Crafting Desirable Climate Trajectories with RL Explored Socio-Environmental Simulations
यह शोध पत्र सामाजिक-पर्यावरणीय जलवायु अंतःक्रियाओं को अनुकरण करने के लिए एकीकृत मूल्यांकन मॉडलों (Integrated Assessment Models) के भीतर मल्टी-एजेंट सुदृढीकरण लर्निंग (multi-agent Reinforcement Learning) के उपयोग का अन्वेषण करता है, जिसमें यह पाया गया है कि जबकि सहकारी एजेंट वांछनीय निम्न-कार्बन भविष्य के पथों को सफलतापूर्वक निर्धारित कर सकते हैं, प्रतिस्पर्धी गतिशीलता अक्सर इन परिणामों में बाधा डालती है, जिसके लिए एल्गोरिदम संबंधी सीमाओं को संबोधित करने हेतु आगे के नीतिगत अर्थ और अनुसंधान की आवश्यकता है।