I dette indlæg præsenterer Kim anvendelsen af Deep Reinforcement Learning til sikker online-optimering under usikkerhed. Metoden danner grundlag for AI-løsninger som AlphaGo og ChatGPT og anvendes til at styre komplekse produktions- og infrastruktursystemer.

Oplægget gennemgår centrale principper og state-of-the-art metoder. Kim viser konkrete cases fra transport med intelligente trafiklys via ATS, energisystemer med varmepumper via CEDAR samt spildevands- og regnvandssystemer hos Aarhus Vand og HOFOR.