Optimizarea este un domeniu central în inteligența artificială (IA) și matematicile aplicate, având ca scop găsirea celei mai bune soluții posibile pentru o problemă dată, conform unuia sau mai multor criterii cuantificabile. În IA, optimizarea presupune adesea ajustarea parametrilor unui model pentru a minimiza o funcție de cost (sau pierdere) sau, mai general, alocarea optimă a resurselor pentru atingerea unui obiectiv. Optimizarea se distinge de alte tehnologii, precum căutarea exhaustivă sau metodele euristice, prin folosirea unor metode matematice riguroase care garantează sau aproximează soluția optimă. Funcționarea sa se bazează pe algoritmi capabili să exploreze spațiul de soluții, evaluând și îmbunătățind progresiv candidații după reguli precise.
Cazuri de utilizare și exemple
În învățarea automată, optimizarea este folosită pentru ajustarea greutăților unei rețele neuronale în timpul antrenamentului. De asemenea, este esențială în planificarea optimă a traseelor pentru vehicule autonome, managementul inteligent al energiei, logistică sau finanțe pentru maximizarea portofoliilor de investiții sub constrângeri. Optimizarea este utilizată și în proiectarea automată a structurilor sau a sistemelor complexe.
Principalele instrumente software, biblioteci și framework-uri
Printre cele mai folosite instrumente se numără biblioteca SciPy (Python), care oferă numeroși algoritmi de optimizare, precum și CVXPY pentru programare convexă. În machine learning, framework-urile TensorFlow și PyTorch includ optimizatori precum SGD, Adam sau RMSProp. Gurobi, CPLEX și OR-Tools de la Google sunt solvere performante pentru optimizare combinatorică și liniară la scară largă.
Dezvoltări recente și tendințe
Optimizarea beneficiază de progresele în calcul distribuit și cuantic, ceea ce permite abordarea unor probleme de dimensiuni și complexitate tot mai mari. Tendințele recente includ optimizarea diferențiabilă, optimizarea bayesiană pentru reglarea automată a hiperparametrilor și abordări hibride care combină deep learning-ul cu optimizarea clasică. Integrarea optimizării în sisteme autonome și creșterea solverelor open source definesc, de asemenea, domeniul.