建模，计算机视觉及模式识别，机器学习，人机交互和情感计算等。
02.
研究目标：
情感计算的研究重点主要聚焦于利用机器学习的方法分析人们的行为/生理反应，从而对其情绪状态进行解码。
有些时候我们以为人们跟我们的感觉一样，但是借助于技术、工具，我们可以搜集一些非常客观的数据，而不是像我们想象的一样，例如：情感计算小组推出了一种算法，使机器比人能够准确的识别假笑，它们判断的正确率达到92%，从而带给我们一些价值。
情感计算小组旨在研究如何通过机器和计算技术来识别人类情感。当前的研究涉及机器对人类情绪表达的识别和建模，包括发明新的软件工具，以帮助人们收集，交流和表达情绪信息，并更好地管理和理解情绪如何影响人类健康，社交，学习，记忆和行为。
我们的项目多种多样：从找到新的方法，在抑郁症患者出现明显的症状之前，来预测和预防抑郁症；发明方法来帮助有特殊需要的人，他们往往面临沟通，动机和情绪调节方面的挑战；使机器人和计算机能够接收自然的情感反馈并改善人类体验。我们通过推动最新的情感计算技术和机器学习分析的应用来改善人类的生活。
03.
脑电技术：
用于情感计算的数据可分为行为数据（比如表情、姿势、语音等）与生理数据（比如脑电、心率、皮肤电反应等）两类。相较于难以排除主观伪饰等因素干扰的行为数据（想想日常生活中的那些“礼貌性”微笑），生理数据具有更好的客观性。其中，脑电技术由于其在机制探索与现实应用中的良好平衡，近年来得到了研究者们越来越多的关注（根据谷歌学术检索结果，从2001年到2018年，相关研究的数量从每年300篇左右逐渐增长至每年5000篇左右）。
基于脑电的情感计算面临哪些挑战?
挑战1：经典情绪模型的局限性
想要让计算机学会识别人类的情绪，首先需要告诉计算机人类到底有哪些可能的情绪状态，也就是为计算机提供一个能够确切描述不同情绪的心理学模型。哪种理论框架更接近人类情绪的本质，仍是一个持久进行并且尚无定论的争论。
挑战2：脑电与情绪对应关系的复杂性
在计算机获得人类情绪的心理学模型之后，还需要知道这些情绪与脑电信号存在怎样的对应关系，才能利用脑电信号解读人类的情绪状态，因为脑电信号和情感状态之间的关系实际上非常复杂。
挑战3：跨人群与跨场景应用的可靠性
当计算机终于学会以某种方式匹配脑电信号与情绪状态，相应的情感计算模型便可投入现实的应用场景之中了。现有研究中提出的算法与模型在不同人群或者不同场景中的可推广性到底有多大？可能还需打上一个问号。
更多的挑战……
除了上述的三项挑战，基于脑电的情感计算还面临着更多具专业性更强的挑战。比如：
如何评估被动与主动情绪诱发模型的可迁移性？
如何兼顾脑电数据采集的便捷性与可靠性？
如何提取有效的脑电特征？
如何选择合适的机器学习算法？
如何从离线计算系统迁移至在线计算系统？
如何处理模型中的个体差异？
如何寻找恰当的应用场景?
如何应对潜在的技术伦理问题？
实验室二：
生物机电一体化小组
The Biomechatronics group
01.
研究组负责人:
Hugh Herr，麻省理工学院媒体实验室生物机电一体化小组的负责人，正在创造仿效自然肢体功能的仿生肢体。Hugh Herr本人是双重截肢者，负责仿生肢体的突破性进展，为肢体残障人士提供更大的灵活性和新的希望。
2011年，《时代》杂志将他誉为“仿生时代的领袖”，因为他在新兴的生物机电一体化领域（将人类生理学与机电技术结合起来的技术）进行了革命性的工作。
02.
