用计算工具应对社会最复杂的挑战

MIT 土木与环境工程系及 IDSS 副教授 Cathy Wu 的研究聚焦用机器学习与强化学习（RL）改进交通等复杂系统。她与团队发现 RL 对问题高度敏感，但通过筛选可训练良好的 10% 问题，其算法将训练效率提升至多 30 倍，原本需 100 个训练模型的任务或只需 3 个。其近期研究显示，智能控制车速的生态驾驶措施可将车辆排放降低 11% 至 22%。