Il Deep Reinforcement Learning (DRL) è un ambito dell’intelligenza artificiale che combina il reinforcement learning classico con le reti neurali profonde. Consiste nell’addestrare un agente a prendere decisioni sequenziali in ambienti complessi, imparando a massimizzare una ricompensa cumulativa. Il DRL si distingue da altri metodi di machine learning perché non si basa su esempi di output corretti, ma apprende tramite tentativi ed errori interagendo con l’ambiente. Questo approccio permette di affrontare problemi con spazi di stati e azioni molto ampi o continui, dove le tecniche tradizionali falliscono.
Casi d’uso ed esempi
Il DRL viene impiegato nel controllo robotico, consentendo alle macchine di apprendere compiti complessi come la manipolazione di oggetti o la locomozione. È utilizzato anche nei videogiochi (AlphaGo, Dota 2), nella gestione di portafogli finanziari, nell’ottimizzazione di reti di comunicazione, nella gestione energetica di edifici intelligenti e nella progettazione di strategie per veicoli autonomi.
Principali strumenti software, librerie, framework
Tra i principali strumenti DRL troviamo TensorFlow Agents, Stable Baselines3, RLlib (Ray), OpenAI Baselines e Keras-RL. Queste librerie offrono implementazioni pronte all’uso dei principali algoritmi come DQN, PPO, A3C, DDPG o SAC, agevolando la progettazione, l’addestramento e la valutazione di agenti in ambienti simulati o reali.
Sviluppi recenti, evoluzioni e tendenze
Le ricerche recenti si focalizzano sulla maggiore stabilità dell’apprendimento, sulla generalizzazione a nuovi ambienti e sulla riduzione del fabbisogno di dati. L’integrazione del DRL con l’imitation learning, il meta-learning e il learning multi-agente apre nuove prospettive, così come l’applicazione a contesti reali complessi e dinamici. Le tendenze includono anche l’aumento dell’efficienza computazionale e una maggiore diffusione tramite piattaforme open source.