背景资料：
1982年发生在新罕布什尔州华盛顿山的那场暴风雪，彻底改变了美国攀岩天才HughHerr的人生轨迹。此前，他已是闻名全美的登山家，而在那场暴风雪中，HughHerr迷了路，被迫在山中度过了3个温度接近-30℃的黑夜。在被解救后，HughHerr的双腿因为严重冻伤，而不得不截去了膝盖以下的肢体。
“在手术过程中我一直在想，如何才能继续我的梦想？”HughHerr回忆说，“我的答案是――依靠科技。”现在，HughHerr使用各种技术来帮助自己像正常人一样生活和工作。其中，他最为依赖的是“他的”嵌入式系统，一种可以“穿”在身上，融合了感知、计算和互联的智能仿生技术。
只用了几个月，HughHerr就依靠自己设计的“有坚硬脚趾”、可以站在“硬币大小”岩石表面的假肢，重新回到了其钟爱的登山运动中。此后，HughHerr在麻省理工学院（MIT）拿到了机械工程硕士和生物医学博士学位，并在做生物医学器械博士后的时候，开始研究仿真人腿的假肢机器人系统。
03.
研究目标：
生物机电一体化小组寻求发展有望加速人体与机器融合的技术。
身体康复和放大技术的使用已经有很悠久的历史了。尽管构建此类技术的目标并不是新的，但仍然存在巨大的科学和技术障碍。即使到了今天，残障人士也将永久性辅助设备视为独立的，无生命的机制，而不是人体的结构，神经学和动态的亲密延伸。生物机电一体化小组寻求发展有望加速人体与机器融合的技术，包括类似于人体自身肌肉骨骼设计的设备架构，像肌肉一样工作的致动器技术以及利用生物运动原理的控制方法。
在这个研究所中，他们利用包含嵌入式处理器、传感器、无线网络、模拟器件以及控制软件在内的嵌入式系统，把机械工程与生物力学、神经网络控制学相融合。与HughHerr一起工作的嵌入式半导体方案供应商飞思卡尔全球消费电子及工业类应用传感器产品部运营总监WayneChavez形象地比喻说“在嵌入式系统中，处理器就像人的大脑，传感器像人的眼睛和耳朵，模拟器件就相当于人体的肌肉，软件算法则让所有器官发挥功效。”。
除了假肢机器人系统，MIT媒体实验室的研究人员也在利用嵌入式技术来实现其他生物技术的突破。一些研究人员像安装太阳能面板那样，把一些微小的嵌入式阵列植入大脑，对大脑某些区域进行特定的干预和刺激，来治疗某种疾病。例如，他们通过100Hz的声波系统让大脑某个区域产生愉悦感，让有自杀念头的人放弃这个想法，这种方法还可以治疗抑郁症。HughHerr阐述了他们的理念“世界上有一半的人存在某种程度上的认知困难，我们希望依靠嵌入式技术和其他未来技术，在本世纪末消除这些残疾。”。
实验室三：
流体界面小组
The Fluid Interfaces group
01.
研究组负责人:
Pattie Maes，1961年出生于比利时，她是麻省理工学院媒体艺术和科学专业的副教授。派蒂·梅斯曾获得世界经济论坛授予“明天的全球领导人”称号，而《时代数字》推选她为电脑精英（高技术世界前50位技术先驱）的成员。她的研究领域为人机交互设计和智能界面等。
02.
研究目标：
重新定义人机互动，其中很重要的一个子项目是重新定义人与电脑。
如何将信息和服务的世界更自然地融入我们的日常生活中，从而引导洞察力，灵感和人际关系。
尽管当今无处不在的数字设备触手可及，但它们却无法帮助我们掌握一些对成功和充实的生活至关重要的认知技能，例如注意力，记忆力，动机，创造力，顾及行为，和情绪调节。基于心理学和神经科学的见识，流体界面小组创建了用于认知增强的系统和接口。我们的设计通过教会用户开发他们从未开发的能力以及补充使用者的自然认知能力，来提高用户的认知能力。我们设计的解决方案是简洁可穿戴，可支持现实生活中的研究和干预，而不是用于实验室环境。我们的工作是高度跨学科的，并结合了人机交互，人体传感器技术，机器学习，脑机接口，心理学和神经科学方面的见识和方法，为野外研究和干预人类心理学创造了新的机会。
03.
