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Reti Neurali: struttura, funzioni ed applicazioni nel mondo IT

reti neurali

(articolo redatto da Tiziano Scartaghiande)

Le reti neurali, ispirate al funzionamento del cervello umano, stanno rivoluzionando l’informatica. Queste reti di neuroni artificiali “imparano” da grandi moli di dati, emulando il processo di apprendimento umano e aprendo le porte a innumerevoli applicazioni.

In questo articolo ve ne presentiamo un primo approfondimento per capire l’IA del futuro e il suo impatto sul mondo.

Che cosa sono le reti neurali

Le reti neurali sono modelli computazionali ispirati alla struttura e al funzionamento di una rete neurale biologica, come ad esempio il cervello umano ed i neuroni.

I neuroni sono cellule “nervose” che trasmettono informazioni attraverso segnali elettrici e chimici. Ogni neurone è composto da un corpo cellulare (soma), dendriti (che ricevono segnali da altri neuroni), e un assone (che trasmette segnali ad altri neuroni).

I neuroni comunicano tra loro attraverso sinapsi, dove il segnale elettrico viene convertito in un segnale chimico (neurotrasmettitori) che attraversa la sinapsi per stimolare o inibire un altro neurone.

Come i neuroni biologici, i neuroni artificiali ricevono degli input, li elaborano assegnando dei pesi e controllando il determinarsi di alcune condizioni ed a seconda di queste ultime producono un output.

Un esempio storico di rete neurale artificiale è:

Neurone di McCulloch-Pitts: Proposto da Warren McCulloch e Walter Pitts nel 1943, è uno dei primi modelli matematici di un neurone artificiale. Questo modello semplice somma i segnali di ingresso (input) ricevuti, li pondera (assegna loro pesi) e utilizza una funzione di attivazione per determinare l’output. Se la somma ponderata supera una certa soglia, il neurone si “attiva” e produce un output.

Neurone di McCulloch-Pitts

● Input1, Input2, Input3: Rappresentano i segnali di ingresso al neurone.
● w1, w2, w3: Sono i pesi associati a ciascun input.
● Σ (Sum): È il nodo che somma i prodotti degli input e dei loro rispettivi pesi.
● Activation (Output): È il nodo che applica la funzione di attivazione (solitamente una soglia) al risultato della somma ponderata per determinare l’output finale del neurone.

In questo modello, ogni input viene moltiplicato per il suo peso, i risultati vengono sommati, e poi questa somma passa attraverso una funzione di attivazione per produrre l’output. Questo processo è alla base del funzionamento dei neuroni artificiali nelle reti neurali.

Altri esempi storici di reti neurali artificiali:
Perceptrone: Introdotto da Frank Rosenblatt nel 1958, è un modello di neurone artificiale più avanzato che include un algoritmo di apprendimento per aggiornare i pesi in base agli errori commessi nelle previsioni. Il perceptrone è in grado di risolvere problemi di classificazione lineare.
Reti Multistrato (MLP Multi-Layer Perceptron): Comprendono più strati di neuroni (input, strati nascosti, output) e utilizzano l’algoritmo di retropropagazione per aggiornare i pesi. Questo permette di apprendere rappresentazioni più complesse dei dati rispetto al perceptrone singolo.
Dopo aver quindi descritto qualche modello storico di rete neurale artificiale andiamo infine ad analizzare le somiglianze e differenze tecniche tra una rete neurale biologica ed una artificiale

Somiglianze
○ Struttura: Come i neuroni biologici, i neuroni artificiali ricevono input, li elaborano e producono un output. Entrambi possono essere organizzati in reti per processare informazioni complesse.
○ Pesi Sinaptici: I pesi nelle reti neurali artificiali sono analoghi alla forza delle connessioni sinaptiche dei neuroni biologici.
○ Attivazione: Entrambi i sistemi utilizzano una forma di attivazione per determinare se un segnale deve essere trasmesso.
Differenze
○ Scala e Complessità: I neuroni biologici e le loro reti sono immensamente più complessi e numerosi rispetto ai neuroni artificiali nelle reti neurali attuali.
○ Meccanismi di Apprendimento: L’apprendimento nei neuroni biologici coinvolge processi biochimici complessi e plasticità sinaptica, mentre nelle reti artificiali si utilizzano algoritmi matematici.
○ Efficienza Energetica: Il cervello umano è estremamente efficiente dal punto di vista energetico rispetto ai sistemi di calcolo artificiali.

Le reti neurali artificiali sono quindi una semplificazione del funzionamento del cervello, progettate per sfruttare concetti chiave dell’elaborazione neurale biologica, ma adattate per essere implementabili su hardware di calcolo.

Funzioni della Rete Neurale Artificiale

La principale funzione di una rete neurale è quella di apprendere dai dati per fare previsioni o prendere decisioni, e sono ampiamente utilizzate nell’apprendimento supervisionato. Questo include sia la classificazione, dove le reti neurali possono identificare a quale categoria appartiene un dato input (come distinguere se un’email è spam o non spam, oppure riconoscere il contenuto di un’immagine), sia la regression, dove possono predire valori continui basati su input passati (la previsione dei prezzi delle case o delle vendite future di un prodotto).

Un’altra applicazione chiave è l’apprendimento per rinforzo, dove le reti neurali addestrano agenti a prendere decisioni sequenziali per massimizzare una ricompensa cumulativa. Un esempio classico è insegnare a un robot a navigare in un ambiente complesso o a un programma di intelligenza artificiale a giocare a un videogioco.

