La scelta e la configurazione di un motore AI sono fasi determinanti per il successo di ogni progetto. Prima di iniziare lo sviluppo, è fondamentale selezionare il motore AI più adatto, considerando le diverse architetture disponibili come reti neurali, alberi decisionali, SVM e altre, ciascuna con vantaggi specifici. Ad esempio, soluzioni come ICE®, focalizzate sull’integrazione del calcolo quantistico, si rivelano particolarmente promettenti. La scelta del motore AI influisce direttamente sulla configurazione del progetto.

Parallelamente, è cruciale individuare le librerie AI più adatte, come TensorFlow, PyTorch, Keras o Scikit-Learn, a seconda delle esigenze del motore e del progetto stesso. Nel caso delle prime applicazioni AI nel settore dell’istruzione K12, questo passaggio richiede attenzione e risorse altamente specializzate.

Un ulteriore aspetto fondamentale è la fase di addestramento, che comprende tecniche come l’apprendimento supervisionato, non supervisionato e rinforzato. È essenziale selezionare accuratamente i set di dati per l’addestramento e il test. Nel caso di ICE®, i dati sono protetti da NDA e da diritti di proprietà intellettuale (IPR). La configurazione iniziale adotta un approccio rinforzato, evolvendo successivamente verso tecniche supervisionate e non supervisionate.

In seguito, è necessario definire i parametri di configurazione, come il numero di livelli, i neuroni per livello, le funzioni di attivazione e di perdita. Questi fattori, gestiti dal team di sviluppo, hanno un impatto diretto sulle prestazioni del sistema AI.

Infine, la fase di testing deve garantire una copertura completa dei dati accademici, ambientali e psicopedagogici, coinvolgendo scuole partner per validazioni approfondite. L’addestramento dell’AI deve modellare l’apprendimento dello studente, considerando anche aspetti come il benessere psicofisico e i parametri sociali. Definire parametri specifici è essenziale per personalizzare il tutor AI. In conclusione, una configurazione AI ottimale richiede una pianificazione accurata, testing rigoroso e un’attenta integrazione con le esigenze educative.