科研成果：
入梦实验室：尽管之前的研究已经表明，梦可能有助于巩固记忆、调节情绪和整体的心理健康，入梦实验室想要进行更深入的探索。研究人员不是简单地探索梦在我们生活中的作用，而是想知道当梦干扰我们的生活时会发生什么情况。为了实现这一目标，这个研究团队于2017年成立了“入梦实验室”，开始研发一种新颖的开源可穿戴设备，能够以各种方式追踪梦境并与之互动。
1. Dormio：手套型设备，可以帮助人们进入半入梦状态来提高创造力。(注：半入梦状态指的是半清醒和睡眠之间的状态，此时意识脱离现实，开始进入梦乡。)多米欧能够帮助用户延长、影响和捕捉这种过渡状态，使他们能够进行灵活思考和自由联想。
2. BioEssence：可穿戴的香味扩散器，可以通过监测心率和脑电波追踪睡眠的各个阶段。当用户进入与记忆巩固相关的睡眠阶段时，这款设备就会释放一种预设的气味，让用户将其与记忆或学习行为联系起来。用户在睡眠中闻到这种气味，潜意识种会增强记忆。与听觉或触觉触发不同，嗅觉唤醒用户的可能性更小。换句话说，就是很少吵醒用户，这个设计就比较贴心了。
尽管入梦实验室打造出了多米欧和BioEssence等梦境增强设备，但研究人员也承认了一个事实，即大多数与潜意识互动的技术都是以一种我们无法控制的方式进行的。霍洛维茨和阿莫雷斯都清楚入梦实验室的意图不是控制梦境的方方面面，而是帮助我们访问该空间并以此更深层地了解我们自己。
2
建筑及城市设计
实验室四：
城市科学研究组
The City Science research group
01.
研究组负责人:
作为麻省理工学院媒体实验室城市科学项目主任，Kent Larson专注于城市规划干预，对建筑、交通、文化、服务等进行科学规划，创造更适于办公、生活、娱乐的城区。Larson不仅带领团队研究现代城市的高级仿真和增强现实技术应用、面向千禧一代的可快速调整的微型可变形住宅、为替代私人汽车而构建的交通需求调配系统等城市科学项目，还负责汉堡、安道尔、台北、波士顿等地城市生活实验室部署。
02.
研究目标：
创造更多的宜居、创新、创业城市，通过动态城市规划来创造未来。
城市科学研究小组建议，除了方便人类出行的系统外，还必须找到新的策略来创建人们的生活和工作场所，以应对未来的严峻挑战。
“我认为在50年之后，世界将不会再有我们现在所熟知的道路，不再有斑马线，我们会有共享空间，不再有交通灯，我们会有全新的出行模式，为个人的需求量身定制。”——Kent Larson，麻省理工学院媒体实验室城市科学研究组首席科学家。全球城市人口正在以全新的速度增长，拥堵的交通、令人窒息的住房问题挑战着所有城市设计者。麻省理工学院媒体实验室旗下「城市科学」研究组（City Science group），践行着这样的使命: 设计出更符合未来人类居住需求的城市。
在Larson的带领下，城市科学项目团队被普适计算领域顶级会议“普适计算国际会议（UbiCamp）”授予2014年度“十年影响力”奖。该奖项用于表彰过去十年内最具影响力的项目，只有经过十年时间检验后仍然拥有巨大影响力的项目才能获此殊荣。
03.
研究课题 | Research Themes
整个实验室的研究，主要分为以下三个主题：
1 Places for Live/Work [Changing Places]：Changing Place主要有以下分主题的探讨：
1. 自动化机器人系统 | Autonomous Robotics
2. 家居设计 | Household Design
3. 感应式环境 | Responsive Environments
2 Urban Modeling, Simulation & Prediction [CityScope]：可触交互界面、增强现实和人工智能结合的城市决策平台，主要有以下分主题的探讨：
1. 人机交互 | Human-Computer Interaction
2. 机器学习 | Machine Learning
3. 增强现实与虚拟现实 | Augmented Reality & Virtual Reality
3 Mobility on Demand [PEV]：未来交通工具的新概念，通过一种健康、方便、可持续的汽车替代品来解决城市交通的挑战，Mobility on demand 主要有以下分主题的探讨
1. 自动化系统 | Lite Autonomy
2. 人机交互Social-Machine Interaction
3. 基础设计和政策 Infrastructure & Policies
4. 移动模拟 | Deployment Simulation
5. 技术与社会需求 | Open-Innovation
04.
