Il reinforcement learning è un tipo di apprendimento automatico che aiuta a determinare se un algoritmo sta producendo i risultati corretti. Si basa sulle interazioni tra un sistema di IA e il suo ambiente. Vediamo a che punto siamo e quali sono i trend di mercato per i prossimi anni a venire.
Reinforcement learning, differenze con il machine learning
Il reinforcement learning è una branca del machine learning – con e senza supervisione – e non si affida a un set di dati statici, bensì, opera in un ambiente dinamico e apprende dalle esperienze raccolte.
È doveroso evidenziare che i punti di dati -o esperienze – vengono raccolti durante l’addestramento tramite interazioni di tipo “trial-and-error” (i.e. eseguite per tentativi ed errori) tra l’ambiente e un software (agente). Esso è considerato come uno dei modi più promettenti per costruire l’intelligenza artificiale perché può simulare il processo di apprendimento che gli esseri umani utilizzano per acquisire competenze.
Questo aspetto del reinforcement learning è importante in quanto riduce le esigenze in termini di raccolta, pre-elaborazione ed etichettatura dei dati prima dell’addestramento, operazioni invece necessarie nel machine learning con e senza supervisione. In pratica, un modello di reinforcement learning, , con l’incentivo giusto, è in grado di iniziare ad apprendere un comportamento autonomamente, senza supervisione (dell’uomo).
Esempi di applicazioni di reinforcement learning
Sebbene l’approccio tramite reinforcement learning sia ancora in fase di valutazione per i sistemi di produzione, alcune applicazioni in vari ambiti sembrano rivelarsi particolarmente adatte all’implementazione di questa tecnologia. Di seguito sono elencate alcune delle aree in cui viene utilizzato il reinforcement learning e, precisamente:
- Controlli avanzati – Il controllo dei sistemi non lineari è un problema abbastanza complesso che spesso viene trattato linearizzando il sistema in corrispondenza di diversi punti operativi. Il reinforcement learning può essere direttamente applicato al sistema non lineare.
- Guida autonoma – Prendere decisioni di guida in base all’input di una fotocamera è un’attività in cui il reinforcement learning si dimostra idoneo, considerando il successo delle reti neurali profonde nelle applicazioni con immagini.
- Sistemi di controllo del traffico – Il reinforcement learning viene utilizzato per prendere decisioni in tempo reale e ottimizzare le attività di controllo del traffico, incluso il supporto ai sistemi di controllo del traffico aereo.
- Automazione industriale e robotica: il reinforcement learning aiuta le applicazioni industriali e i robot ad acquisire le competenze necessarie per essere utile in applicazioni come la presa (grasp) da parte dei robot, oppure, per insegnare a un braccio robotico a manipolare diverse tipologie di oggetti per applicazioni di tipo pick-and-place. Altre applicazioni nel campo della robotica includono la collaborazione uomo-robot e robot-robot.
- Pianificazione – I problemi di pianificazione compaiono in diversi scenari, basti pensare al coordinamento delle risorse in una fabbrica rispetto a un determinato obiettivo. Il reinforcement learning, in questi casi, si rivela una buona alternativa ai metodi evolutivi per risolvere problemi di ottimizzazione combinatoria.
- Sistemi di gestione delle risorse – Il reinforcement learning viene utilizzato per allocare e utilizzare in modo efficiente risorse limitate per raggiungere gli obiettivi desiderati.
- Calibrazione – Le applicazioni che prevedono una calibrazione manuale dei parametri, i.e. la calibrazione delle unità di controllo elettronico (Electronic Control Unit – ECU), possono essere particolarmente adatte all’implementazione del Reinforcement Learning.
- Giochi per computer – I videogiochi offrono un’opportunità eccellente per addestrare modelli di algoritmi di questo tipo. Infatti, ogni gioco può essere considerato come un ambiente in cui ogni situazione richiede una scelta diversa.
- Pubblicità: il reinforcement learning supporta le aziende e gli esperti di marketing nella creazione di contenuti e consigli personalizzati per gli utenti.
- Altre applicazioni: i modelli di reinforcement learning vengono utilizzati anche in ambiti come il riepilogo del testo, i chatbot, il trading online, le aste e le offerte.
Vantaggi e sfide del reinforcement learning
Il reinforcement learning ha diversi vantaggi -come metodo di allenamento – ma comporta anche diverse sfide o limitazioni che devono essere prese in considerazione, e precisamente:
Benefici
- Complessità – Il reinforcement learningpuò essere utilizzato per risolvere problemi molto complessi che comportano un’elevata incertezza, in molti casi, superando le prestazioni umane.
- Adattabilità – Il reinforcement learning è in grado di gestire ambienti in cui i risultati delle azioni non sono sempre prevedibili. Aspetto particolarmente utile per le applicazioni del mondo reale in cui l’ambiente può cambiare nel tempo o è incerto.
- Processo decisionale indipendente – I sistemi intelligenti, grazie al reinforcement learning, possono prendere decisioni da soli senza l’intervento umano in quanto possono imparare dalle esperienze e adattare il proprio comportamento per raggiungere obiettivi specifici.
Sfide e limitazioni
- Necessità di dati di grandi dimensioni – Il reinforcement learning richiede sia molti più dati rispetto all’apprendimento supervisionato sia molte interazioni per apprendere in modo efficace. Inoltre, conseguire un numero sufficiente di dati di training richiede tempo e risorse.
