人工智能与社会
该领域的研究研究人工智能驱动的系统与人类行为者之间的接口，探索数据驱动的决策对人类行为和经验的影响，以及如何利用人工智能技术来改善获得机会的机会。这项研究结合了多个领域，包括人工智能、机器学习、经济学、社会心理学和法律。
用于医疗保健和生命科学的 AI
开发将改变医疗保健和生命科学领域的人工智能技术。这包括从发现生物学机制到早期疾病诊断、药物发现、护理个性化和管理的整个跨度。基于麻省理工学院在人工智能和生命科学领域的开创性历史，我们正在研究适用于对包括成像、文本和基因组学在内的一系列模式的生物和临床数据进行建模的算法。
人工智能和机器学习
涵盖了这个快速发展领域的广泛主题，推进机器学习、预测和控制的方式，同时使它们安全、稳健和值得信赖。研究涵盖 ML 的理论和应用。这个广泛的领域研究 ML 理论（算法、优化等）；统计学习（推理、图形模型、因果分析等）；深度学习；强化学习；符号推理机器学习系统；以及 ML 的各种硬件实现。
生物和医疗设备和系统
开发的技术和系统将改变生物学和医疗保健的未来。具体领域包括生物医学传感器和电子学、纳米和微观技术、成像和疾病的计算模型。
通讯系统
开发下一代有线和无线通信系统，从新的物理原理（例如，光、太赫兹波）到编码和信息论，以及介于两者之间的一切。
计算制造
使用一些最强大的计算工具来解决设计问题，包括建模、模拟、加工和制造。
计算机架构
设计下一代计算机系统。我们的研究工作在硬件和软件的交叉点，研究如何在物理世界中最好地实施计算。我们设计的处理器速度更快、效率更高、更易于编程且安全。我们的研究涵盖各种规模的系统，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。我们设计专门用于特定应用领域（如机器学习和存储）的通用处理器和加速器。还设计电子设计自动化 (EDA) 工具以促进此类系统的开发。
电子、磁性、光学和量子材料与器件
研究涵盖构成下一代设备的各种材料，包括对石墨烯和二维材料、量子计算、MEMS 和 NEMS 以及用于计算的新基板的开创性研究。
图形与视觉
涵盖图像和视频生成与分析、摄影、人类感知、触觉、应用几何等主题。
集成电路与系统
涉及复杂电路和系统的设计和创建，适用于从计算到传感的各种应用
纳米级材料、器件和系统
研究重点是在纳米尺度上创造材料和设备，以创造跨越广泛应用领域的新型系统。
信号处理
信号处理侧重于分析、修改和合成信号和数据的算法和硬件，涉及广泛的应用领域。作为一项技术，它几乎在现代生活的方方面面发挥着关键作用，例如娱乐、通讯、旅游、健康、国防和金融。
系统理论、控制和自治
研究包括量化反馈系统的基本能力和局限性、对网络的推理和控制，以及开发在不确定条件下进行决策的实用方法和算法。