Le reti neurali possono anche generare nuovi dati. Un esempio sono le Reti Generative Avversarie (GAN), che possono creare nuovi dati simili a quelli di un dataset di addestramento, come immagini realistiche, musica, o testi. Un altro esempio sono i modelli di linguaggio come GPT-3 di OpenAI, che possono generare testo coerente e contestualmente rilevante, scrivere articoli, rispondere a domande, e persino scrivere codice.

Applicazioni di una Rete Neurale Artificiale

Le reti neurali trovano molte applicazioni.

Possono identificare e classificare oggetti all’interno delle immagini, come volti o oggetti specifici, e riconoscere azioni o eventi in video, utilizzate ad esempio nel monitoraggio della sicurezza o nell’assistenza alla guida autonoma.

Nell’elaborazione del linguaggio naturale, le reti neurali trasformano il parlato in testo, come fanno gli assistenti vocali Siri e Alexa, traducono testi da una lingua all’altra, come Google Translate, e determinano il sentimento o l’emozione espressa in un testo, analizzando recensioni dei clienti o post sui social media.

Le reti neurali sono anche potenti strumenti di previsione. Utilizzano dati storici per prevedere condizioni meteorologiche future ed identificano pattern e trend in grandi set di dati per decisioni mirate in finanza, marketing e sanità.

  • Robotica – le reti neurali controllano robot o veicoli autonomi per navigare e interagire con l’ambiente, e permettono ai robot di manipolare oggetti con precisione.
  • Medicina – le reti neurali analizzano immagini mediche per diagnosticare malattie e prevedono l’evoluzione di una caso basandosi su dati clinici.
  • Intrattenimento – le reti neurali possono creare nuova musica, arte o contenuti multimediali basati su esempi di addestramento.
robot fisioterapista con una rete neurale integrata
un robot fisioterapista con una rete neurale integrata

Addestramento di una Rete Neurale Artificiale

Preparazione dei Dati

Il primo passo cruciale nell’addestramento di una rete neurale è la preparazione dei dati. È fondamentale raccogliere un insieme di dati sufficientemente grande e rappresentativo del problema che vogliamo risolvere. Una volta raccolti i dati, dobbiamo pulirli, rimuovendo o correggendo eventuali dati mancanti o errati, e normalizzarli, cioè scalare i dati in modo che abbiano lo stesso range di valori. Infine, dividiamo i dati in tre set: il set di addestramento, il set di validazione e il set di test. Questo ci aiuta a valutare e migliorare le prestazioni del nostro modello in modo accurato e robusto.

Definizione dell’Architettura della Rete

Il passo successivo è la definizione dell’architettura della rete neurale. Questo comporta la decisione del numero di strati della rete, il numero di neuroni in ciascuno strato, e la scelta delle funzioni di attivazione per ciascun neurone. Le funzioni di attivazione giocano un ruolo cruciale nel determinare il modo in cui i neuroni rispondono agli input e contribuiscono alla capacità della rete di apprendere rappresentazioni complesse dei dati.

Inizializzazione dei Pesi

Una volta definita l’architettura, inizializziamo i pesi della rete. I pesi sono parametri che la rete neurale apprende durante l’addestramento e sono inizialmente assegnati con valori casuali piccoli. L’inizializzazione appropriata dei pesi è fondamentale per garantire una buona convergenza durante l’addestramento.

Propagazione in Avanti

Durante l’addestramento, i dati di input vengono passati attraverso la rete strato per strato fino all’output finale. Questo processo è noto come propagazione in avanti. In questa fase, calcoliamo i valori di output della rete sulla base degli input e dei pesi correnti. La rete produce quindi una predizione che possiamo confrontare con il valore reale desiderato.

Calcolo della Funzione di Costo

La funzione di costo, o loss function, quantifica la differenza tra l’output predetto dalla rete e il valore reale. È un indicatore di quanto bene la rete sta performando. Le funzioni di costo comuni includono l’errore quadratico medio per problemi di regressione e la cross-entropia per problemi di classificazione. L’obiettivo dell’addestramento è minimizzare questa funzione di costo.

Propagazione all’Indietro

Per minimizzare la funzione di costo, utilizziamo un processo chiamato propagazione all’indietro. Questo processo calcola i gradienti della funzione di costo rispetto ai pesi della rete e aggiorna i pesi nella direzione opposta del gradiente. Questo passo, realizzato con l’algoritmo di discesa del gradiente e sue varianti, è iterativo e viene ripetuto molte volte per migliorare continuamente le prestazioni della rete.

Ottimizzazione

L’ottimizzazione è un processo iterativo che coinvolge la regolazione dei pesi per migliorare le prestazioni della rete. Un parametro cruciale in questo processo è il tasso di apprendimento, che determina l’ampiezza dei passi che facciamo nella discesa del gradiente. Tecniche di regolarizzazione sono utilizzate per prevenire l’overfitting, ossia il problema in cui la rete performa bene sui dati di addestramento ma male sui dati nuovi.

Validazione

Durante l’addestramento, valutiamo periodicamente le prestazioni della rete utilizzando il set di validazione. Questo ci aiuta a monitorare l’overfitting e a regolare i parametri di addestramento per migliorare le prestazioni.

Testing

Dopo l’addestramento, valutiamo le prestazioni della rete sul set di test, che contiene dati che la rete non ha mai visto prima. Questo fornisce una misura accurata della capacità di generalizzazione della rete.

Fine-tuning e Deployment

Infine, se necessario, possiamo ottimizzare ulteriormente la rete (fine-tuning) per poi implementarla in un ambiente di produzione dove può fare previsioni su nuovi dati in tempo reale.

Conclusioni

Le reti neurali, ancora in fase di sviluppo, rappresentano il futuro dell’intelligenza artificiale. La loro capacità di apprendere e adattarsi le rende strumenti potenti per risolvere problemi complessi e migliorare la nostra vita in molti settori.


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