Shreyaa Raghavan的故事
Shreyaa Raghavan的旅程開始於她對拼圖的熱愛,這讓她開始解決一些世界上最棘手的挑戰。到了高中,她的解決問題的才能自然地吸引她進入計算機科學領域。透過參加一個創業和領導力計畫,她開發了應用程式,並兩次進入該計畫的全球競賽半決賽。
對計算機科學的興趣
她的早期成功讓計算機科學的職業看起來是個明顯的選擇,但Raghavan表示,另一個重要的興趣讓她感到矛盾。
“計算機科學激發了我大腦中解決問題的部分,”Raghavan說,她是麻省理工學院(MIT)數據、系統與社會研究所的博士候選人。“但雖然我一直覺得開發手機應用程式是一個有趣的小愛好,但我並不覺得我在直接解決社會挑戰。”
轉變的契機
當她作為麻省理工學院的本科生參加光伏研究實驗室的本科生研究機會時,她的觀點發生了轉變。這個實驗室現在被稱為可持續材料加速實驗室。在那裡,她發現機器學習等計算技術可以優化太陽能電池板的材料,這是她技能直接應用於減緩氣候變化的一個例子。
團隊合作的重要性
“這個實驗室有一群非常多元化的人,有些來自計算機科學背景,有些來自化學背景,還有一些是硬核工程師。他們都有效地溝通,朝著一個統一的目標努力——建立更好的可再生能源系統,”Raghavan說。“這讓我意識到,我可以使用我喜歡構建的技術工具,並通過幫助解決重大氣候挑戰來獲得成就感。”
博士研究的方向
隨著她的目標集中在將機器學習和優化應用於能源和氣候上,Raghavan在2023年開始她的博士學位時加入了Cathy Wu的實驗室。該實驗室專注於建立更可持續的交通系統,這個領域讓Raghavan感到共鳴,因為它對氣候變化有著巨大的影響——交通運輸大約佔溫室氣體排放的30%。
研究的核心問題
“如果我們將所有正在探索的智能系統投入交通網絡,我們能減少多少排放?”她問道,這是她研究的核心問題。
Wu教授的看法
土木與環境工程系的副教授Wu強調了Raghavan工作的價值。
“交通是經濟和氣候變化的關鍵元素,因此對交通的潛在變化必須仔細研究,”Wu說。“Shreyaa對智能交通擁堵管理的研究很重要,因為它採取數據驅動的方法,為支持可持續性的更廣泛研究增添了嚴謹性。”
獎學金的支持
Raghavan的貢獻得到了Accenture Fellowship的認可,這是MIT-Accenture產業與技術融合計畫的基石。
作為Accenture Fellow,她正在探索避免交通擁堵及其排放的技術潛力,使用如網絡化自動駕駛車輛和根據交通狀況變化的數位限速等系統——這些解決方案可以在相對低的成本和短期內推進交通部門的去碳化。
行業參與的重要性
Raghavan表示,她欣賞Accenture Fellowship不僅因為它提供的支持,還因為它展示了行業對可持續交通解決方案的參與。
“對於交通領域,以及整體的能源和氣候來說,與所有不同的利益相關者協同合作是很重要的,”她說。“我認為行業參與這個問題,將更智能的交通系統納入去碳化交通是非常重要的。”
來自政府的支持
Raghavan還獲得了美國交通部支持她研究的獎學金。
“我覺得交通部和Accenture對政策方面的興趣真的很令人興奮,”她說。
跨學科合作的必要性
Raghavan相信,應對氣候變化需要跨學科的合作。“我認為在氣候變化方面,沒有任何一個行業或領域能夠單獨解決這個問題。每個領域都必須站出來,努力做出改變,”她說。“我不認為這個問題有任何靈丹妙藥的解決方案。這需要來自不同人、不同角度、不同學科的多種解決方案。”
積極參與社群
考慮到這一點,Raghavan自三年前加入MIT能源與氣候俱樂部以來一直非常活躍。她說,這是一個很酷的方式,可以認識許多朝著相同目標、相同氣候目標和熱情的人,但他們的角度卻完全不同。
今年,Raghavan在社區和教育團隊中工作,這個團隊致力於建立在MIT中關注氣候和能源問題的社群。作為這項工作的部分,Raghavan正在啟動一個本科生導師計畫,將本科生與研究生配對,幫助本科生發展他們如何利用自己獨特專業知識來應對氣候的想法。
啟發他人的願望
“我沒有預見到自己會在能源和氣候方面使用我的計算機科學技能,”Raghavan說,“所以我真的想給其他學生一個清晰的途徑,或者清楚的感覺,讓他們知道如何參與進來。”
喜愛的思考空間
Raghavan甚至在她喜歡思考的地方也接受了她的研究領域。
“我喜歡在火車上、巴士上、飛機上工作,”她說。“在交通中工作交通問題真的很有趣。”
她期待著去紐約探望表親,對於漫長的火車旅行並不感到害怕。
“我知道在那幾個小時裡,我會做出一些最好的工作,”她說。“四小時到那裡,四小時回來。”
本文由 AI 台灣 運用 AI 技術編撰,內容僅供參考,請自行核實相關資訊。
歡迎加入我們的 AI TAIWAN 台灣人工智慧中心 FB 社團,
隨時掌握最新 AI 動態與實用資訊!