A jornada de Shreyaa Raghavan para resolver alguns dos desafios mais difíceis do mundo começou com um simples amor por quebra-cabeças. No ensino médio, seu talento para resolver problemas naturalmente a atraiu para a ciência da computação. Por meio de sua participação em um programa de empreendedorismo e liderança, ela criou aplicativos e chegou duas vezes às semifinais da competição global do programa.

Seus primeiros sucessos fizeram com que uma carreira em ciência da computação parecesse uma escolha óbvia, mas Raghavan diz que um interesse concorrente significativo a deixou dividida.

“A ciência da computação desperta aquela parte do meu cérebro que faz quebra-cabeças e resolve problemas”, diz Raghavan '24, um Accenture Fellow e um candidato a PhD no Institute for Data, Systems, and Society do MIT. “Mas, embora eu sempre tenha sentido que criar aplicativos móveis era um pequeno hobby divertido, não parecia que eu estava resolvendo diretamente os desafios sociais.”

Sua perspectiva mudou quando, como uma estudante de graduação do MIT, Raghavan participou de uma Oportunidade de Pesquisa de Graduação no Laboratório de Pesquisa Fotovoltaica, agora conhecido como Laboratório de Materiais Acelerados para Sustentabilidade. Lá, ela descobriu como técnicas computacionais como aprendizado de máquina poderiam otimizar materiais para painéis solares — uma aplicação direta de suas habilidades para mitigar as mudanças climáticas.

“Este laboratório tinha um grupo muito diverso de pessoas, algumas com formação em ciência da computação, algumas com formação em química, algumas que eram engenheiros hardcore. Todos eles estavam se comunicando efetivamente e trabalhando em direção a um objetivo unificado — construir melhores sistemas de energia renovável”, diz Raghavan. “Isso abriu meus olhos para o fato de que eu poderia usar ferramentas muito técnicas que eu gosto de construir e encontrar realização nisso ao ajudar a resolver grandes desafios climáticos.”

Com o objetivo de aplicar aprendizado de máquina e otimização à energia e ao clima, Raghavan se juntou ao laboratório de Cathy Wu quando ela começou seu doutorado em 2023. O laboratório se concentra na construção de sistemas de transporte mais sustentáveis, um campo que ressoou com Raghavan devido ao seu impacto universal e seu papel descomunal nas mudanças climáticas — o transporte é responsável por cerca de 30% das emissões de gases de efeito estufa.

“Se jogássemos todos os sistemas inteligentes que estamos explorando nas redes de transporte, em quanto poderíamos reduzir as emissões?”, ela pergunta, resumindo uma questão central de sua pesquisa.

Wu, professor associado do Departamento de Engenharia Civil e Ambiental, enfatiza o valor do trabalho de Raghavan.

“O transporte é um elemento crítico tanto da economia quanto da mudança climática, então mudanças potenciais no transporte devem ser cuidadosamente estudadas”, diz Wu. “A pesquisa da Shreyaa sobre gerenciamento inteligente de congestionamento é importante porque ela adota uma abordagem orientada por dados para adicionar rigor à pesquisa mais ampla que apoia a sustentabilidade.”

As contribuições de Raghavan foram reconhecidas com a Accenture Fellowship, um pilar da Iniciativa de Convergência MIT-Accenture para Indústria e Tecnologia. 

Como Accenture Fellow, ela está explorando o impacto potencial de tecnologias para evitar o trânsito lento e suas emissões, usando sistemas como veículos autônomos em rede e limites de velocidade digitais que variam de acordo com as condições do tráfego — soluções que podem promover a descarbonização no setor de transporte a um custo relativamente baixo e no curto prazo.

Raghavan diz que aprecia a Accenture Fellowship não apenas pelo apoio que ela oferece, mas também porque demonstra o envolvimento da indústria em soluções de transporte sustentáveis.

“É importante para o campo do transporte, e também para a energia e o clima como um todo, sinergizar com todos os diferentes stakeholders”, ela diz. “Acho que é importante para a indústria se envolver nessa questão de incorporar sistemas de transporte mais inteligentes para descarbonizar o transporte.”

Raghavan também recebeu uma bolsa de estudos para apoiar sua pesquisa do Departamento de Transporte dos EUA.

“Acho muito emocionante que haja interesse do lado político do Departamento de Transportes e do lado da indústria com a Accenture”, diz ela.

Raghavan acredita que abordar as mudanças climáticas requer colaboração entre disciplinas. “Acho que com as mudanças climáticas, nenhuma indústria ou campo vai resolver isso sozinho. Realmente tem que ser cada campo se esforçando e tentando fazer a diferença”, ela diz. “Não acho que haja uma solução milagrosa para esse problema. Vai levar muitas soluções diferentes de pessoas diferentes, ângulos diferentes, disciplinas diferentes.”

Com isso em mente, Raghavan tem sido muito ativa no MIT Energy and Climate Club desde que se juntou a ele há cerca de três anos, o que, segundo ela, “foi uma maneira muito legal de conhecer muitas pessoas que estavam trabalhando pelo mesmo objetivo, as mesmas metas climáticas, as mesmas paixões, mas de ângulos completamente diferentes”.

Este ano, Raghavan está na equipe de comunidade e educação, que trabalha para construir a comunidade no MIT que está trabalhando em questões climáticas e energéticas. Como parte desse trabalho, Raghavan está lançando um programa de mentoria para alunos de graduação, juntando-os a alunos de pós-graduação que ajudam os alunos de graduação a desenvolver ideias sobre como eles podem trabalhar no clima usando sua expertise única.

“Eu não imaginava que usaria minhas habilidades em ciência da computação em energia e clima”, diz Raghavan, “então eu realmente quero dar a outros estudantes um caminho claro, ou uma noção clara de como eles podem se envolver.”

Raghavan abraçou sua área de estudo até mesmo em termos de onde ela gosta de pensar.

“Eu adoro trabalhar em trens, ônibus, aviões”, ela diz. “É muito divertido estar em trânsito e trabalhar em problemas de transporte.”

Prevendo uma viagem a Nova York para visitar um primo, ela não tem medo da longa viagem de trem.

“Sei que farei alguns dos meus melhores trabalhos durante essas horas”, ela diz. “Quatro horas lá. Quatro horas de volta.”