科研项目：
1. CityHome “智能家具”：该项目展示了占地面积非常小的城市住宅是如何在使用中达到两到三倍室内尺寸的作用。其中通过一个可转换的墙系统来实现家具、存储区、运动设备、照明、办公设备和娱乐系统的集成。具体的改造场景有：卧室改造成家庭健身房，客厅改造成14人的宴会空间，厨房可以开放到起居室，也可以关闭用作餐饮厨房等。每位住户都会根据其独特的活动和要求，参与到个性化墙移动壁的设计与改造过程中。
2. Piccolo Kitchen “未来厨房设计”：Piccolo kitchen作为CityHome项目的2.0版本，是目前正在开发的室内家具微型单元的组件之一。烹饪是一种具有文化属性的个人体验。该项目旨在创建一个模块化平台，用于特定新型文化的微型厨房空间。此外，这个项目探索了新的烹饪模式，使用机器人控制的橱柜和电器，最大限度地减少厨房的占地面积，同时也最大限度地提高用户在非用餐时间做饭、社交和利用相同空间的能力。厨房在一天内以不同的时间与方式被使用，用来满足不同的文化与使用需求，并且附以用户定制的家具插件来解决特定需求。
3. Machine Learning for Real-time Urban Metrics and Design Recommendations “可交互性的城市数字平台”：CityScope项目，是关于城市规划共享，交互式计算的设计概念。该平台是一种有形的城市模拟工具，以LEGO实体积木代表城市中的不同建筑，用户通过改变LEGO模块的位置，投影表现的色块化城市分区，了解自身干预对复杂城市数据的影响。整个平台，在实时动态，迭代的过程中让用户参与并理解城市决策。
4. CityScope Andorra “集群智能与增强现实”：这个项目在CityScope1.0版本上有两个改进：1）将CityScope中CityMatrix的预测效果置放到大尺度的片区，实验如何用小区域的城市更改带动城市整体的交通流通。通过在CityMartix装置中的调节，机器的预测结果实时投影在片区中，再通过粒子系统的实时模拟，得到改进之后的交通情况，2）第二点则是增加了增强现实在展示效果中的应用，用户可以用手机摄像机等扫取平面的城市图。通过读取图像中的feature points，预先建好的城市模型将以一定角度放置在平面的城市图上，三维模型对于大众也能更直观地理解城市空间。用户也可以在手机中点击具体的街道与建筑，留下自己的意见，与其他用户互动。
5. PEV项目：该项目是一种低成本、灵活、共享使用的自动自行车，既可以作为乘客上下班的电动辅助三轮车，也可以作为包裹递送的自动载体。设计采用标准自行车部件，重量轻（<50kg），但坚固耐用，且传感器易于重新配置。用户可以通过手机app召唤PEV，最近可用的PEV会自动到达迎接该用户。完成行程后，PEV只需继续等待下一个乘客或者执行包裹取货的服务，也可以由驾驶员操作，为驾驶员提供电动辅助。
6. Service Development Simulation for Light-weight, mixed-use autonomous fleets“PEV线上交互与模拟平台”：PEV项目的衍生Mobility on Demand的近期的研究项目不多，主要都是围绕PEV项目的具体操作的深入展开。车辆与用户交互的可用性是成功共享使用移动服务背后的一个关键因素。正确管理供需动态对于实现移动服务的可行性至关重要，供应不足会导致服务可用性低和用户不满意；过度供应会导致资源使用效率低下。此外，随着客运和货运方面的多样化，其所需的运营的规模和投资变得更加难以估计。在这项服务部署模拟研究中，项目目标是创建一个互动性的区域性服务模拟工具，用以作为测试平台，使得电动汽车（PEV）作为共享移动服务媒介达到较高的可行度，并完成一定的部署规模。该模拟工具还允许测试各种附加的系统型设计功能，如重新平衡车队和分配充电站的策略。
实验室五：
介质实验室
The Mediated Matter group
01.
研究组负责人:
建筑师和设计师Neri Oxman 是索尼公司职业发展教授以及MIT媒体艺术和科学学院的媒体实验室副教授，在那里她创办并指导了介质实验室。
02.
