Zum ersten Mal wurde eine spezielle Art des maschinellen Lernens genutzt, um neue Wege für eine nachhaltige Entwicklung zu finden. Bisher wurde das so genannte 'Deep Reinforcement Learning' vor allem dafür verwendet, um Computer in bestimmten Spielen, wie z.B. AlphaGo, gegenüber menschlichen Spielern überlegen zu machen oder Roboter durch unwegsames Gelände zu navigieren. Jetzt haben Wissenschaftler des Potsdam-Instituts für Klimafolgenforschung ein mathematisches Gerüst entwickelt, das neu entwickelte Techniken des maschinellen Lernens mit klassischeren Analysen von Verläufen in Computersimulationen des globalen Klimasystems und der Weltwirtschaft kombiniert. Die Ergebnisse, die in der interdisziplinären Zeitschrift zu nichtlinearen Wissenschaft 'Chaos' veröffentlicht wurden, sind vielversprechend.
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