La pianificazione, nell'ambito dell'intelligenza artificiale (IA), indica la capacità di un agente o sistema di elaborare una sequenza di azioni per raggiungere un obiettivo dato, partendo da uno stato iniziale e rispettando determinate vincoli. Questa disciplina mira ad automatizzare le decisioni strategiche, considerando l'ambiente, le risorse disponibili, le incertezze e le interazioni tra agenti. Si distingue dall'ottimizzazione per l'accento posto sulla strutturazione temporale delle azioni e sulla gestione della complessità di compiti sequenziali o paralleli.
Casi d'uso ed esempi applicativi
La pianificazione è fondamentale nella robotica autonoma (navigazione, manipolazione di oggetti), nella logistica (gestione dei magazzini, pianificazione dei percorsi dei veicoli), nella schedulazione industriale, nella gestione delle missioni spaziali e nei giochi di strategia. Ad esempio, in un magazzino automatizzato, un sistema di pianificazione determina l'ordine ottimale di prelievo delle merci. In robotica, consente a un robot di pianificare i propri movimenti evitando gli ostacoli.
Principali strumenti software, librerie, framework
Tra gli strumenti di rilievo si annoverano PDDL (Planning Domain Definition Language), standard per la modellazione dei problemi di pianificazione. Sono ampiamente usati risolutori come Fast Downward, OPTIC e LPG. In robotica, la libreria MoveIt! (per ROS) offre funzionalità avanzate di pianificazione dei movimenti. Altri framework come AIPlan4EU e pyperplan facilitano l'integrazione della pianificazione in sistemi complessi.
Sviluppi recenti, evoluzioni e tendenze
La pianificazione si sta integrando sempre più con l'apprendimento automatico, permettendo ai sistemi di adattare le strategie in base all'esperienza. Crescono gli approcci ibridi che combinano la pianificazione simbolica con i modelli di reti neurali, così come la pianificazione multi-agente e collaborativa. Le sfide attuali includono la pianificazione in tempo reale, la gestione dell'incertezza e l'estensione a contesti parzialmente osservabili. L'interoperabilità con altri moduli di IA (percezione, dialogo) rappresenta un ambito di ricerca in rapida evoluzione.
