Od najmłodszych lat Cathy Wu uwielbiała znajdować rozwiązania problemów, które mogłyby poprawić jakość życia ludzi. Jako dziecko imigrantów z Tajwanu spędzała sporo czasu w domu wraz z rodzeństwem ze względu na długie dojazdy ojca do pracy oraz zgiełk panujący na ruchliwych ulicach. Właśnie w tym okresie znalazła ukojenie w grach komputerowych, a zwłaszcza w “SimCity”. Nieświadomie radość, jaką czerpała z projektowania w tej grze skomplikowanych, wydajnych miast, położyła wczesne fundamenty pod jej późniejsze zamiłowanie do bezpiecznych i wydajnych systemów transportowych.
Dzisiaj Wu jest profesorem nadzwyczajnym na Wydziale Inżynierii Lądowej i Środowiskowej (CEE) oraz w Instytucie Danych, Systemów i Społeczeństwa (IDSS) na MIT. Nieustannie motywuje ją chęć ulepszania infrastruktury poprzez innowacyjne rozwiązania. Podkreśla, że projektowanie systemów transportowych wymaga analizy niezliczonych wariantów – zadania, z którym proste oprogramowanie i ręczne procedury mają trudności. Na szczęście uczenie się przez wzmocnienie (RL) dało promyk nadziei, oferując możliwość wyobrażania sobie i projektowania systemów wykraczających daleko poza ograniczenia istniejących narzędzi.
W miarę jak Wu podążała swoją ścieżką akademicką, jej inspiracje i wpływy ulegały zmianom. To właśnie swojej starszej siostrze zawdzięcza rozbudzenie w sobie chęci wywierania pozytywnego wpływu na życie innych ludzi. Wu zainteresowała się transportem, postrzegając go jako sposób na wywieranie wpływu na wszystkich, ponieważ transport z natury rzeczy stanowi integralną część naszego codziennego życia. “Wszyscy z niego korzystamy, doświadczamy go i zmagamy się z jego wyzwaniami – więc naturalnie wszyscy bylibyśmy zainteresowani ulepszeniem tego systemu” – zauważyła.
Jej fascynacja wykorzystaniem sztucznej inteligencji w transporcie zrodziła się jeszcze w czasie studiów licencjackich na MIT, a impulsem do tego był wykład na temat pojazdów autonomicznych wygłoszony przez nieżyjącego już profesora Setha Tellera. Był to dla niej moment olśnienia, który utwierdził ją w postanowieniu skupienia się na badaniach w dziedzinie transportu. W następstwie tego inspirującego kursu Wu zaczęła zgłębiać świat robotaksówek pod kierunkiem profesor Danieli Rus.
Po ukończeniu studiów magisterskich na MIT kontynuowała swoją misję na Uniwersytecie Kalifornijskim w Berkeley, gdzie uzyskała stopień doktora. Zauważyła, że naukowcy poświęcali lata na udoskonalanie metod optymalizacji wyłącznie dla jednego wariantu systemu. Wykorzystując swoją wiedzę z zakresu informatyki, wprowadziła do procesu uczenie się oparte na wzmocnieniu (RL), osiągając znaczący wzrost wydajności. Na ostatnim roku studiów w Berkeley zwróciła na siebie uwagę środowiska naukowego, wykorzystując uczenie się przez wzmocnienie (RL) do analizy wpływu pojazdów autonomicznych na płynność ruchu.
Jednak droga do postępu nie zawsze była prosta. Wu ponownie połączyła siły ze swoimi kolegami z wydziału MIT, aby zmierzyć się z problemem nieprzewidywalności uczenia się przez wzmocnienie (RL). Odkryli, że modele RL były rzeczywiście wrażliwe, co często prowadziło do niespójnych wyników. Jednak do 2023 roku, dzięki wytrwałości, poprowadziła swój zespół do odkrycia skutecznej techniki pozwalającej opanować tę wrażliwość, zwiększając wydajność uczenia się opartego na wzmocnieniu (RL) w przypadku różnorodnych problemów i poprawiając efektywność w zadziwiającym tempie – aż 30-krotnie w porównaniu z poprzednim stanem.
Niedawno badania Wu jeszcze bardziej rozszerzyły granice potencjału uczenia się opartego na wzmocnieniu (RL) w zakresie optymalizacji transportu, wykazując w zaskakujący sposób, że ekologiczna jazda może zmniejszyć emisje pojazdów o 11 do 22 procent. Te pouczające badania mogą wpłynąć na kształt przyszłej polityki i przyczynić się do dalszego zwiększania wydajności i ekologiczności systemów transportowych.
Oprócz inspirującej i przełomowej pracy badawczej jest również oddaną nauczycielką i mentorką, która bardzo ceni sobie kontakty ze studentami. “Ten moment olśnienia, kiedy student rozumie jakąś koncepcję – to sprawia, że mam dobry dzień” – przyznaje z radością. Zaangażowanie Wu w swoją pracę przyniosło jej wiele wyróżnień, w szczególności nagrodę National Science Foundation Faculty Early Career Development Award w 2023 roku.
Jeśli chodzi o rady dla osób, które chcą zmierzyć się ze złożonymi problemami społecznymi, jej słowa są proste, ale głębokie. “Zacznijcie od drobnych kroków i bądźcie cierpliwi. Wpływ na społeczeństwo wymaga czasu. Bądźcie pomocni, zachowajcie ciekawość i nie zapominajcie zadawać pytań” – mówi.
Od grania w „SimCity” w dzieciństwie po karierę uznanej profesor – droga Cathy Wu jest dowodem na siłę pasji, ciężkiej pracy i wytrwałości. Aby dowiedzieć się więcej o życiu i badaniach Cathy Wu, odwiedź stronę artykuł oryginalny.
Jeśli Twoja organizacja poszukuje rozwiązań w zakresie automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji, nie wahaj się sprawdzić, w jaki sposób implementi.ai może usprawnić Twoje procesy i zwiększyć wydajność.
Ta strona używa plików cookie.