Machine Learning nell’Ingegneria: Un Viaggio tra Potenzialità Incredibili e Paradossi Inaspettati

Introduzione: Quando il Nuovo Incontra il Vecchio

Devo ammetterlo, c’è qualcosa di incredibilmente affascinante nel vedere come il machine learning (ML) stia entrando a gamba tesa nel mondo dell’ingegneria, un campo tradizionalmente ancorato a formule empiriche e principi fisici consolidati. Per anni, noi ingegneri ci siamo affidati a equazioni nate dall’esperienza, da dati osservativi, spesso da analisi di regressione. Pensate alla formula di Manning per l’idraulica o alle correlazioni SPT in geotecnica. Queste formule, pur non derivando sempre da leggi fisiche fondamentali, sono diventate pilastri nei codici di costruzione e nella pratica quotidiana. Perché? Semplicemente perché funzionano, sono state validate nel tempo e, cosa fondamentale, il processo che le ha generate è trasparente.

Eppure, di fronte ai modelli di ML, che condividono le stesse basi statistiche di molte di quelle formule empiriche, noto spesso un certo scetticismo. Come mai questa differenza? Forse perché le vecchie formule, anche se empiriche, ci sono familiari. Possiamo “vedere” come una variabile influenzi il risultato, anche se i coefficienti non hanno un significato fisico diretto. I modelli di ML, invece, sono spesso percepiti come delle “scatole nere” (black boxes). Certo, possono scovare pattern nei dati che noi umani faticheremmo a vedere, ma questa mancanza di trasparenza può essere destabilizzante per chi è abituato a ragionare per principi primi e relazioni fisiche.

La Sfida dell’Interpretabilità e della Fiducia

Il punto è che l’ingegneria si fonda su sicurezza, affidabilità e responsabilità etica. Affidarsi a un modello che non si capisce fino in fondo come funzioni va contro questo mindset. Ma siamo sicuri che sia sempre così? Molte formule che usiamo quotidianamente, pensiamo ad alcune normative sulla resistenza al fuoco di elementi in legno o acciaio, sono puramente empiriche, eppure le accettiamo. Forse la vera differenza è che il ML rappresenta una forma più “digitalizzata” di distillazione della conoscenza rispetto a una formula matematica scritta su carta.

C’è da dire, però, che il campo dell’interpretabilità del ML (explainable AI) sta facendo passi da gigante. Oggi non parliamo più necessariamente di scatole nere impenetrabili. Esistono strumenti che ci permettono di capire *perché* un modello ha fatto una certa previsione, verificando se segue una logica simile a quella dei modelli tradizionali o dei principi fisici (quando applicabili). E non dimentichiamo l’educazione: le nuove generazioni di ingegneri saranno molto più familiari con questi strumenti, perché l’università si sta già muovendo per integrare data science e ML nei curricula. È un cambiamento inevitabile e, secondo me, necessario.

Come il ML Rimodella il Ragionamento Ingegneristico: Deduzione, Induzione, Abduzione

Il bello del ML è che può potenziare i nostri modi classici di ragionare: deduttivo, induttivo e abduttivo.

