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解开气候变化之谜
埃森哲研究员 Shreyaa Raghavan 应用机器学习和优化方法探索减少交通运输部门排放的方法。
来源:MIT新闻 - 人工智能Shreyaa Raghavan 解决世界上一些最棘手挑战的旅程始于对谜题的简单热爱。到了高中，她解决问题的天赋自然而然地将她引向了计算机科学。通过参加创业和领导力计划，她开发了应用程序，并两次进入该计划全球比赛的半决赛。
她早期的成功使计算机科学职业看起来是一个显而易见的选择，但 Raghavan 表示，强烈的竞争兴趣让她左右为难。
“计算机科学激发了我大脑中解决谜题和问题的部分，”埃森哲研究员、麻省理工学院数据、系统和社会研究所博士生 Raghavan ’24 说。“但虽然我一直觉得开发移动应用程序是一项有趣的小爱好，但我并不觉得我是在直接解决社会挑战。”
当 Raghavan 还是麻省理工学院的本科生时，她的观点发生了转变。当时，她参加了光伏研究实验室（现称为可持续发展加速材料实验室）的本科生研究机会。在那里，她发现了机器学习等计算技术如何优化太阳能电池板的材料——这是她将技能直接应用于缓解气候变化的成果。
“这个实验室的团队非常多样化，有些人来自计算机科学背景，有些人来自化学背景，有些人是硬核工程师。他们都在有效地沟通，朝着一个统一的目标努力——建立更好的可再生能源系统，”Raghavan 说。“这让我意识到，我可以使用我喜欢构建的技术工具，并通过帮助解决重大气候挑战而获得成就感。”
“如果我们将我们正在探索的所有智能系统都投入到交通网络中，我们可以减少多少排放？”她问道，总结了她研究的一个核心问题。
Raghavan 已经完全接受了她的研究领域，甚至包括她喜欢思考的地方。