Processo decisionale di Markov (MDP)

Un processo decisionale markoviano (MDP) è un quadro matematico utilizzato per modellare il processo decisionale in situazioni in cui i risultati sono in parte casuali e in parte sotto il controllo di un decisore. È il modello fondamentale per l' apprendimento rinforzato (RL), che fornisce un modo strutturato per un agente AI di interagire con un ambiente per raggiungere un obiettivo specifico. A differenza dell'apprendimento supervisionato standard , che si basa su set di dati statici etichettati, un MDP si concentra sul processo decisionale sequenziale in cui le azioni attuali influenzano le possibilità future.

Componenti fondamentali di una MDP

Per comprendere il funzionamento di un MDP, è utile visualizzarlo come un ciclo di interazione tra un agente e il suo ambiente. Questo ciclo è definito da cinque componenti chiave:

• Stato: la situazione o la configurazione attuale dell'ambiente. Nei veicoli autonomi, lo stato può includere la velocità dell'auto, la posizione e gli ostacoli vicini rilevati dai sensori di visione artificiale (CV).
• Azione: l'insieme di tutte le mosse o scelte possibili a disposizione dell'agente. Viene spesso definito spazio di azione, che può essere discreto (ad esempio, spostarsi a sinistra, spostarsi a destra) o continuo (ad esempio, regolare l'angolo di sterzata).
• Probabilità di transizione: definisce la probabilità di passare da uno stato all'altro dopo aver intrapreso un'azione specifica. Tiene conto dell'incertezza e delle dinamiche del mondo reale, distinguendo gli MDP dai sistemi deterministici.
• Ricompensa: un segnale numerico ricevuto dopo ogni azione. La funzione di ricompensa è fondamentale perché guida il comportamento dell'agente: le ricompense positive incoraggiano le azioni desiderabili, mentre le ricompense negative (penalità) scoraggiano gli errori.
• Fattore di sconto: un valore che determina l'importanza dei premi futuri rispetto a quelli immediati. Aiuta l'agente a dare priorità alla pianificazione a lungo termine rispetto alla gratificazione a breve termine, un concetto centrale per l' ottimizzazione strategica.

Applicazioni nel mondo reale

Gli MDP fungono da motore decisionale alla base di molte tecnologie avanzate, consentendo ai sistemi di navigare in ambienti complessi e dinamici.

• Controllo della robotica: nell' intelligenza artificiale applicata alla robotica, gli MDP consentono alle macchine di apprendere abilità motorie complesse. Ad esempio, un braccio robotico utilizza gli MDP per determinare il percorso ottimale per raccogliere un oggetto evitando collisioni. Lo stato è costituito dagli angoli articolari e dalla posizione dell'oggetto, derivati dal rilevamento 3D dell'oggetto, mentre la ricompensa si basa sulla velocità di presa riuscita.
• Gestione dell'inventario: i rivenditori utilizzano gli MDP per ottimizzare l'inventario. In questo caso, lo stato rappresenta i livelli attuali delle scorte, le azioni sono le decisioni di riordino e i premi sono calcolati in base ai margini di profitto meno i costi di stoccaggio e di esaurimento delle scorte.
• Trattamenti sanitari: nella medicina personalizzata, gli MDP aiutano a progettare piani di trattamento dinamici. Modellando i parametri di salute dei pazienti come stati e i farmaci come azioni, i medici possono utilizzare modelli predittivi per massimizzare i risultati di salute a lungo termine dei pazienti.

Relazione con l'apprendimento rinforzato

Sebbene siano strettamente correlati, è importante distinguere tra un MDP e l'apprendimento per rinforzo. Un MDP è l' enunciato formale del problema, ovvero il modello matematico dell'ambiente. L'apprendimento per rinforzo è il metodo utilizzato per risolvere tale problema quando le dinamiche interne (probabilità di transizione) non sono completamente note. Gli algoritmi RL, come il Q-learning, interagiscono con l'MDP per apprendere la politica migliore attraverso tentativi ed errori.

Osservazione visiva nei MDP

Nelle moderne applicazioni di IA, lo "stato" di un MDP è spesso derivato da dati visivi. I modelli di percezione ad alta velocità fungono da occhi del sistema, convertendo i feed grezzi delle telecamere in dati strutturati che l'MDP può elaborare. Ad esempio, Ultralytics può fornire coordinate di oggetti in tempo reale , che fungono da input di stato per un agente decisionale.

L'esempio seguente mostra come estrarre una rappresentazione dello stato (riquadri di delimitazione) da un'immagine utilizzando Python, che potrebbe poi essere inserita in una politica MDP.

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO26 model to serve as the perception layer
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Perform inference to observe the current 'state' of the environment
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Extract bounding box coordinates to form the state vector
# This structured data tells the agent where objects are located
for box in results[0].boxes:
    print(f"State Object: Class {int(box.cls)} at {box.xywh.tolist()}")

Integrando modelli di visione robusti con framework MDP, gli sviluppatori possono costruire sistemi che non solo percepiscono il mondo ma prendono anche decisioni intelligenti e adattive al suo interno. Questa sinergia è essenziale per il progresso dei sistemi autonomi e della produzione intelligente.