Fabrizio Detassis ha felicemente concluso la sua tesi di dottorato su Machine Learning e Constrained Optimization. Nel quadro dei problemi industriali, l’applicazione dell’ottimizzazione vincolata è uno degli strumenti più potenti, esplorati e sfruttati per affrontare compiti prescrittivi. Il numero di applicazioni è enorme, dalla logistica al trasporto, dall’imballaggio, alla produzione, dalle telecomunicazioni, alla pianificazione e molto altro ancora.
Optit nasce con la missione di esprimere in contesti pratici il potenziale della Ricerca Operativa (OR) e dell’Advanced Analytics, e ha sempre mantenuto vivo negli anni il rapporto non solo teorico ma anche concreto con le più importanti novità di questo affascinante settore della ricerca. Siamo perciò molto lieti di congratularci con Fabrizio Detassis, che ha felicemente sostenuto la sua tesi di dottorato industriale, finanziato da Optit, presso l’Università di Bologna, in particolare con il team della Prof. Michela Milano.
Lo scopo della ricerca è stato quello di studiare, anche attraverso casi industriali concreti proposti da Optit, come Machine Learning e Constrained Optimization possono essere utilizzati congiuntamente per realizzare sistemi che sfruttino i punti di forza di entrambi i metodi.
L’interazione di queste due aree di ricerca nell’ambito OR ha attirato molta attenzione negli ultimi anni, vista la mole ormai considerevole di dati che è divenuto pratica comune acquisire in ambito industriale.
Nella tesi si esplorano le più recenti tecniche di integrazione delle due discipline e si introduce un nuovo e generale algoritmo ideato per iniettare conoscenza nei modelli di apprendimento per mezzo di vincoli, denominato “Moving Target”. Il metodo espande tecniche esistenti per l’iniezione di vincoli entro un framework relativamente semplice, adatto ad affrontare problemi molto generici.
Fabrizio continua la sua collaborazione in Optit, contribuendo a costruire nuovi ponti tra la ricerca OR ed il mondo del Machine Learning nelle applicazioni pratiche di ottimizzazione.
