Un nuovo miglioramento di una tecnica di programmazione chiamata "lazy grounding" potrebbe risolvere problemi complessi e complessi nella logistica del trasporto, routing e reti elettriche riducendo drasticamente i tempi di calcolo.

Un nuovo approccio al "lazy grounding" è destinato a costituire una soluzione praticabile e attraente per molti settori dell'industria e grandi multinazionali che si occupano di sistemi complessi. Antonius Weinzierl di Aalto University e Bart Bogaerts di KU Leuven hanno appena presentato il loro articolo a una delle più rinomate conferenze scientifiche sull'intelligenza artificiale, JCAI-ECAI-18 a Stoccolma.

Per compiti con centinaia di parametri e migliaia di possibili combinazioni, le soluzioni richiedono tempo e fatica. Per esempio, quando si guasta la locomotiva di un treno merci, l'operatore del treno è lasciato con la sfida di trovare un motore sostitutivo in grado di trainare il peso del treno ed è compatibile con tutti i tipi di requisiti, come il sistema di segnalazione della pista, rete elettrica, e scartamento. Forse l'operatore ha a disposizione un motore adatto, ma la soluzione può diventare chiara solo dopo aver mischiato diversi motori. Nelle mani dell'uomo, questo processo può richiedere ore.

"Trovare rapidamente un sostituto consente di risparmiare risorse su tutta la linea, perché ritardi maggiori comportano sanzioni e possono persino portare a un arresto dell'attività, ", afferma il ricercatore postdottorato Weinzierl.

Eppure anche i metodi computazionali più avanzati per risolvere questo tipo di problemi hanno incontrato i loro limiti nell'industria. Gli attuali metodi di ricerca di soluzioni che siano sia assolutamente corrette che praticabili richiedono più memoria di quella disponibile nei computer di oggi. Un metodo recente per "radicare" il calcolo in modo tale da occuparsi solo dei compiti più urgenti e rilevanti - da qui la pigrizia - libera memoria, ma potrebbe rimanere bloccato nella ricerca di una soluzione e richiedere improvvisamente una quantità di tempo irragionevole.

Per evitare tali inceppamenti e affrontare il problema alla radice del consumo di memoria, i ricercatori hanno suggerito un nuovo modo per individuare il piccolo sottoinsieme di decisioni che effettivamente contribuiscono a una svolta sbagliata da qualche parte lungo la linea e ignorare il resto.

"È come trovare la via d'uscita da un labirinto, con o senza mappa. senza uno, devi esplorare ogni sentiero e ogni angolo per trovare l'uscita. I programmi attuali risolvono compiti complessi come questo disegnando prima una mappa completa del labirinto e solo allora iniziando a trovare una via d'uscita, " spiega Weinzierl.

Ma disegnare l'intera mappa richiede molta memoria. La pigra messa a terra ti permetterebbe di navigare senza una mappa del tutto, ma quando alla fine ti ritrovi perso, avere la parte giusta della mappa sarebbe tornato utile per non rimanere incastrati.

"Il nostro approccio essenzialmente disegna una parte locale della mappa su richiesta e ti consente di individuare esattamente dove si trovava la svolta sbagliata iniziale e come tornare subito in pista, "Dice Weinzierl.