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Il machine learning (ML), in italiano “apprendimento automatico”, è una branca dell’intelligenza artificiale (IA) che si concentra sullo sviluppo di algoritmi e modelli matematici capaci di apprendere e migliorare le proprie prestazioni attraverso l’esperienza e l’analisi dei dati. A differenza dei metodi tradizionali di programmazione, in cui un programmatore specifica esplicitamente le regole, nel machine learning il sistema identifica autonomamente schemi e relazioni nei dati per prendere decisioni o effettuare previsioni.
Questo campo ha guadagnato un’importanza crescente grazie alla disponibilità di grandi quantità di dati, l’incremento della potenza di calcolo e lo sviluppo di algoritmi più efficienti. Il machine learning è alla base di molte tecnologie innovative, come il riconoscimento facciale, i motori di ricerca, le auto a guida autonoma, i sistemi di raccomandazione e l’elaborazione del linguaggio naturale.
Etimologia
Il termine “machine learning” nasce dall’unione delle parole inglesi machine (macchina) e learning (apprendimento), suggerendo l’idea di una “macchina” capace di apprendere autonomamente. Il concetto ha le sue radici negli studi di cibernetica e intelligenza artificiale degli anni ’50 e ’60, con figure chiave come Arthur Samuel, che utilizzò il termine per descrivere un programma in grado di giocare a dama migliorando le proprie strategie con l’esperienza.
Principi fondamentali
Il machine learning si basa su alcuni concetti chiave che definiscono il funzionamento degli algoritmi:
Dati come input
Gli algoritmi di machine learning utilizzano dati strutturati o non strutturati come input per identificare modelli e regole. I dati possono provenire da diverse fonti, come sensori, database, immagini, audio o testo.
Modello
Un modello è una rappresentazione matematica del problema che l’algoritmo cerca di risolvere. Può essere interpretato come una funzione che mappa un insieme di ingressi X a un insieme di uscite Y, spesso espresso come $f: X \rightarrow Y$.
Addestramento
Durante la fase di addestramento, l’algoritmo utilizza un insieme di dati noto (detto training set) per imparare i parametri del modello. Questo processo si basa sulla minimizzazione di una funzione obiettivo o di perdita, che misura l’errore tra le previsioni del modello e i valori reali.
Validazione e test
Il modello viene valutato utilizzando un insieme di dati separato (detto validation set o test set) per determinare le sue prestazioni e prevenire il fenomeno di overfitting (quando il modello si adatta troppo ai dati di addestramento e perde generalizzabilità).
Tipi di machine learning
Il machine learning può essere classificato in diverse categorie in base al tipo di apprendimento e ai dati disponibili:
Apprendimento supervisionato
Nell’apprendimento supervisionato, l’algoritmo impara da un dataset etichettato, dove ogni esempio è associato a un valore target noto. Questo approccio viene utilizzato per problemi di:
- Classificazione: Predire una categoria o una classe. Esempio: riconoscere se un’e-mail è spam o no.
- Regressione: Predire un valore continuo. Esempio: stimare il prezzo di una casa.
Esempio: Se si vuole insegnare a un algoritmo a distinguere tra gatti e cani in immagini, si forniranno esempi di immagini già etichettate come “gatto” o “cane”.
Apprendimento non supervisionato
Nell’apprendimento non supervisionato, i dati non sono etichettati e l’algoritmo cerca di identificare strutture o schemi nascosti nei dati. Questo approccio è spesso utilizzato per:
- Clustering: Raggruppare i dati in insiemi omogenei. Esempio: segmentazione dei clienti.
- Riduzione della dimensionalità: Ridurre il numero di variabili nei dati preservandone le informazioni più rilevanti.
Esempio: Un algoritmo può analizzare il comportamento di acquisto di clienti e raggrupparli in base a simili abitudini senza che sia fornita una classificazione iniziale.
Apprendimento per rinforzo
L’apprendimento per rinforzo si basa su un sistema di ricompense e penalità. L’algoritmo (detto agente) interagisce con un ambiente e apprende a compiere azioni ottimali per massimizzare una ricompensa cumulativa. È utilizzato, ad esempio, per:
- Giochi.
- Controllo robotico.
- Sistemi autonomi.
Esempio: Un agente che impara a giocare a scacchi riceve una ricompensa ogni volta che vince una partita e una penalità in caso di mossa errata.
Algoritmi di machine learning
Gli algoritmi di machine learning sono numerosi e possono essere suddivisi in base alla loro natura e applicazione:
Algoritmi di apprendimento supervisionato
- Regressione lineare: Utilizzata per modellare la relazione tra variabili continue. $y = \beta_0 + \beta_1 x + \varepsilon$
- Regressione logistica: Utilizzata per problemi di classificazione binaria.
- Alberi decisionali: Modelli interpretabili che dividono i dati in base a condizioni sequenziali.
