Intelligenza artificiale autonoma più vicina: nuovo metodo di clustering ispirato all'universo
L'algoritmo sviluppato dall'University of Technology Sydney promette di migliorare l'analisi autonoma dei dati attraverso un approccio innovativo ispirato alla fisica
Un nuovo metodo di addestramento dell'intelligenza artificiale, denominato Torque Clustering, sta attirando l'attenzione della comunità scientifica per la sua capacità di analizzare autonomamente grandi quantità di dati senza la necessità di supervisione umana. La ricerca, condotta presso l'University of Technology Sydney, si ispira alle interazioni gravitazionali che si verificano durante la fusione delle galassie.
Il clustering, fondamentale nell'apprendimento automatico, è un processo che raggruppa dati simili per facilitarne l'elaborazione. Per comprenderne il funzionamento, si può immaginare una festa dove le persone si riuniscono naturalmente in gruppi in base ai loro interessi comuni: alcuni parlano di sport, altri di giardinaggio, altri ancora di cucina. Tuttavia, i metodi tradizionali di clustering, come K-Means, DBSCAN e Hierarchical Clustering, richiedono sempre l'intervento umano per definire parametri specifici.
Il professor Chin-Teng Lin dell'University of Technology Sydney spiega che il nuovo approccio si ispira al processo di apprendimento naturale degli animali, che imparano osservando e interagendo con l'ambiente circostante senza istruzioni esplicite. Questa caratteristica rappresenta una significativa differenza rispetto ai metodi attuali di clustering dei dati.
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