Che confusione! Sono 900 i progetti legati all'intelligenza artificiale. Come fare ordine

Negli ultimi anni, i progetti open source legati all’intelligenza artificiale (IA) e al machine learning (ML) hanno fatto registrare una crescita esplosiva. Tuttavia, questa crescita non è priva di sfide e difficoltà: la comunità si trova ora di fronte a una serie di interrogativi e a tanta confusione, che rende addirittura complicato capire gli obiettivi di ogni singolo progetto.

L’avvento di tecnologie come TensorFlow, PyTorch e scikit-learn ha reso l’IA e il ML accessibili a una vasta gamma di sviluppatori, stimolando la creazione di numerosissime iniziative. I molteplici progetti via via rilasciati, spaziano dall’implementazione di algoritmi di base al rilascio di modelli pre-addestrati e strumenti per lo sviluppo e la gestione di applicazioni di IA.

Le librerie Python che sostengono la nascita di nuovi progetti open source nel campo dell’IA e del machine learning

TensorFlow, PyTorch e scikit-learn sono tre delle principali librerie open source per l’apprendimento automatico (machine learning) e l’intelligenza artificiale, sfruttabili con il linguaggio Python.

TensorFlow è una libreria sviluppata da Google ed è largamente usata per l’addestramento di reti neurali profonde e per il deep learning. Offre un’ampia gamma di strumenti per la costruzione, l’addestramento e la distribuzione di modelli di apprendimento automatico su una varietà di piattaforme, tra cui CPU, GPU e TPU.

PyTorch è una libreria di apprendimento automatico sviluppata da Meta. È nota per la sua flessibilità e facilità d’uso, specialmente per la ricerca e lo sviluppo di nuovi modelli di deep learning. Mette a disposizione un’interfaccia intuitiva per la definizione e l’addestramento di reti neurali, con un’enfasi sulla computazione dinamica e sull’accelerazione sostenuta dalle GPU.

scikit-learn fornisce una vasta gamma di algoritmi di apprendimento automatico, tra cui classificazione, regressione, clustering e riduzione della dimensionalità. È ampiamente utilizzata sia in ambito accademico che industriale per la costruzione di modelli di machine learning tradizionali.

La sfida della selezione

Con il moltiplicarsi dei progetti open source incentrati su IA e ML, gli sviluppatori si trovano spesso confusi su quali progetti siano più adatti alle loro esigenze specifiche. La diversità e la complessità dell’ecosistema rendono difficile orientarsi e individuare le migliori risorse disponibili.

Tra l’altro, alcuni progetti e repository ottengono rapidamente un grande numero di interessati (GitHub stars), ma poi perdono velocemente popolarità. Il fenomeno può essere attribuito a una varietà di fattori, tra cui cambiamenti nelle tendenze, la comparsa di nuove tecnologie o progetti concorrenti, la mancanza di sviluppo e manutenzione continuativa.

Un ricercatore indipendente ha pubblicato il suo report Open Source LLM Tools: aggiornato ogni 6 ore, tiene traccia dei progetti IA e ML più promettenti o comunque che stanno raccogliendo grande favore. Ogni iniziativa, infatti, è puntualmente classificata in termini di categoria e sottocategoria.

Cliccando sulle intestazioni della tabella, si possono ordinare i vari progetti IA secondo vari criteri. Ad esempio, selezionando la colonna stars quindi scegliendo “Sort 9…1“, si possono ottenere per primi i progetti che su GitHub hanno ottenuto il maggior numero di “stelle”.

AI Stack

Il termine “AI stack” si riferisce alla serie di componenti software e infrastrutturali necessari per sviluppare, addestrare, implementare e utilizzare applicazioni di intelligenza artificiale. Questi componenti costituiscono un insieme di strati che interagiscono tra loro per supportare l’intero ciclo di vita delle applicazioni di IA. Di solito, l’AI stack include i seguenti strati:

• Infrastruttura: È la base dell’AI stack e comprende le risorse hardware e software necessarie per eseguire i modelli di IA. In questo livello possiamo includere sistemi server, GPU, framework di sviluppo come TensorFlow o PyTorch, librerie di supporto come CUDA per l’accelerazione delle attività mediante l’uso delle GPU.
• Sviluppo del modello: Questo strato fornisce strumenti e framework per sviluppare, addestrare e ottimizzare i modelli di intelligenza artificiale. Include framework di machine learning e deep learning come TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, nonché strumenti per l’ottimizzazione e l’ingegneria dei dati.
• Sviluppo dell’applicazione: Qui ci si concentra sulla creazione di applicazioni specifiche che utilizzano i modelli di IA sviluppati. Sono ricompresi framework e tool per sviluppare interfacce utente, integrazioni di modelli nelle applicazioni esistenti, e strumenti per la gestione e il monitoraggio delle applicazioni.
• Applicazioni: Si tratta del livello più alto della “pila” che ricomprende le applicazioni finali in grado di consegnare funzionalità di IA agli utenti finali. Appartengono a questo strato le applicazioni per il riconoscimento vocale, il riconoscimento di immagini, la traduzione automatica, l’analisi dei dati e molto altro.

Maggiori informazioni sullo studio sono reperibili in questa pagina, che riassume un lavoro iniziato addirittura 4 anni fa. Si tratta di uno sforzo prezioso che funge da bussola per navigare con successo in un territorio ricco di opportunità ma, allo stesso tempo, davvero complesso.

Credit immagine in apertura: iStock.com – da-kuk