DeepRL indica il deep reinforcement learning, una disciplina dell'intelligenza artificiale che combina l'apprendimento profondo (deep learning) con l'apprendimento per rinforzo (reinforcement learning). Questa metodologia consente ad agenti artificiali di apprendere a prendere decisioni sequenziali in ambienti complessi, massimizzando una ricompensa cumulativa grazie alle reti neurali profonde in grado di elaborare grandi quantità di dati non strutturati. DeepRL si distingue da altre tecnologie perché permette di apprendere direttamente da dati grezzi (immagini, suoni, testi ecc.) senza ingegnerizzazione manuale delle caratteristiche, adattando le strategie tramite esperienza ed errori.
Casi d'uso ed esempi di applicazione
DeepRL viene utilizzato in settori come il controllo robotico, i videogiochi, la gestione delle risorse nei data center, l'ottimizzazione di portafogli finanziari e l'automazione della guida autonoma. Ad esempio, agenti DeepRL hanno superato gli esseri umani in giochi come Atari e Go (AlphaGo). In robotica, consente ai robot di apprendere compiti complessi come la manipolazione di oggetti o la navigazione in ambienti incerti.
Principali strumenti software, librerie, framework
Tra gli strumenti principali per DeepRL troviamo TensorFlow, PyTorch e librerie specializzate come Stable Baselines3, Ray RLlib, OpenAI Baselines, Keras-RL e TF-Agents. Per la simulazione sono spesso utilizzati OpenAI Gym, DeepMind Lab e Unity ML-Agents.
Ultimi sviluppi, evoluzioni e tendenze
Le ricerche recenti si focalizzano sul miglioramento dell'efficienza, della robustezza degli agenti, sul transfer learning e sulla generalizzazione a nuovi ambienti. Stanno prendendo piede modelli ibridi che combinano DeepRL con apprendimento supervisionato o non supervisionato, così come l’utilizzo di grandi modelli pre-addestrati. DeepRL si sta orientando verso applicazioni industriali su larga scala, grazie all'aumento della potenza di calcolo e all'integrazione in sistemi autonomi reali.