Verstärkendes Lernen hat Potenzial bei der Verbesserung von Brustkrebsscreenings gezeigt (Yala et al., 2022). Ein weiteres prominentes Beispiel ist die Anwendung eines Algorithmus des verstärkenden Lernens mit expertenunterstützten Belohnungen zur Diagnose von Hautkrebs (Barata et al., 2023).

Verstärkendes Lernen wurde genutzt, um KI-Systeme zu entwickeln, die darauf abzielen, Medikamentendosierungen zu optimieren. Zum Beispiel wurde verstärkendes Lernen in simulierten Umgebungen eingesetzt, um die personalisierte Dosierung von Propofol, einem häufig verwendeten Sedativum auf Intensivstationen, zu optimieren und eine angemessene Sedierung sicherzustellen (Borera et al., 2011). Verstärkendes Lernen wurde auch verwendet, um individualisierte Chemotherapiepläne für Krebspatienten zu erstellen und Strategien zur Optimierung der Chemotherapiedosierung zu entwickeln (Ebrahimi Zade, Shahabi Haghighi, and Soltani, 2020).

Verstärkendes Lernen (VL) kann das experimentelle Design in der biologischen Forschung erheblich verbessern, indem es die Identifikation optimaler experimenteller Bedingungen ermöglicht, die die Informationen aus jedem Experiment maximieren. Eine Studie von Treloar et al. (2022) zeigte die Anwendung von Deep Reinforcement Learning für das optimale Design biologischer Experimente, insbesondere zur Ableitung von Parametern des bakteriellen Wachstums in einem simulierten Chemostaten. Die Forscher formulierten das Problem als VL-Aufgabe, bei der der Agent lernt, Experimente auszuwählen, die die informativsten Daten hinsichtlich der Modellparameter liefern. Durch die Einbeziehung von Unsicherheit bei der Modellparametrierung übertraf der VL-Ansatz traditionelle Optimierungsmethoden und zeigte sein Potenzial, experimentelle Arbeitsabläufe zu optimieren und die Effizienz biologischer Forschung zu steigern.

Verstärkendes Lernen hat sich als leistungsstarkes Werkzeug zur Weiterentwicklung der Proteinentwicklung erwiesen, indem es die Erzeugung neuer Proteinarchitekturen ermöglicht, die auf spezifische Funktionen abgestimmt sind. Ein bemerkenswertes Beispiel ist die Forschung von Lutz et al. (2023), bei der ein Verstärkendes Lernverfahren zur Optimierung von Proteinstrukturen basierend auf gewünschten Eigenschaften wie Stabilität und Bindungsaffinität eingesetzt wurde. Das VL-Modell wurde mit einer umfangreichen Bibliothek von Proteinsequenzen trainiert und verfeinerte seine Designs iterativ durch Trial-and-Error, um vordefinierte Ziele zu erreichen. Dieser innovative Ansatz führte nicht nur zur erfolgreichen Erstellung von Proteinen, die nützliche Antikörper generierten, sondern zeigte auch das Potenzial von VL, die Proteinentwicklung zu revolutionieren, indem es den Wissenschaftlern ermöglicht, ein breiteres Spektrum an molekularen Konfigurationen zu erforschen als traditionelle Methoden.

Verstärkendes Lernen (VL) wurde erfolgreich zur Optimierung chemischer Reaktionen eingesetzt, indem es adaptive Entscheidungsfindungen basierend auf experimentellen Ergebnissen ermöglicht. Eine bemerkenswerte Studie von Zhou et al. (2017) stellte einen Deep Reaction Optimizer vor, der Deep Reinforcement Learning verwendete, um die Bedingungen chemischer Reaktionen iterativ zu verbessern. Das Modell zeichnete die Ergebnisse jeder Reaktion auf und passte die experimentellen Parameter an, um den Ertrag zu steigern. Durch die Implementierung einer effizienten Erkundungsstrategie reduzierte der VL-Algorithmus die Anzahl der erforderlichen experimentellen Schritte, um optimale Bedingungen um 71 % im Vergleich zu traditionellen Optimierungsmethoden. Dieser Ansatz beschleunigte nicht nur den Optimierungsprozess und erreichte optimale Bedingungen in nur 30 Minuten, sondern zeigte auch die Fähigkeit des Modells, sowohl aus ähnlichen als auch aus unterschiedlichen Reaktionen zu lernen, was seine Vielseitigkeit in verschiedenen chemischen Kontexten unterstreicht.

Verstärkendes Lernen (RL) kann verwendet werden, um Handelsstrategien im Finanzwesen zu optimieren. Zum Beispiel wurde in Huang et al., 2024, verstärkendes Lernen eingesetzt, indem mehrere intelligente Agenten genutzt wurden, um mit der Umgebung zu lernen und zu interagieren, um den Entscheidungsprozess und die gesamte Handelsleistung zu verbessern.

Verstärkendes Lernen kann auch die Mineralexploration unterstützen, indem es den Entscheidungsprozess zur Identifizierung potenzieller Bergbaustandorte optimiert. Eine Studie von Shi et al. (2023) setzte verstärkendes Lernen ein, um eine geeignete Umgebung für den Agenten zu schaffen, in der dieser Mineralisierungsinformationen erlernen konnte. Die Ergebnisse können die weitere Goldsuche unterstützen.

Verstärkendes Lernen kann Empfehlungssysteme im Journalismus verbessern, indem es sich dynamisch an die Vorlieben und das Verhalten der Nutzer im Laufe der Zeit anpasst. In Bangari et al., 2021, wurde eine Übersicht durchgeführt, die das Potenzial von verstärkendem Lernen für personalisierte Nachrichtenempfehlungen aufzeigt.

Verstärkendes Lernen kann auch bei der Verbesserung von Systemen zur Erkennung von Fake News helfen, indem es nutzergeneriertes Feedback zur Verfeinerung der Modellgenauigkeit nutzt. In ihrer Forschung schlugen Wang et al. (2020) ein schwach überwachtes Fake-News-Erkennungsframework vor, das VL-Techniken integriert, um die Qualität der Trainingsdaten zu verbessern. Das Framework verwendet Nutzerberichte als schwache Aufsicht, um nicht gekennzeichnete Nachrichtenartikel zu labeln, und ein verstärkter Selektor filtert qualitativ minderwertige Proben aus diesem Datensatz. Durch den Einsatz von VL lernt das Modell, qualitativ hochwertige Eingaben zu priorisieren, die seine Vorhersageleistung im Laufe der Zeit verbessern. Dieser iterative Lernprozess ermöglicht es dem System, sich an die sich schnell ändernde Landschaft der Online-Nachrichten anzupassen und sicherzustellen, dass es auch mit neuen Trends effektiv bei der Identifizierung von Fehlinformationen bleibt (Wang et al., 2020).