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Autocisterne ai feromoni

L'intelligenza artificiale permette di risolvere anche i problemi legati ai trasporti intermodali, come quelli riscontrati nel porto di La Spezia

Con un'applicazione di intelligenza artificiale, basata sul metodo che utilizzano le formiche per trovare la strada, si può gestire tutta una flotta di mezzi di trasporto.

Una macchina è da considerare intelligente, se riesce a conversare con un essere umano, senza che questi possa accorgersi di essere al cospetto di una macchina. È questa la definizione di intelligenza artificiale, espressa a metà del secolo scorso dal matematico inglese Turing - una definizione ancora molto lontana dalla realtà, sebbene Turing non si riferisse a macchine dalle sembianze umane, bensì unicamente a computer in grado di rispondere spontaneamente, in forma scritta, a domande di vario genere. Oggigiorno infatti, pur riuscendo a muoversi e a parlare, i robot sono ancora ben lungi dal saper conversare in modo spontaneo.

Ciò non toglie che l'intelligenza artificiale - ovvero la facoltà di fornire prestazioni che, se compiute da un essere umano, sarebbero definite intelligenti - non è ormai più musica del futuro. Basti pensare ai sistemi per il volo assistito, che sono in grado di prendere decisioni autonome in fase di atterraggio o in casi d'emergenza. Oppure ai sistemi di gestione delle centrali nucleari, che in caso di panne sanno decidere da soli sul da farsi.

Ottimizzazione di processi e gestione di flotte di veicoli

Il principio dell'intelligenza artificiale si applica anche a sistemi meno spettacolari, ma non per questo meno efficaci, come nel campo dell'ottimizzazione dei trasporti. Per esempio, i ricercatori dell'IDSIA, l'Istituto Dalle Molle di studi sull'intelligenza artificiale di Lugano, sono di recente stati confrontati al caso di un grosso commerciante di carburanti che voleva ottimizzare il sistema di distribuzione, sfruttando al meglio i suoi depositi e la sua flotta di autocisterne. Una soluzione non evidente, visto che le autocisterne hanno dimensioni e caratteristiche tecniche differenti l'una dall'altra. E i clienti, che non sono sempre gli stessi, hanno pure dei bisogni molto diversi. Per non parlare delle condizioni di viabilità, sempre molto variabili.

Per affrontare questa complessa problematica, i ricercatori si sono lasciati ispirare dalle formiche. I laboriosi imenotteri riescono infatti a trovare il percorso più breve tra il nido e la fonte di cibo, marcando con il feromone, una speciale sostanza chimica, i loro itinerari. Così, anche le autocisterne dotate del programma dell'IDSIA per l'istradamento online, lasciano una sorta di traccia elettronica, che viene elaborata dal programma informatico.

E più passa il tempo e aumenta il numero di informazioni, più i camion sono in grado di scegliere percorsi migliori - fino a trovare l'itinerario ottimale. Tanto che attualmente il programma DYVO (Dynamic Vehicle Routing and Dispatching by using Optimization, Forecasting and Simulation), messo a punto dai ricercatori dell'istituto ticinese, è riconosciuto come il più competitivo a livello internazionale per la gestione di flotte non omogenee di veicoli in ambienti variabili.

Apprendimento con rinforzo

Il Dalle Molle, decimo sulla scala delle preferenze dei ricercatori internazionali, non è rinomato soltanto per i suoi studi mirati all'ottimizzazione dei processi. L'IDSIA è anche specializzato in un altro campo dell'intelligenza artificiale: quello dell'apprendimento con rinforzo, cioè dei sistemi che sanno imparare da soli.

In quest'ambito, l'istituto di Manno - in collaborazione con il politecnico federale di Zurigo - sta studiando un sistema di controllo automatico del movimento degli attuatori, che regolano il flusso dell'aria sulle ali dei velivoli. Il programma che ne scaturirà, dovrà imparare a modificare autonomamente l'effetto dell'impatto con l'aria sulle ali degli aerei, in modo da diminuire le turbolenze e ridurre il consumo carburante.

Per far sì che i programmi riescano a imparare da soli, gli informatici ricorrono - come per l'addestramento degli animali - al principio del premio e della punizione. Nel caso del controllo automatico degli attuatori, le operazioni che fanno diminuire le turbolenze saranno quindi recepite alla stregua di un premio, quelle che le fanno aumentare costituiranno invece una punizione. E ciò permetterà al programma di costituirsi un bagaglio di esperienze, che gli permetteranno di scegliere le strategie positive e di evitare quelle negative.

Pur essendo ancora molto lontana dalle prestazioni dell'intelligenza umana, quella delle macchine sta quindi compiendo continui progressi, anche se in campi sempre molto specifici - e senza necessariamente ricorrere all'etichetta di intelligenza artificiale.

Fabio Mariani


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