KI-Berichte · MIT · 2026-10-02 · Blog / Kommentar
Rechenwerkzeuge für die komplexesten Herausforderungen der Gesellschaft
Originaltitel: Computational tools for society’s most complex challenges
Cathy Wu, Associate Professor am MIT, nutzt maschinelles Lernen und Reinforcement Learning, um Verbesserungen an komplexen Systemen, darunter dem Verkehr, zu entwerfen. Wu argumentiert, dass die Gestaltung von Verkehrssystemen die Modellierung von Dutzenden bis Tausenden von Varianten erfordert, was für heutige Werkzeuge unerreichbar ist, wenn der Prozess evidenzbasiert sein soll. Reinforcement Learning wird als Weg dargestellt, Verkehrsforschende und ihre Praxispartner dabei zu unterstützen, genau die Systeme zu gestalten, die sie wollen.