Sono passati esattamente centotrent'anni da quando Edmondo De Amicis nel libro Cuore (1889) scrisse del VAPORINO

Omissis.....
Ci mettemmo a giocare, io tirai fuori tutte le cose mie; Precossi rimase incantato davanti al treno della strada ferrata, con la macchina che va da sé, a darle la corda; non n’aveva visto mai; divorava con gli occhi quei vagoncini rossi e gialli. Io gli diedi la chiavetta perché giocasse, egli s’inginocchiò a giocare, e non levò più la testa. Non l’avevo mai visto contento così. Sempre diceva: - Scusami, scusami, - a ogni proposito, facendoci in là con le mani, perché non fermassimo la macchina, e poi pigliava e rimetteva i vagoncini con mille riguardi, come se fossero di vetro, aveva paura di appannarli col fiato, e li ripuliva, guardandoli di sotto e di sopra, e sorridendo da sé........

Ancor oggi lo zoccolo duro del fermodellismo retrogrado non si vuole evolvere ed osteggia il progresso.......

Con questi cip quantici, un banale pupazzetto posto in cabina diventerebbe un autentico macchinista in grado di gestire autonomamente il proprio mezzo, secondo le esigenze del traffico da noi impostate.

Un esempio di applicazione di AI potrebbe essere la scomposizione di un merci in due/tre altri merci, ad esempio, a seconda della destinazione dei carri, o del tipo di carichi.

Si può realizzare con o senza machine learning. Nel secondo caso bisogna programmare a mano tutte le possibilità, non solo per quanto riguarda tipo e posizione del carro, ma anche situazioni ambientali quali il binario sul quale viene accolto il treno, quelli dove verranno composti gli altri due/tre, da chi verrà effettuata la trazione (locomotive di manovra o quella titolare del treno originario), e così via. Chiaramente un lavoro possibile ma estremamente complesso.

Nel primo caso, cioè usando il machine learning, in sostanza bisogna andare per tentativi migliaia o decine o centinaia di migliaia di volte, a seconda della complessità di quello che si vuole realizzare, fino a quando la stessa programmazione che ho citato sopra evolve automaticamente nel corso dei vari tentativi (ci sono quattro-cinque tipi di metodologie per far questo). Per esempio, se un fascio di binari è composto di dieci binari, e solo il primo e il secondo hanno una lunghezza sufficiente ad accogliere il treno, quel treno dovrà essere mandato su tutti i binari per insegnare dopo un po' al sistema che solo il primo e il secondo sono lunghi abbastanza. Se la lunghezza del treno non è sempre la stessa, i treni di varie lunghezze devono essere mandati su tutti e dieci i binari per insegnare col tempo al sistema che treni di certe lunghezze possono andare solo su certi binari. E così via.

Questo apprendimento probabilmente si può fare in parte "dal vivo", ma un minimo (probabilmente ben più di un minimo) dovrà essere fatto dal produttore del sistema, probabilmente con largo uso di simulazione, altrimenti nell'esempietto semplicissimo che ho descritto, il sistema manderebbe per giorni e giorni i treni sui binari sbagliati.

Paolo

Io utilizzo il programma Itrain. La funzione guida automatica dei treni in condizioni complesse dove il programma deve decidere quali binari far prendere a una ventina di treni contemporaneamente la considero già una piccola intelligenza artificiale


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