Informes de IA · MIT · 2026-10-02 · Blog / comentario
Herramientas computacionales para los desafíos más complejos de la sociedad
Título original: Computational tools for society’s most complex challenges
La profesora asociada del MIT Cathy Wu utiliza el aprendizaje automático y el aprendizaje por refuerzo para ayudar a trazar mejoras en sistemas complejos, entre ellos el transporte. Wu sostiene que diseñar sistemas de transporte implica modelar de decenas a miles de variantes, algo que está fuera del alcance de las herramientas actuales si el proceso ha de basarse en evidencia. El aprendizaje por refuerzo se presenta como una forma de liberar a los investigadores del transporte y a sus socios profesionales para que diseñen los sistemas que desean.