研究目标：
数字和制造技术如何在物质与环境之间进行调停，彻底改变物体，建筑物和系统的设计和建造。
她的小组对计算机设计、数字建造、材料科学和合成生物学等多学科交叉进行研究，并应用这些知识进行小至微观尺度大至建筑尺度的设计工作。她的目标是加强建造和自然环境的关系，通过使用由自然带来的灵感启发作为的设计原理，并在新奇的数字设计技术发明探索中贯彻坚持。目前研究应用的领域包括产品和建筑设计，以及数字建造和施工。
Oxman创造了材料生物学这个专有名词来形容她所研究的领域，该领域将计算，制造和材料本身视为不可分割的设计维度。通过这种方法，产品和建筑物可以获得生物信息和数字化设计。
03.
科研项目：
1. 玻璃打印：玻璃可以被浇铸，塑造，吹制，电镀，烧结以及目前的3D打印。Neri Oxman和她的MediatedMatter Group团队刚刚推出了其新的玻璃印刷平台——G3DP：光学透明玻璃制造。这是一个在麻省理工的与玻璃实验室合作的项目，G3DP是其中的一种，它可以3D打印出惊人的精度。“G3DP是一个为打印光学透明玻璃而设计的制造平台”Oxman说，“几何的可协调性和形式、透明度、颜色带来的光学变化，限制或控制光的透射、反射和折射，这些可以给玻璃带来很多重要的含义：空气动力学建筑立面对太阳能的采集的优化，几何定制和厚度变化的照明设备等。“我们已经对如何将这个技术运用到生产建筑体系的玻璃构件这一问题付出了初步的努力。”Mediated Matter说，“三维打印的优点是在扩展的设计空间，实现定制的能力，以及实现设计复杂性。玻璃可以设计成一个更复杂的方式，穿过每个构件的横截面，这既可以实现内部的复杂性，也可以合理分配的水，空气和其他生物介质。”
2. 源于自然的设计：地球之外的星球旅行需要克服难以顺利前行的地貌和死气沉沉的环境。巨大的引力，稀薄的空气，漫长的黑夜和热到可以融化玻璃或者冷到可以冻结二氧化碳的气温，所有的一切都似乎在扼杀着人类旅行的所有可能性。于是，太空旅行者发现了一种远航到外太空的可能性——旅行到星球的内部。设计给星际间旅行者的3D打印可穿戴的毛细血管中充满了人工合成的微生物，可用来克服难以前行的地貌并使生物得以存活。每一个设计都是有源头和终点的生命体和非生命体的福音书，源头是人造的有机体，它能够在3D打印出的皮肤内成倍地创造出可穿戴的毛细管。
3. 源于于生物结构学的思考：Neri Oxman自创了一个学科词汇——材料生物学，这就源于她对生物仿生学的研究与转译。生物物种经过上万年的进化演变，将适应环境的特征得以完善保存。Neri针对这些点，从解剖学与仿生学角度研究不同生物的机能优势——如皮肤、骨骼等，并将研究的原理成果应用于设备装置中，服务于人类。其中的3D打印材料多为多种复合特殊材料，可以极大的模拟并将其优势无限放大。
3
传媒
实验室六：
“病毒传播”小组
The Viral Communications group
01.
研究组负责人:
Andrew Lippman在MIT取得了电子电气工程的本科和硕士学位，1995年在瑞士的洛桑联邦理工学院完成博士学位。目前拥有7项电视和数字图像处理的专利权。而他在80年代实际上就参与了MIT媒体实验室的创办，之后也一直没有离开过。
02.
研究目标：
Andrew Lippman统领着实验室的“未来传播”项目和“病毒传播”小组，对电视、互联网社群、网络图片和视频、VR、可穿戴设备及媒体大数据进行研究。Andrew还发起成立了“数字生活联合会”，旨在促进信息服务与实际生活的连接，革新人类与机器的关系。除了研究项目之外，Andrew Lippman还担任科技创业公司的顾问，他所负责的“未来传播”项目也与产业有着密切的合作，合作的公司包括Cisco、ESPN、 NBCU等。
“病毒传播”小组想要用发展能够与用户创意相结合的科技。MIT媒体实验室注意到社会信任从大的、中心的机构转移到了分布式的系统中。在这些分布式的系统中，信息也是离散的，但是可以从很小的起点开始，不需要预先的社会和技术的信任，就可以传播信息。而“病毒传播”小组就是开发这样的系统，去测试这些系统在信任、功能和范围上的限制在哪里。
而这个小组的研究项目所涉及的话题也非常广，包括了设计、AR、VR、社交媒体、交互、机器学习等传媒业热门话题。
Andrew Lippman一方面着手未来，关心未来的我们如何获取信息，一方面也着眼现在，想要解决目前传媒业所存在的问题。其研究项目从既有从传媒硬件技术入手的，比如关于8K超高清显示屏的技术，也有从内容和数据入手的，比如之前提到的Panorama和Perspectives。
03.
