Fitting Darwiniano non lineare e formale di dati sperimentali: Il Progetto Brain

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ABSTRACT: Uno dei problemi che sovente occorre affrontare nei piu' disparati campi di ricerca e' quello del fitting di dati sperimentali. Tra le numerose metodologie a disposizione del ricercatore, trovano particolare rilievo quelle in cui occorre identificare la relazione matematica che intercorre tra due o piu' quantità che dipendono le une dalle altre. Molte sono le tecniche a disposizione dello studioso. Di queste numerose sono quelle piu' o meno automatiche che si rivolgono alla Intelligenza Artificiale. Tra le quelle piu' diffuse ricordiamo le Reti Neurali e la Fuzzy Logic. In tale ambito, queste offrono un validissimo aiuto, ma normalmente forniscono dei modelli che spesso non possono essere espressi in maniera matematica soddisfacente o peggio ancora implicano delle relazioni linguistico-qualitative. Da diversi anni, sempre nell'ambito dell'I.A., grazie all'aumento esponenziale della potenza di calcolo dei normali Personal Computer (PC), una tecnica nota comincia a mostrare tutte le sue potenzialità proprio nel campo del fitting non lineare. Essa rientra nella categoria degli algoritmi evolutivi denominati come Programmazione Genetica (PG) e possiede come caratteristica principale la capacità di identificare modelli non lineari di arbitraria complessità e di fornire alla fine del processo di modellazione delle espressioni matematiche, per le quali e' possibile decidere a priori il trade-off tra la bontà del modello stesso e la semplicità della funzione identificata. Le formule matematiche che si ottengono possono essere espresse sia in maniera esplicita che implicita. Gli ultimi studi circa la paralleizzazione della PG stanno anche mostrando degli interessantissimi sviluppi. Un numero indefinito di PC interconnessi ad Internet possono collaborare efficacemente all'unisono allo stesso problema, aprendo le porte verso la modellazione di funzioni la cui complessità e' stata sinora inconcepibile da affrontare con metodi automatici.