• Deduzione: Partiamo da principi generali per arrivare a conclusioni specifiche. L’esempio classico è la formula di Eulero per l’instabilità delle colonne. Sappiamo che ha dei limiti (colonne non perfette, materiali non perfettamente elastici, carichi eccentrici…). Qui il ML può aiutare a “correggere” la teoria, imparando dagli esperimenti reali o calibrando modelli ad elementi finiti per catturare quelle imperfezioni che la formula ideale ignora. Pensiamo ai Physics-Informed Neural Networks (PINNs), che cercano proprio di integrare le leggi fisiche nell’apprendimento.
• Induzione: È il processo inverso: da osservazioni specifiche a principi generali. È così che sono nate molte delle nostre formule empiriche, come la Legge di Abrams che lega la resistenza del calcestruzzo al rapporto acqua/cemento. Questa legge, pur fondamentale, ha i suoi limiti (non considera tutti gli ingredienti, le condizioni di cura, ecc.). Ho visto applicazioni di ML, come la regressione simbolica, che partendo dagli stessi dati sperimentali riescono a generare formule simili a quella di Abrams ma molto più accurate, identificando anche l’importanza relativa dei vari componenti della miscela (cemento, ceneri volanti, superfluidificanti, età…). Addirittura, modelli ML più “black box” come Random Forest o Gradient Boosting raggiungono accuratezze ancora maggiori, e grazie a tecniche come la feature importance possiamo capire quali variabili ritengono più significative.
• Abduzione: Qui si tratta di trovare la spiegazione più plausibile per un fenomeno osservato, spesso con informazioni incomplete. È il ragionamento tipico dell’ingegneria forense o della diagnostica. Immaginate di dover capire perché una struttura ha ceduto. Il ML può aiutarci analizzando grandi moli di dati (da sensori, monitoraggi, casi storici) per identificare pattern anomali o correlazioni nascoste. Ho lavorato su un caso interessante: usare il ML (sia supervisionato come Random Forest, sia non supervisionato come il clustering) per determinare le configurazioni ottimali di colonne in cemento armato (CA) per raggiungere una specifica resistenza al fuoco (FR). L’algoritmo non solo predice la FR, ma tramite tecniche come SHAP (SHapley Additive exPlanations) ci “spiega” quali caratteristiche (larghezza, armatura, copriferro, carico…) contribuiscono di più o di meno al risultato, permettendoci di formulare ipotesi progettuali più mirate.

I Tre Paradossi del Machine Learning in Ingegneria

Ma non è tutto oro quello che luccica. L’integrazione del ML porta con sé delle sfide, che mi piace chiamare “paradossi”. Ne ho identificati principalmente tre:

1. La Paralisi da Analisi: Più Precisione, Meno Comprensione?

Questo paradosso emerge quando otteniamo modelli ML incredibilmente accurati nelle previsioni, ma che non ci offrono una chiara comprensione dei meccanismi fisici sottostanti. Riprendiamo l’esempio della resistenza del calcestruzzo o quello, ancora più calzante, della capacità portante di colonne composte acciaio-calcestruzzo (CFST). Esistono studi (a cui ho partecipato) dove la regressione simbolica ha prodotto formule per la capacità assiale delle CFST molto più precise di quelle presenti nelle normative internazionali (Americana, Europea, Australiana). Eppure, guardando queste formule, un ingegnere fa fatica a ritrovare i principi fisici classici. Sono accurate, sì, ma perché? Ci si trova bloccati: mi fido della precisione o della comprensione fisica (anche se meno precisa)? Questo può portare a dover fare doppie analisi (ML + metodo tradizionale), sprecando risorse. Come uscirne? Un approccio ibrido: usare il ML ma validarlo sistematicamente rispetto a principi fisici noti, definire limiti operativi plausibili, fare analisi di sensibilità e magari usare modelli intrinsecamente più interpretabili come i PINN.

2. Soluzioni Ottimali ma Inattuabili: Il Design Perfetto che Non Esiste

Il ML è potentissimo per l’ottimizzazione. Immaginiamo di voler progettare una colonna CFST che massimizzi la resistenza al fuoco (FR) minimizzando il volume di materiale (V), rispettando ovviamente i codici normativi. Il ML può esplorare uno spazio di soluzioni vastissimo e trovare configurazioni Pareto-ottimali. Il problema? A volte la soluzione “matematicamente” perfetta è irrealizzabile nella pratica. Nell’esempio delle CFST, l’algoritmo potrebbe suggerire una colonna con un diametro di 380 mm. Ottimo risultato sulla carta, ma… non esiste un profilo commerciale standard con quel diametro! Cosa fare? Scegliere il diametro standard più vicino (compromettendo l’ottimalità, magari sovradimensionando e spendendo di più) o avventurarsi in una fabbricazione custom (costi, tempi, controlli qualità aggiuntivi)? Questo paradosso ci ricorda che l’ottimizzazione deve sempre tenere conto della costruibilità. La soluzione sta nell’integrare fin da subito vincoli pratici nel processo di ottimizzazione: usare variabili discrete che corrispondano a sezioni/materiali standard, gerarchizzare i vincoli (prima sicurezza e codici, poi costruibilità), usare funzioni di penalità per la complessità realizzativa, o addirittura integrare sistemi basati sulla conoscenza esperta.

