L'ottimizzazione è un campo centrale dell'intelligenza artificiale (IA) e della matematica applicata, che mira a trovare la migliore soluzione possibile a un problema dato secondo uno o più criteri quantificabili. Nell'IA, l'ottimizzazione consiste spesso nell'aggiustare i parametri di un modello per minimizzare una funzione di costo (o perdita) o, più in generale, assegnare risorse in modo ottimale per raggiungere un obiettivo. Si distingue da altre tecnologie come la ricerca esaustiva o le euristiche per l'uso di metodi matematici formali che garantiscono o approssimano una soluzione ottimale. Il suo funzionamento si basa su algoritmi capaci di esplorare uno spazio di soluzioni, valutando e migliorando progressivamente i candidati secondo regole precise.
Casi d'uso ed esempi di applicazione
Nell'apprendimento automatico, l'ottimizzazione viene usata per regolare i pesi di una rete neurale durante l'addestramento. Trova applicazione anche nella pianificazione ottimale dei percorsi per veicoli autonomi, nella gestione intelligente dell'energia, nella logistica e nella finanza per massimizzare portafogli di investimento sotto vincoli. È utilizzata anche nella progettazione automatizzata di strutture o sistemi complessi.
Principali strumenti software, librerie e framework
Tra gli strumenti più usati figurano librerie di calcolo scientifico come SciPy (Python), che offre numerosi solver di ottimizzazione, e CVXPY per la programmazione convessa. Nei framework di machine learning, TensorFlow e PyTorch integrano ottimizzatori come SGD, Adam o RMSProp. Gurobi, CPLEX e OR-Tools di Google sono risolutori potenti per l'ottimizzazione combinatoria e lineare su larga scala.
Ultimi sviluppi, evoluzioni e tendenze
L'ottimizzazione beneficia dei progressi nel calcolo distribuito e quantistico, che consentono di affrontare problemi di maggiore dimensione e complessità. Tendenze recenti includono l'ottimizzazione differenziabile, l'ottimizzazione bayesiana per la regolazione automatica degli iperparametri e approcci ibridi che combinano deep learning e ottimizzazione classica. L'integrazione dell'ottimizzazione nei sistemi autonomi e la crescita dei solver open source segnano ulteriormente questo settore.