科研项目：
1. VR code：三维世界里的二维码：VR code项目是想要创造三维世界里的二维码，将现实的事物和网络上的信息联系起来。我们现在的需要将信息的入口做成特定的二维码，用户扫二维码然后被重定向到信息，而VR code则是想把这件事做到三维空间，用户只需要扫三维世界里的物体，也可以完成重定向。
2. Perspectives：新闻平衡守护者：“病毒传播”小组中关心媒体新闻偏见的项目还有Perspectives项目，它会实时展现相关话题的6个不同视角的电视台，给人们一个新闻事件的全貌。
04.
申请要求：
1. Statement of Objective （需要包含作品集链接及研究生导师选择）
2. 成绩单：上传扫描件即可，不需要邮寄纸质成绩单原件
3. 3封推荐信
4. 申请时需要列出最多3个研究生期间想要一起合作的Faculty Members/Research Groups （共26个），并写在statement of objective的开头
5. 雅思分数要求7.0，不接受托福成绩
6. 不要求GRE
7. 作品集要求：Some research groups require the submission of a portfolio of relevant work, and most other groups will accept such portfolios for consideration. Consult group profiles for requirements.以链接形式附在statement of objective中提交。
8. 每一位想要进去Media Lab的申请者，都应最晚从本科开始：
1 / 有super idea;
2 / 最好数学、工程、计算机都会；
3 / 加入实验室接受科研训练；
4 / 科研经历不仅丰富，更重要的是学到技能，做出成果。
4
科学技术对社会学的贡献
实验室七：
可扩展合作小组
The Scalable Cooperation
01.
研究组负责人:
Iyad Rahwan是MIT媒体实验室的AT＆T职业发展教授和媒体艺术与科学副教授，是可扩展合作小组负责人。Rahwan拥有澳大利亚墨尔本大学的博士学位，并且是麻省理工学院数据，系统和社会研究所（IDSS）的附属学院的教授。Rahwan的工作位于计算机科学与社会科学的交叉领域，其重点是集体智慧，大规模合作以及人工智能的社会效应。
02.
研究目标：
重新思考社会组织，合作和治理的方式。
几千年来，人类发明了各种形式的社会组织来管理自己-从部落和城市国家到王国和民主国家。这些机构扩展了我们的协调，合作，交换信息和制定决策的能力。如今，社交媒体提供了连接和建立虚拟机构的新方法，使我们能够以时间紧迫的方式解决全球范围内的社会问题。更重要的是，人工智能，机器学习和计算机优化方面的进步帮助我们重新构想解决人类问题的方法。
03.
科研项目：
1. Deep Angel：一个人工智能，可以清除照片中的物体。该算法发布在Deep Angel Algorithm上，任何人都可以通过该网站与人工智能互动，并可以用它探索任何它可以做到的东西。该算法应用计算机视觉技术，可以自动检测和轮廓图像中的物体并删除图像中的轮廓物体，想象如果我们查看完整描述的轮廓物体会是什么样子。
2. “道德机器”游戏平台：通过此平台收集人类对未来人工智能可能会遇到的道德困境的不同意见。在这个游戏中，玩家所要做出的不再只是一瞬间的抉择，而是未来将会被编写进汽车程序中的预先判断。
实验室八：
成像文化小组
The Camera Culture group
01.
研究组负责人:
Ramesh Raskar是麻省理工学院媒体实验室的副教授，并领导成像文化研究小组。他专注于机器学习和成像，以实现健康和可持续性。它们涵盖物理（例如传感器，健康技术），数字（例如自动化和隐私感知机器学习）和全球（例如地理地图，自主移动）领域的研究。
02.
