La R&S, ovvero Ricerca e Sviluppo, indica l’insieme delle attività creative e sistematiche volte ad aumentare le conoscenze e a sviluppare nuove applicazioni. Comprende sia l’esplorazione fondamentale sia l’innovazione tecnologica destinata a prodotti, servizi o processi migliorati. Nell’ambito dell’intelligenza artificiale, la R&S è centrale, poiché consente di concepire, prototipare e validare nuovi algoritmi, architetture o usi, distinguendosi dall’implementazione operativa o dalla semplice commercializzazione di tecnologie esistenti.
Casi d’uso ed esempi di applicazione
Nell’IA, la R&S può mirare alla creazione di nuovi modelli di machine learning, all’ottimizzazione di reti neurali o alla ricerca di soluzioni per problemi irrisolti come l’esplicabilità o la robustezza dei sistemi. Laboratori di ricerca, dipartimenti di innovazione di aziende tecnologiche e startup deeptech portano avanti progetti di R&S per sviluppare agenti conversazionali, sistemi di visione artificiale o strumenti di elaborazione del linguaggio naturale. La R&S è impiegata anche nel miglioramento dei processi industriali, in sanità, automotive o finanza.
Principali strumenti software, librerie e framework
La R&S in IA si basa su strumenti come Python, R o Julia, oltre a librerie e framework specializzati: TensorFlow, PyTorch, Keras, Scikit-learn, JAX, Hugging Face Transformers e OpenAI Gym per la ricerca in reinforcement learning. Sono comuni anche piattaforme per la gestione dei dati e il calcolo distribuito (Spark, Dask, Ray). Per la collaborazione e la gestione dei progetti di R&S si utilizzano strumenti come Git, MLflow, Weights & Biases o DVC.
Sviluppi recenti, evoluzioni e tendenze
La R&S in IA è caratterizzata dall’ascesa dei foundation model, dall’integrazione dell’IA generativa e dalla diffusione dell’apprendimento auto-supervisionato. Le aziende investono molto in R&S per migliorare efficienza energetica, etica e governance dei modelli. Nuovi paradigmi come IA ibrida, apprendimento federato e quantizzazione dei modelli emergono come principali linee di ricerca. L’open source e i consorzi internazionali accelerano il ritmo dell’innovazione in R&S.