- Support Vector Machines (SVM): Trovano un iperpiano ottimale per separare i dati in classi.
- Reti neurali artificiali (ANN): Modelli ispirati alla struttura del cervello umano.
Algoritmi di apprendimento non supervisionato
- K-means: Raggruppa i dati in kk cluster basandosi sulla distanza euclidea.
- Algoritmi gerarchici: Creano una gerarchia di cluster.
- Autoencoder: Reti neurali utilizzate per la riduzione della dimensionalità.
Algoritmi di apprendimento per rinforzo
- Q-learning: Algoritmo di apprendimento senza modello che utilizza una funzione Q per stimare i valori delle azioni.
- Policy Gradient Methods: Ottimizzano direttamente la politica dell’agente.
Applicazioni pratiche
Le applicazioni del machine learning sono estremamente varie e spaziano in diversi ambiti:
- Medicina: Diagnosi automatica, analisi di immagini mediche.
- Finanza: Previsioni di mercato, rilevamento di frodi.
- Automotive: Veicoli a guida autonoma.
- Marketing: Sistemi di raccomandazione, analisi predittiva.
- Industria: Manutenzione predittiva, ottimizzazione dei processi.
Sfide e limiti
Nonostante i notevoli progressi, il machine learning presenta ancora delle sfide:
- Qualità dei dati: Dati sporchi o insufficienti possono compromettere le prestazioni.
- Overfitting: Rischio di adattamento eccessivo ai dati di addestramento.
- Bias: Modelli che riflettono pregiudizi presenti nei dati.
- Interpretabilià: Modelli complessi come le reti neurali possono essere difficili da interpretare.
Tecniche di machine learning semplificano e ottimizzano la mitigazione degli errori quantistici
La computazione quantistica rappresenta una frontiera promettente nell’elaborazione dati, ma deve affrontare una sfida significativa: la sensibilità al rumore e agli errori. Un team di ricercatori di IBM Quantum ha recentemente dimostrato come l’utilizzo di tecniche di machine learning (ML) relativamente semplici possa rappresentare una soluzione efficace ed economica per questo problema.
La ricerca, pubblicata su Nature Machine Intelligence, ha evidenziato come sia possibile ottenere risultati paragonabili ai metodi tradizionali di mitigazione degli errori quantistici (QEM) ma con costi operativi notevolmente inferiori.
“Ci siamo chiesti se fosse possibile distanziarci dai metodi QEM convenzionali basati sulla fisica e se le tecniche di ML potessero ridurre i costi, rendendo accessibili esperimenti più complessi e su scala maggiore,” spiega Haoran Liao, co-primo autore dello studio.
Il team ha affrontato un apparente paradosso: come può un sistema di ML classico comprendere il comportamento del rumore in un computer quantistico che opera oltre le capacità dei computer tradizionali? Per rispondere a questa domanda, i ricercatori hanno condotto una serie di test utilizzando computer quantistici all’avanguardia con configurazioni fino a 100 qubit.
Sorprendentemente, i risultati più promettenti sono stati ottenuti non con modelli complessi, ma con una tecnica relativamente semplice chiamata “random forest”. Questo algoritmo si è dimostrato efficace su diversi tipi di circuiti e modelli di rumore, superando anche approcci più sofisticati come le reti neurali grafiche (GNN).
L’impatto pratico di questa scoperta è significativo. Come sottolinea Liao, “Anche nella configurazione più conservativa, il nostro approccio ML-QEM dimostra una riduzione di oltre il 50% dei tempi di esecuzione. Questo significa, per esempio, che un esperimento che richiederebbe 80 ore può essere completato in 40 ore, dimezzando i costi operativi e raddoppiando il numero di esperimenti possibili.”
Questi risultati non solo migliorano l’efficienza operativa, ma aprono anche nuove prospettive per la comprensione teorica degli errori quantistici. Il team ha dimostrato che è possibile “apprendere” la relazione tra output rumorosi e ideali di un computer quantistico, sfidando le aspettative iniziali sulla complessità di questo processo.
La ricerca suggerisce che il machine learning non sostituirà i metodi basati sulla fisica, ma piuttosto li complementerà, creando sinergie che potrebbero accelerare lo sviluppo della computazione quantistica. Come conclude Liao, “Questo è solo l’inizio dell’applicazione dell’AI nel campo quantistico, e apre la porta a numerose possibilità per migliorare vari aspetti della computazione quantistica.”
Questa innovazione rappresenta un passo significativo verso computer quantistici più affidabili e accessibili, combinando la potenza del machine learning con le sfide della fisica quantistica in modo pratico ed efficiente.
Ulteriori informazioni: Haoran Liao et al, Machine learning for practical quantum error mitigation, Nature Machine Intelligence (2024). DOI: https://dx.doi.org/10.1038/s42256-024-00927-2