Il reinforcement learning (RL, apprendimento per rinforzo) è un campo dell'intelligenza artificiale in cui un agente apprende a prendere decisioni sequenziali interagendo con un ambiente. L'agente riceve ricompense o penalità in base alle sue azioni e adatta la propria strategia (o politica) per massimizzare la ricompensa cumulativa a lungo termine. A differenza dell'apprendimento supervisionato, dove le risposte corrette sono fornite, il RL si distingue perché l'agente deve scoprire quale sequenza di azioni porta al successo, spesso tramite tentativi ed errori.

Casi d'uso ed esempi di applicazione

Il reinforcement learning viene utilizzato in robotica (per imparare a manipolare oggetti o muoversi), nei giochi (come scacchi o Go, dove gli agenti hanno superato i migliori umani), nell'ottimizzazione di sistemi logistici o energetici, nella gestione di portafogli finanziari e nella personalizzazione delle raccomandazioni sulle piattaforme digitali.

Ad esempio, in un sistema di raccomandazione, l'agente regola i suggerimenti in base alle reazioni degli utenti per massimizzare il coinvolgimento. In robotica, un braccio robotico può apprendere a afferrare oggetti di forme diverse ricevendo una ricompensa quando la presa ha successo.

Principali strumenti software, librerie, framework

Le principali librerie includono OpenAI Gym (ambienti di simulazione per RL), Stable Baselines3 (algoritmi standard), Ray RLlib (addestramento distribuito su larga scala), TensorFlow Agents, Keras-RL e Dopamine (di Google).

Questi strumenti offrono ambienti, algoritmi e interfacce che facilitano la ricerca, la prototipazione e il deployment di soluzioni RL in contesti industriali o di ricerca avanzata.

Sviluppi recenti, evoluzioni e tendenze

Il RL ha visto progressi significativi con l'emergere di approcci model-based, la combinazione con deep learning (deep RL) e l'integrazione con tecniche di apprendimento per imitazione. I lavori recenti si concentrano anche su robustezza, efficienza dell'addestramento, generalizzazione a ambienti diversi e riduzione del fabbisogno di dati tramite mondi simulati.

Le tendenze includono l'applicazione a sistemi autonomi complessi (veicoli, droni), l'automazione industriale e l'integrazione con altri paradigmi di IA per creare agenti più adattivi e affidabili.