研究目标：
创造捕捉并分享视觉信息的新方式。
成像文化研究小组致力于将人类肉眼不可见的事物可视化，其观察范围从人体内部到周围的外部环境，可应用在日常工作、交流传播乃至医疗健康等环节中。目标是创建一类全新的计算和感官平台，让人类得以借助科学技术探索更广袤的世界，并使那些看似抽象、微观的事物更容易被解读。他们制作出可以揭露内部结构的计算摄影机和轻量级医疗成像设备，希望利用这些创造性的照相机促成积极的社会影响。
该小组研究项目涉及多个学科，主要包括现代光学、传感器、照明设备、传动装置、探测器和软件处理等。最近的项目包括可以拍摄到视线之外范围的摄像头，即将在90多个国家/地区使用的健康诊断设备，以及通过自动的和具有隐私意识的机器学习来实现人口健康的分布式计算。
该组织为推动多项大型研究计划以实现联合国的可持续发展目标而感到自豪。
03.
科研项目：
1. 飞秒成像（Femto-Photography），一种可以以万亿分之一秒的速度捕捉并记录光的运动的照相技术。这种技术有助于人们直观理解光在运动过程中的反射、吸收和对物体的散射。并且可以应用于透过拐角观察到视线以外的事物。当生活中运用了飞秒成像技术，搭载了飞秒成像技术的车辆，也许可以轻易地看到拐角处的车，避免了碰撞的发生；消防员也可以运用飞秒成像技术发现被困在楼层里的群众，搜寻幸存者；飞秒成像技术还可用于探测隐蔽物体……
2. 计算摄影学（Computational Photography ），与普通相机不同，光场相机不需要多次按动快门生成多张图片，而是通过一次性捕捉场景中所有的光线信息来还原照片，以达到随时重构焦点的效果。
3. 视网膜成像（Retinal Imaging），应用光学、电生理学的原理将眼部的视网膜状况展示在设备上以便于诊断。
实验室九：
人类动力学小组
The Human Dynamics group
01.
研究组负责人:
Alex 'Sandy' Pentland教授负责全麻省范围内的MIT连接科学，并曾在印度协助创建和指导MIT媒体实验室和亚洲媒体实验室。他是世界上被引用最多的计算科学家之一，《福布斯》最近宣布他与Google创始人和美国首席技术官一起，成为“世界上七大最强大的数据科学家”之一。
02.
研究目标：
社交网络如何影响我们在商业，健康和治理方面的生活，以及技术的采用和传播。
人类动力学小组，关注人类，使用社会科学的计算工具来探索我们如何更好地组织社会，政府和公司。我们的项目已经显示出潜力，可以极大地提高城市，公司乃至整个国家的创新和机会率。
比如，根据曲子的大数据，用算法谱曲，因为它知道规律在什么地方，就能自动谱出一个曲子出来，也挺好听的。另外比如根据梵高画的特征，用一个 Prisma APP，你自己就能作一个梵高的画出来，这种算不算是创意呢？其实很多时候这条（人工智能和人的创意）边界正在模糊化，也有人说那种机器谱出来的曲子是没有灵魂的，但你又怎么定义灵魂呢？
人类动力学小组正在领导计算社会科学的创立，这是一个新兴的领域，它利用以前所未有的规模和粒度收集和分析人们的传感器数据的能力。通过使用手机、电子身份证或数字媒体的数据来追踪这些信号，创建一个人们如何互动的“神眼”视角，甚至可以“看到”城市中每个人互动的节奏。
03.
