À Propos
Le professeur Tonio Buonassisi associe l’apprentissage automatique et les expériences à haut débit pour créer de nouveaux matériaux et systèmes aux applications bénéfiques pour la société. Les recherches qu’il a menées en début de carrière dans le domaine de l’énergie solaire et de l’analyse technico-économique ont aidé des dizaines d’entreprises. En 2018, il a été directeur fondateur du programme Accelerated Materials Development for Manufacturing (AMDM) à Singapour, une initiative de 24,7 millions de dollars singapouriens visant à multiplier par dix le taux de développement de nouveaux matériaux. Il a cofondé Xinterra dont l’objectif est d’accélérer le développement de matériaux de capture du carbone. Il est revenu au MIT à plein temps en décembre 2021, où il dirige l’Accelerated Materials Laboratory for Sustainability. Il est directeur du centre ADDEPT qui met au point des modules tandem de pérovskite et de silicium durables avec des partenaires sectoriels et universitaires.
Prix
- Prix présidentiel pour les scientifiques et les ingénieurs en début de carrière (PECASE), 2016
- Prix commémoratif Everett Moore Baker pour l’excellence de l’enseignement au premier cycle, MIT, 2015
- Google Faculty Award, 2015
- Prix CAREER de la NSF, 2012
Publications Pertinentes
- Hippalgaonkar, K., Li, Q., Wang, X., Fisher III, J.W., Kirkpatrick, J., Buonassisi, T. (2023). Knowledge-integrated machine learning for materials: lessons from gameplaying and robotics. Nature Reviews Materials, 8(4), 241-260. https://doi.org/10.1038/s41578-022-00513-1
- Sun, S., Tiihonen, A., Oviedo, F., Liu, Z., Thapa, J., Zhao, Y., Hartono, N.T.P., Goyal, A., Heumueller, T., Batali, C., Encinas, A., Yoo, J.J., Li, R., Ren, Z., Peters, I.M., Brabec, C.J., Bawendi, M.G., Stevanovic, V., Fisher, J., Buonassisi, T. (2021). A data fusion approach to optimize compositional stability of halide perovskites. Matter, 4(4), 1305-1322. https://doi.org/10.1016/j.matt.2021.01.008
- Sun, S., Hartono, N.T.P., Ren, Z.D., Oviedo, F. Buscemi, A.M., Layurova, M., Chen, D.X., Ogunfunmi, T., Thapa, J., Ramasamy, S., Settens, C., DeCost, B.L., Kusne, A.G., Liu, Z., Tian, S.I.P., Peters, I.M., Correa-Baena, J.-P., Buonassisi T. (2019). Accelerated development of perovskite- inspired materials via high-throughput synthesis and machine-learning diagnosis, Joule 3(6), 1437-1451.