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Esplorazione delle sinergie tra l'Intelligenza Artificiale e la modellazione System Dynamics
Parole chiave ARTIFICIAL INTELLIGENCE, MACHINE LEARNING, ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS, MACHINE LEARNING, DEEP LEARNING, OTTIMIZZAZIONE, NEURAL NETWORKS, REVISIONE DELLA LETTERATURA, SIMULATION, SYSTEM DYNAMICS
Riferimenti GIOVANNI ZENEZINI
Riferimenti esterni Filippo Maria Ottaviani
Gruppi di ricerca www.reslog.polito.it
Tipo tesi RICERCA, RICERCA ESPLORATIVA, RICERCA IN ARCHIVIO
Descrizione Le organizzazioni stanno sfruttando sempre più la capacità dell'intelligenza artificiale di analizzare e risolvere problemi complessi, con il potenziale di rimodellare le interdipendenze e le interazioni dei sistemi complessi. Mentre l'IA si basa fortemente su metodi matematici quantitativi e dati per estrarre "correlazioni" tra le variabili del sistema, il System Dynamics (SD) è un approccio di modellazione e simulazione che serve a evidenziare le relazioni causali tra le variabili del sistema. I due approcci possono quindi servire e completarsi a vicenda in modo efficace. Questa tesi si concentrerà sullo sviluppo di una revisione sistematica della letteratura per determinare quali tecniche di IA funzionano meglio in combinazione con la modellazione System Dynamics e in che modo.
Conoscenze richieste Capacità analitica
Proattività
Scadenza validita proposta 07/10/2025
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