科研项目：
1.Enigma：是一种对等式(p2p)网络，它能够让各方共同存储和运行数据，同时能够保持数据的完全私密性，而区块链正是其背后的神奇技术。Enigma的计算模型，是基于高度优化版本的多方计算，通过可验证的秘密共享方案来保证安全。对于存储，为保持数据的秘密共享，Enigma使用了一种改进过的分布式哈希表。类似比特币，Enigma移除了对可信第三方的需求，从而使个人数据的自主控制成为可能。人类历史上第一次，用户能够通过加密来安全地分享他们的隐私数据。事实上，保护敏感数据只是Enigma的一部分功能。该系统的一个重要的创新，是它将允许分析存储在在外部应用系统中的数据，同时保持数据的隐私性，用户可以完全控制它们。此外，数据拥有者能够通过他们的数据来进行赚钱。例如，参与者可以匿名地向制药公司出售他们的部分医疗数据。
2.Machine Behavior 机器行为:由人工智能(AI)驱动的机器日益调解我们的社会、文化、经济和政治互动。 了解人工智能系统的行为对于我们控制它们的行为、获取它们的好处和最小化它们的危害是至关重要的。 我们认为，这需要一个广泛的科学研究议程，以研究机器行为，包括但扩展超出计算机科学的学科，并需要洞察跨科学。
3. The Atlas of Inequality不平等的地图集：种族隔离正在伤害我们的社会，特别是我们的城市。但是经济不平等不仅仅局限于社区。我们在城市里去的餐馆、商店和其他地方都有各自的不平等现象。不平等地图集显示了在波士顿地铁区域不同地方旅行的人们的收入不平等。它使用来自数字设备的聚合匿名位置数据来估计人们的收入和他们在哪里度过的时间。利用这些数据，我们制定了我们自己的地方不平等度量标准，来衡量每个地方的游客收入的不平等程度。经济不平等不仅仅局限于社区，它也是你每天去的地方的一部分。该项目的内容不仅仅局限于找到不平等的现象，更多的是为了解我们城市中的人类行为，以及交通、住房、种族隔离或不平等等大规模问题在一定程度上取决于人们个人机会和选择的新兴模式。
实验室十：
适应解码器研究组
The Conformable Decoders group
01.
研究组负责人:
Canan Dagdeviren于2017年1月加入该学院，在麻省理工学院媒体实验室领导新的适应解码器研究小组。该小组将创建机械适应性机电系统，该系统可以与目标对象紧密集成，以进行感测，致动和能量收集以及其他应用。Dagdeviren认为，来自自然和人体的重要信息以各种形式的物理模式被“编码”。她的研究专注于创建兼容的解码器，该解码器可以将这些模式“解码”为有益的信号和能量。
02.
研究目标：
我们生活在生理模式的海洋中：心跳，呼吸，肌肉运动，神经活动，潮汐，气流，环境湿度，温度变化。这些模式包含着被编码的消息，需要对其进行挖掘，完善和定义。为此，我们需要复杂的界面来有效访问和评估此类信息。Conformable Decoders小组探索了新颖的材料，设备设计和制造策略，以创建具有机械适应性特征的微米和纳米级机电系统，从而可以与感兴趣的对象紧密集成。这些系统使我们能够收集必要的模式并将其转换为有益的形式，从而获得对我们世界的见识，并增进与自然以及彼此之间的互动。
03.
科研成果：
1. 柔性传感器：一个柔性的、压电式设备可以在胃中停留长达两天，但没有任何电机，也不需要机械降解，可以监测胃肠道的运动。
2.A tailored, electronic textile conformable suit for large-scale spatiotemporal physiological sensing in vivo：电子设备和制造技术的飞速发展进一步推动了可穿戴设备和智能纺织品领域。但是，当前在纺织电子领域的大多数努力都集中在单一模式上，并且覆盖的面积很小。在这个项目中，我们介绍了一个模块化，灵活可伸缩的分布式传感器网络的新平台，该平台可以嵌入数字针织纺织品中。该平台可以使用标准的、可访问的、高通量的纺织制造技术和服装制版技术来定制各种形式、尺寸和功能。在此，我们开发了一种量身定制的电子纺织整合服(E-TeCS)，用于在体内进行大规模、多模态的生理(温度、心率和呼吸)传感。
总结：
麻省理工学院拥有6个学院，32个系，在物理学、计算机科学、机械工程、脑与认知科学、航空航天等多个领域具有雄厚的学术实力，这里走出了97位诺贝尔奖得主、8位菲尔兹奖得主、26位图灵奖得主，同时校内具有很强的创业文化，由其校友所创办的公司利润总值相当于全球第十一大经济体。这里的媒体实验室一共有6个，小编在这里介绍了其中有代表性的10个，相信看了这些实验室的特点之后，大家对麻省理工学院更加的了解啦！
好的院校淘汰率很高，但是只要你有信念，不服输，就一定能战胜自己。这里是否对你充满了诱惑？那就加油吧！
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