Intelligenza artificiale, nuova specializzazione per Energy Software

Michael Zama, 26 anni, lavora per Energy Software da circa 8 mesi, subito dopo aver finito la laurea triennale in Scienze Informatiche a Bologna e dopo un tirocinio universitario proprio in Energy Software.

Specializzato con una tesi in “Intelligenza Artificiale” (Machine Learning per il tirocinio e Reti Neurali per la tesi) ha sempre avuto una forte passione verso l’Intelligenza Artificiale.

 

Cosa si intende oggi per Machine Learning e/o Intelligenza Artificiale?

Attualmente con il termine Apprendimento Automatico (o “Machine Learning”) si intende una branca dell’Intelligenza Artificiale che raccoglie al suo interno una vasta serie di tecniche e algoritmi per creare programmi in grado di “imparare” a risolvere uno o più problemi di ottimizzazione per cui sono stati “addestrati”, senza essere guidati dallo sviluppatore.
Un programma di questo tipo può imparare principalmente in tre modi:

  • Osservando cosa altri fanno in situazioni simili.
  • Osservando una situazione e scegliere la soluzione più logica possibile.
  • Osservando i propri errori commessi precedentemente.

Le applicazioni effettive di queste tecnologie vanno molto in contrasto con quella che è la cultura pop sul tema dell’Intelligenza Artificiale, infatti nella realtà, un programma che utilizza meccanismi di Intelligenza Artificiale sarà in grado di svolgere pochi compiti (se non addirittura uno soltanto). La cultura popolare invece associa erroneamente all’Intelligenza Artificiale il concetto di AGI (“Artificial General Intelligence”), che è lontana anni luce dagli utilizzi quotidiani di questa tecnologia.

Un esempio pratico, è la previsione del prezzo di una casa sapendo i suoi attributi (es: numero di stanze, distanza dal centro, tasso di criminalità del quartiere, ecc..). E’ possibile infatti far calcolare ad un programma il prezzo di 300 case e i loro attributi (“addestramento”), e successivamente fargli “prevedere” il prezzo della 301-esima casa. In questo esempio molto semplice, lo sviluppatore non indica direttamente al programma come capire il prezzo della casa, ma è il programma stesso che “impara” guardando i suoi errori nei tentavi precedenti.
Rimanendo sempre sull’esempio della casa, i suoi attributi sono facili da estrarre, e da quelli è facile collegarci il prezzo della casa (più il tasso di criminalità è alto meno costerà). Ma per quanto riguarda problemi più complessi in cui sono presenti immagini, video, suoni o serie temporali, è molto più difficile correlare le informazioni di queste entità con una risposta. Per questo si utilizzano meccanismi più sofisticati, quali ad esempio le Reti Neurali. Modelli computazionali ispirati come forma e funzionalità al cervello dei mammiferi in grado di approssimare molto bene problemi complessi del mondo reale, questa struttura è formata da strati di “neuroni”, unità fondamentali usate per calcolare l’informazione e farla propagare lungo la rete.

 

Quali competenze sono necessarie per rimanere aggiornati e quanto è fondamentale la formazione?

Per rimanere aggiornati da un punto di vista tecnico sulla materia, per quanto riguarda gli ultimi sviluppi, è necessario saper leggere e capire un “Paper” accademico della materia, inoltre se si vogliono mettere in pratica le ultime tecnologie del settore è necessario saperle costruire “da soli”, poiché in quanto nuove, sarà difficile trovare qualcosa di riutilizzabile fatto da altri. Per il 90% dei problemi sono sufficienti i modelli già ampiamente studiati e di facile replicazione.
La formazione secondo la mia opinione è fondamentale, e per questo, un background da matematico/informatico aiuta moltissimo, in quanto la materia ha come basi quelle due discipline.

 

Come si è strutturata Energy Software per rispondere alle esigenze del mercato?

Pur rimanendo una realtà ancora in crescita, Energy Software ha già iniziato un percorso di specializzazione, diversificando il bagaglio di conoscenza delle persone tra gli aspetti puramente business del mercato in cui opera e quelli legati alle nuove tecnologie (come l’Intelligenza Artificiale). In questa maniera è in grado di utilizzare i risultati di una costante ricerca e sviluppo per produrre strumenti informatici all’avanguardia adatti a rispondere alle esigenze in costante mutamento dovute ai cambi della normativa e delle pratiche commerciali.