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Dalla birra alle corse di mini-auto ecco come imparano le macchine

Siamo a Las Vegas a re:Invent l’evento del cloud più grande del mondo dedicato alle tecnologie di Amazon Web Services (Aws).

di Luca Tremolada

2' di lettura

La birra diciamo che e è rivedibile. Siamo a Las Vegas a re:Invent, l’evento del cloud più grande del mondo dedicato alle tecnologie di Amazon Web Services (Aw). Più precisamente siamo all’ingresso di Aws Builders Faire un luogo grande come la più grande fiera italiana dedicata alla tecnologia che mette in mostra demo e progetti realizzati da dipendenti e aziende partner in tema di sistemi e macchine che apprendono. La birra l’ha offerta Robo Tap Room un sistema composto da miscelatore e braccio meccanico che spilla e serve la birra. L’abbiamo provata.

Come è andata? Il bicchiere di plastica si è piegato e la birra era piena di schiuma. Ma eravamo i primi in fila e ci hanno spiegato che il sistema alla fine avrà imparato e sarà migliorato. Vale per Robo Tap Room come per numerose altre soluzioni che utilizzano gli algoritmi di machine learning per imparare. Ci vuole tempo , ci dicono, perché le macchine non sanno nulla di birra sanno solo quello che gli insegniamo o quello come gli diciamo di imparare. Come nel caso della Aws DeepRacer.

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Lanciato alcuni anni fa, anzi quattro per essere più precisi, è un simulatore di corsa in 3D basato su cloud, dove si gareggia con un’automobile da corsa completamente a guida autonoma in scala 1:18. Non è un gioco di racing per sviluppatori ma l’applicazione del reinforcement learning o apprendimento rinforzato. La macchina impara attraverso l'interazione con l'ambiente. Sbaglia la curva, ritorna in strada, insomma si procede per prove ed errori. Non riceve istruzioni dal programmatore come nel caso dell’apprendimento supervisionato. Non c’è qualcuno che gli dice quando accelerare e quando sterzare. Impara sulla base del contesto e quindi senza bisogno di dati di apprendimento etichettati.

Esiste un campionato con Intel che si è svolto a Las Vegas sulla pista più impegnativa della storia di AWS DeepRacer, ben 33,22 metri. Esistono anche dei tutorial di machine learning pratici per le scuole (solo americane) che ti aiutano ad apprendere le basi e ad addestrare modelli di apprendimento per rinforzo. Durante la dimostrazione davanti alla stampa internazionale abbiamo visto due auto che andavano in retromarcia seguite da due persone che a ogni curva sbagliata le rimettevano in carreggiata.

La sensazione di fallimento era lo stesso provato con la birra. Ma è un errore di prospettiva in cui è facile cadere. Il machine learning è sempre di più una palestra di fallimenti. E deve essere così, funziona così. diciamo che è anche il suo bello. Ci vuole tempo, tanto tempo, anche perché l’obiettivo non è quello di arrivare primi o di servire la migliore birra della zona. Ma imparare come si fa. E in un modo nuovo.

Riproduzione riservata ©
  • Luca TremoladaGiornalista

    Luogo: Milano via Monte Rosa 91

    Lingue parlate: Inglese, Francese

    Argomenti: Tecnologia, scienza, finanza, startup, dati

    Premi: Premio Gabriele Lanfredini sull’informazione; Premio giornalistico State Street, categoria "Innovation"; DStars 2019, categoria journalism

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