La scelta e configurazione di un motore AI rappresentano fasi cruciali per il successo di qualsiasi progetto. Prima di avviare lo sviluppo, è fondamentale selezionare il motore AI più adatto: reti neurali, alberi decisionali, SVM e altre architetture offrono vantaggi diversi. Ad esempio, soluzioni come ICE®, orientate verso l’integrazione del calcolo quantistico, risultano particolarmente promettenti. La scelta influenza direttamente la configurazione del progetto.
In parallelo, è essenziale individuare le librerie AI più adatte, come TensorFlow, PyTorch, Keras o Scikit-Learn, in base alle esigenze del motore e del progetto. Nelle prime applicazioni dell’AI nell’istruzione K12, questo passaggio richiede attenzione e risorse specializzate.
Un altro punto chiave è la fase di addestramento, che include tecniche come l’apprendimento supervisionato, non supervisionato e rinforzato. È indispensabile utilizzare set di dati di addestramento e test accuratamente selezionati. Nel contesto di ICE®, i dati sono protetti da NDA e vincolati da proprietà intellettuale (IPR). La configurazione iniziale prevede un approccio rinforzato, per poi evolversi verso tecniche non supervisionate e supervisionate.
Successivamente, è necessario definire i parametri di configurazione: numero di livelli, neuroni per livello, funzioni di attivazione e di perdita. Questi aspetti, gestiti dal team di sviluppo, influenzano direttamente le prestazioni dell’AI.
Infine, la fase di testing deve garantire un’ampia copertura dei dati accademici, ambientali e psicopedagogici, coinvolgendo scuole partner per validazioni approfondite. L’addestramento AI deve modellare l’apprendimento dello studente, includendo fattori come il benessere psicofisico e parametri sociali.
Definire singoli parametri specifici è essenziale per personalizzare il tutor AI. In conclusione, una configurazione AI ottimale richiede pianificazione, testing rigoroso e un’attenta integrazione con i bisogni educativi.
