A Apple apoia a comunidade académica e as suas importantes pesquisas para tornar o mundo num lugar melhor.
Oferecemos bolsas e prémios a estudantes licenciados e pós-graduados que usem o poder da tecnologia para ajudar as pessoas e o planeta.
Conheça o programa Apple Scholars.
Mudar
Ética e tecnologia
Bolsas de doutoramento
O Apple University, um programa promovido em conjunto com o McCoy Family Center for Ethics in Society da Universidade de Stanford, disponibiliza bolsas de pós-doutoramento para pesquisa de questões relacionadas com o cruzamento entre ética e tecnologia.
Abby Jaques
Universidade de Stanford
A Abby dedica-se às grandes questões colocadas pela interseção da inteligência humana e artificial: como fazer um bom uso da tecnologia? E como garantir que as novas tecnologias são benéficas para todos?
No MIT, a Abby desenvolveu uma nova teoria sobre a natureza da ação intencional. Agora, está a estudar a forma como a inteligência artificial pode afetar o comportamento humano e os seus potenciais impactos morais e políticos. Também criou um novo código ético para engenheiros baseado na prática e colaborou em vários programas financiados por subsídios que visam usar a educação formal e informal para democratizar a inteligência artificial.
Tecnologias de hardware, engenharia de circuitos integrados, inteligência artificial e aprendizagem automática
Bolsas de pós-doutoramento
Estes apoios são concedidos a investigadores destacados nas áreas da engenharia elétrica, engenharia informática e ciência informática, com um foco particular na tecnologia para a inovação e nos valores fundamentais da Apple.
McKenzie van der Hagen
Universidade de Carnegie Mellon
A McKenzie está a trabalhar em novas arquiteturas para permitir a utilização de computação encriptada avançada em dispositivos IoT (Internet das Coisas) de baixo consumo.
A cada segundo que passa, os dispositivos loT recolhem e processam uma enorme quantidade de dados. Por isso, proteger a privacidade das pessoas que os usam requer muita energia. Uma forma de resolver esse problema é recorrer a técnicas de encriptação homomórfica que permitem trabalhar diretamente em dados cifrados. No entanto, isso requer cálculos muito complexos e estruturas de dados de grande envergadura. O trabalho da McKenzie procura desenvolver arquiteturas especializadas que viabilizem estas operações, apesar das limitações dos dispositivos IoT de baixo consumo. O objetivo é usar hardware para levar o conceito de computação criptografada da teoria à prática.
Jaya Narain
Massachusetts Institute of Technology
A Jaya utiliza a aprendizagem automática personalizada e a observação de campo para ajudar crianças com Perturbação do Espetro do Autismo (PEA) não verbais a relacionarem-se com o mundo que as rodeia.
Existem 3,5 milhões de norte-americanos que sofrem de PEA e, desses, cerca de 30% tem dificuldades de comunicação verbal. Mas isso não significa que não comuniquem. Muitas vezes, os pais e os cuidadores conseguem interpretar sons, gestos e diferenças de tom que podem passar despercebidos às outras pessoas. A Jaya está a utilizar esses conhecimentos dos cuidadores primários para desenvolver modelos de aprendizagem automática que ajudem a interpretar a linguagem não verbal. Com isto, espera que a sua investigação possa ter um impacto profundo na forma como as crianças com autismo não verbal lidam e comunicam com o mundo.
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Ishwarya Ananthabhotla
Fala e linguagem natural
Massachusetts Institute of Technology -
Yahav Bechavod
Aprendizagem automática e proteção da privacidade
Hebrew University of Jerusalem -
Graham Gobieski
Aprendizagem automática no dispositivo
Universidade de Carnegie Mellon -
Mitchell Gordon
Aprendizagem automática centrada no ser humano
Universidade de Stanford -
Jeong Joon Park
Realidade aumentada e visão computacional
Universidade de Washington -
Nathan Serafin
Hardware para computação eficiente
Universidade de Carnegie Mellon -
Yang Song
O essencial da aprendizagem automática
Universidade de Stanford -
Xinyi Wang
Fala e linguagem natural
Universidade de Carnegie Mellon -
Yifan Wang
Realidade aumentada e visão computacional
ETH Zurich -
Bingzhe Wu
Aprendizagem automática e a proteção da privacidade
Universidade de Pequim -
Yiren “Aaron” Zhao
Aprendizagem automática no dispositivo
Universidade de Cambridge -
Tijana Zrnic
O essencial da aprendizagem automática
University of California, Berkeley
Tecnologias de hardware e engenharia de circuitos integrados
Bolsas de mestrado
Estes apoios são concedidos aos melhores alunos que concluam os seus mestrados em tecnologias avançadas de hardware com especialização em arquitetura informática, de design, verificação e validação de sistema num chip.
Anna Li
Universidade de Carnegie Mellon
A Anna iniciou o seu percurso académico na Carnegie Mellon seguindo o mesmo curso que os seus colegas: software. Contudo, rapidamente descobriu que se interessava muito mais por hardware.
Ao frequentar a cadeira de hardware intitulada "Estrutura e Design de Sistemas Digitais”, Anna decidiu abandonar a licenciatura em software. Embora seja uma área totalmente diferente da programação, descobriu que poderia continuar a utilizar os seus pontos fortes: lógica, capacidade de resolução de problemas e desenvolvimento de algoritmos. Hoje sente que descobriu a sua verdadeira vocação: trabalhar na confluência entre hardware e software.
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Tarana Laroia
Engenharia elétrica e informática
Universidade de Carnegie Mellon -
Ryan Oh
Engenharia elétrica e informática
Universidade de Carnegie Mellon -
Deanyone Su
Engenharia elétrica e informática
Universidade de Carnegie Mellon
E isso
é apenas o começo.
Atualmente, o programa Apple Scholars está disponível apenas por convite. Informe-se regularmente para saber mais à medida que alargamos o programa e conheça estudantes que acreditam no poder da tecnologia, partilham os nossos valores e se esforçam por tornar o mundo melhor.