- Complessità del mondo reale – Nella vita reale, il feedback potrebbe essere ritardato. Ovvero, potrebbero essere necessari mesi o anni per sapere se una decisione ha dato i propri frutti o meno; oppure, in certi ambiti, le condizioni in cui l’agente (computer) ripete il suo processo decisionale non cambiano, il che è lontano dalla vita reale.
- Difficoltà di progettare ricompense efficaci –I data scientist possono avere difficoltà a esprimere matematicamente una ricompensa in modo che rispecchi il modo in cui una determinata azione aiuterà l’agente (computer) ad avvicinarsi a un obiettivo finale.
Reinforcement learning, tendenze 2023-2035
Il mercato globale del reinforcement learning è in continuo aumento a fronte di una crescente domanda di soluzioni guidate dall’intelligenza artificiale e l’avanzamento dei progressi tecnologici.
Un recente rapporto della società di ricerca canadese Allied Market Research rivela che l’industria del reinforcement learning ha generato 2.8 miliardi di dollari nel 2022 e si stima raggiungerà gli 88.7 miliardi di dollari entro il 2032, a fronte di un CAGR del 41.5% dal 2023 al 2032.
Tale crescita è determinata da diversi fattori, tra cui:
- Aumento della domanda nel settore medico – Con l’aumento di numerose malattie, i ricercatori medici si adoperano per attuare innovazioni. Inoltre, il regime di trattamento dinamico (Dynamic Treatment Regime) risulta essere un metodo alquanto diffuso per acquisire un trattamento efficiente per i pazienti. L’approccio del reinforcement learning è in grado di gestire il DTR, considerando che gli algoritmi di reinforcement learning aiutano ad estrarre dati clinici per la creazione di piani di trattamento basati su diversi indicatori clinici ottenuti dai pazienti come input. Inoltre, l’adozione di robot chirurgici basati sull’intelligenza artificiale, con un tasso di successo del 95%, viene integrata negli ospedali, fungendo da importante motore per il settore del reinforcement learning.
- Aumento dei veicoli a guida autonoma – La domanda di auto personalizzate e hi-tech è in aumento. Per prevenire le collisioni causate dall’errore umano e dalla mancanza di funzioni di sicurezza, le case automobilistiche si stanno concentrando sullo sviluppo di auto senza conducente e di display che consentano ai veicoli di automatizzarsi in modo indipendente, in relazione all’ambiente circostante. Ciò tende ad influenze positivamente il mercato del reinforcement learning.
- Massimizzazione dei ricavi in termini di dynamic pricing – I prezzi dinamici contribuiscono a determinare i prezzi in base alla domanda e all’offerta al fine di massimizzare i ricavi e il reinforcement learning funge da strumento di ottimizzazione dei prezzi nelle interazioni con i clienti.
Reinforcement learning on-premise o in cloud
Il mercato del reinforcement learning è suddiviso in base alla modalità di implementazione, i.e. on-premise o basata sul cloud. Si prevede che nel periodo 2023-2035 si assisterà ad una crescita del 63%per i servizi basati sul cloud del mercato globale a fronte di caratteristiche di maggiore flessibilità e aggiornamenti automatizzati del software.
Trend di adozione del reinforcement learning
Il mercato del reinforcement learning è suddiviso in grandi imprese e PMI e si prevede che le quote maggiori di mercato saranno rappresentate dalle grandi impese. Inoltre, l’uso della scienza dei dati e delle tecnologie di intelligenza artificiale è in crescita tra le organizzazioni che cercano di ottenere una prospettiva quantitativa delle operazioni.
Nel periodo 2023-2035, il mercato del reinforcement learning registrerà una crescita significativa nel segmento BFSI (i.e. (banche, servizi finanziari e assicurazioni) per utente finale. Di fatto, le aziende BFSI – per comprendere le esigenze dei propri clienti e fornire una soluzione su misura – stanno adottando sempre più soluzioni di machine learning.
Previsioni del mercato nordamericano
Si stima che, entro la fine del 2035, il mercato del reinforcement learning in Nord America raggiungerà la quota del 37% dovuto all’aumento degli investimenti per eseguire attività di ricerca e sviluppo per programmare tattiche efficienti di reinforcement learning. Inoltre, l’emergere di soluzioni IT , una maggiore priorità alle pratiche etiche dell’intelligenza artificiale da parte delle organizzazioni e l’aumento della spesa per i servizi IT favorirà la crescita positiva del mercato. Ancora, le regioni che dispongono di un settore automobilistico autonomo ben consolidato sono destinate ad impattare ampiamente sul mercato del reinforcement learning.
Previsioni del mercato europeo
In Europa, c’è una forte domanda di reinforcement learning in tutti i settori, soprattutto con l’aumento del software di intelligenza artificiale e machine learning. Paesi come la Repubblica Ceca, la Francia, l’Olanda e la Germania hanno giocato nell’ultimo anno un ruolo significativo nell’adozione dell’IA generativa. Tutti questi fattori contribuiranno ulteriormente alla crescita del reinforcement learning nell’area.
Aziende di riferimento
- Microsoft Corporation
- SAP SE
- International Business Machines Corporation
- Amazon Web Services, Inc.
- SAS Institute Inc.
- Google LLC
- Hewlett Packard Enterprise Development LP
- Intel Corporation
- Cloud Software Group, Inc.
- Rapidminer
