Sinergie didattiche tra Ricerca Operativa e Machine Learning

Nel dinamico panorama tecnologico odierno, che ragazzi e ragazze nel loro percorso formativo devono imparare ad affrontare costruendo competenze e metodologie utili in diversi contesti, questo articolo approfondisce il legame tra Ricerca Operativa e Machine Learning: due branche rispettivamente della matematica e dell’intelligenza artificiale che, unendo i loro punti di forza, permettono di migliorare significativamente l’efficienza operativa in diversi contesti. Ma vediamo più nel dettaglio di cosa si tratta.

La Ricerca Operativa

Nell’ottica di promuovere, in tutti i percorsi di istruzione secondaria, una didattica attiva, attraente e centrata sull’operatività delle situazioni di apprendimento, la metodologia strutturata della Ricerca Operativa e la natura cross-disciplinare delle sue applicazioni rappresentano un approccio funzionale all’apprendimento formativo.

Come viene affermato da Eulero, “nulla accade nell'universo che non faccia capo a qualche criterio di massimo o di minimo”. La ricerca operativa, infatti, formalizza problemi reali complessi in opportuni modelli matematici, strategie algoritmiche, simulazioni. Il fine è quello di orientare il processo di decision-making e determinare le soluzioni ottime per il raggiungimento degli obiettivi prefissati, nel rispetto di limitate risorse o vincoli.

La Ricerca Operativa è un campo in continua evoluzione, il cui impatto sulle realtà aziendali ed organizzative è in costante crescita per i suoi metodi quantitativi. I contesti applicativi più significativi riguardano la produzione di beni e servizi, la logistica e la mobilità, le telecomunicazioni, la raccolta dei rifiuti, i settori aerospaziale, militare e infrastrutturale e gli ambiti finanziario e sanitario. Questa disciplina poliedrica, quindi, offre una lente attraverso la quale i dati possono essere trasformati in informazioni fruibili, migliorando il vantaggio competitivo.

Gli step della Ricerca Operativa sono:

1. formulazione del problema, ossia definizione accurata del problema;
2. costruzione del modello rappresentativo del problema;
3. ricerca della soluzione del modello;
4. convalida della soluzione e test: prima dell'implementazione, la soluzione del modello viene testata rispetto ai dati del mondo reale, per garantirne l'accuratezza;
5. implementazione della soluzione e monitoraggio del modello, per adattarsi a contesti in evoluzione e garantirne la pertinenza e l’efficacia nel tempo;
6. analisi post-implementazione: dopo un periodo di funzionamento, i risultati vengono analizzati per misurare l'impatto del modello.

Il Machine Learning

Il Machine Learning (apprendimento automatico) si occupa dello sviluppo di algoritmi che permettono ai computer di imparare dai dati e migliorare le loro prestazioni nel tempo in modo “automatico e adattivo”, cioè a mano a mano che vengono inseriti nuovi dati, senza essere esplicitamente programmati. Potenziali del Machine Learning sono sia l’automatizzazionedi una grande quantità di dati, provenienti da diverse fonti, che permette di velocizzare il processo decisionale di scelte più pertinenti ed efficaci; sia le performance predittive (Model Prediction) che favoriscono l’identificazione proattiva di opportunità di miglioramento e innovazione.



Gli algoritmi predittivi sono diventati strumenti irrinunciabili in molteplici settori, per la loro capacità di fornire supporto decisionale operativo basato sui dati (data-driven) trasformando la gestione reattiva delle problematiche in un approccio preventivo. A livello aziendale, infatti, l’analisi predittiva della domanda mira a modellare la supply chain (catena di approvvigionamento) in tutta la sua complessità e calcolare tutti gli scenari possibili per ottimizzare in modo dinamico i diversi flussi di merci.

Essapermette per esempio di anticipare i comportamenti degli acquirenti e adeguarei propri ordini, senza rischiare né l’esaurimento delle scorte, né lo stoccaggio inutile. Ne sono un esempio i prodotti cosiddetti meteo-sensibili: tessili, bevande, gelati, apparecchi di riscaldamento o di condizionamento, il cui consumo varia in funzione delle condizioni climatiche, comportando un decollo o un crollo delle vendite.

I contesti applicatividel Machine Learning sono molteplici e molti di essi sono parte integrante della nostra quotidianità: piattaforme streaming, app di navigazione, motori di ricerca, filtri anti spam delle e-mail, prevenzioni di frodi e furti di identità in real-time nel settore finanziario. Le tecniche del Machine Learning permettono, quindi, di leggere la realtà con una maggiore consapevolezza.

Interazione tra Ricerca Operativa e Machine Learning

Dall’esame delle peculiari tecniche della Ricerca Operativa e del Machine Learning si evince che la loro interazione rappresenta una linea di ricerca di grande attualità e prospettiva in tutti i settori nei quali bisogna gestire grandi moli di dati, modellare problemi e produrre decisioni. La sinergia di queste discipline si sviluppa attraverso varie dimensioni:

• le tecniche di Machine Learning possono essere utilizzate sia per ottimizzare modelli di ricerca operativa, migliorando l’efficienza delle soluzioni trovate; sia per ottimizzare strategie operative in tempo reale, ad esempio i modelli di prezzo dinamici, che adeguano i prezzi in tempo reale in base alla domanda e alla concorrenza;
• i metodi di Ricerca Operativa, a loro volta, possono migliorare l’efficienza degli algoritmi di Machine Learning. Inoltre, la Ricerca Operativa può beneficiare delle analisi predittive del Machine Learning, per prendere decisioni più informate. Anche nei processi di simulazione, atti a modellare sistemi complessi e valutare l'impatto di diverse strategie, l’integrazione del Machine Learning può migliorare significativamente queste simulazioni, rendendole più adattive e realistiche.

In sintesi, i due campi si completano a vicenda e possono essere utilizzati insieme per supportare decisioni ottime in contesti complessi, con metodi quantitativi e strumenti algoritmici. In una società gravata da problemi sempre più complessi e difficili da dipanare e affrontare, la presente proposta si rivela per le nuove generazioni un semplice spunto di riflessione sul ruolo multifunzionale che l’integrazione tra l’approccio metodico della Ricerca Operativa e le capacità dinamiche del Machine Learning riveste in un vasto spettro di settori e nella vita quotidiana, al fine di prepararsi a scenari futuri.