要約:
- 人工知能と最適化・制御の融合により、複雑な工学アプリケーションに独立して適用されるこれらの技術を超えた成果をもたらす可能性がある。
- この融合の理論的基盤について、主要な最適化プロクシや予測して最適化、自己監督学習、深層多段ポリシーなどの概念を含む。
- 持続可能なサプライチェーン、分散エネルギー資源の大規模なシェアを持つ電力システム、求職、教育、医療へのアクセスを変革する可能性のある交通システムなどで、これらの方法論的な発展が強調される。
感想:
人工知能と最適化・制御の融合による新たな可能性を探る研究は、社会に大きなインパクトをもたらすことが期待されます。特に持続可能性やアクセシビリティの向上といった分野において、革新的なアプローチがもたらす効果に注目が集まっています。
元記事: https://hub.jhu.edu/events/2024/11/06/2024-ross-b-corotis-lecture/