3. L’Effetto Rashomon: Tante Spiegazioni, Quale Verità?

Questo è forse il paradosso più sottile, ispirato al famoso film di Kurosawa dove lo stesso evento viene raccontato in modi diversi e contraddittori dai protagonisti. Nel ML, questo succede quando usiamo diversi strumenti di interpretabilità (come SHAP e LIME) per capire perché un modello ha dato un certo risultato, e questi strumenti ci danno… spiegazioni diverse! Magari SHAP dice che la caratteristica X ha un’influenza positiva sulla resistenza al fuoco, mentre LIME dice che ce l’ha negativa. A chi credere? Ho visto questo accadere proprio nell’analisi delle colonne in CA: lo stesso modello Random Forest, molto accurato, veniva “spiegato” in modo incoerente da SHAP e LIME per alcune configurazioni. Peggio ancora, a volte le spiegazioni fornite (da entrambi o da uno solo) andavano palesemente contro i principi fisici noti (es. una maggiore eccentricità del carico che *aumenta* la resistenza al fuoco? Impossibile!). Questo paradosso nasce dalle diverse ipotesi matematiche alla base di SHAP e LIME. Ci insegna che non basta un solo strumento di spiegazione e, soprattutto, che l’interpretabilità deve sempre essere filtrata dal dominio di conoscenza e dalla fisica. La soluzione? Usare più metodi di spiegazione, confrontarli, ma soprattutto verificare sempre la coerenza fisica delle interpretazioni. Sviluppare approcci ibridi che combinino dati e fisica anche nell’interpretabilità.

Sfide Aperte e Prospettive Future

Al di là di questi paradossi, ci sono altre sfide importanti. La paura che l’intuizione ingegneristica venga erosa dall’automazione è reale. L’intuizione, frutto di anni di esperienza, è cruciale. Il ML deve essere uno strumento che la potenzia, non che la sostituisce. Dobbiamo sviluppare modelli che non siano solo ottimizzati, ma che incorporino anche il “buon senso” ingegneristico.

L’interpretabilità rimane centrale, così come la necessità di standardizzazione. Al momento, manca un framework universale per sviluppare e valutare modelli ML in ingegneria, il che porta a inconsistenza e difficoltà di interoperabilità. E poi ci sono le questioni etiche: bias negli algoritmi, proprietà intellettuale, impatto sociale.

Infine, non possiamo ignorare i costi computazionali di alcuni modelli ML avanzati (servono GPU potenti?) e l’ascesa dei foundation models (modelli pre-allenati su vasta scala): sono davvero la soluzione per la scarsità di dati in certi ambiti ingegneristici o la loro generalità li rende meno adatti a problemi specifici e la loro complessità amplifica i problemi di interpretabilità?

Conclusioni: Un Equilibrio Necessario

Il machine learning sta aprendo porte incredibili nell’ingegneria, permettendoci di affrontare problemi complessi in modi nuovi attraverso deduzione, induzione e abduzione potenziate. Tuttavia, come abbiamo visto, l’adozione non è priva di insidie. I paradossi della paralisi da analisi, delle soluzioni ottimali ma irrealizzabili e dell’effetto Rashomon ci mettono in guardia.

La strada da percorrere, secondo me, è quella di un’integrazione equilibrata: sfruttare la potenza predittiva e di ottimizzazione del ML, ma sempre ancorandola ai principi fondamentali dell’ingegneria, alla conoscenza del dominio, ai vincoli pratici e a una rigorosa validazione. Dobbiamo:

• Adottare il ML in diversi tipi di modellazione ingegneristica.
• Essere consapevoli dei paradossi e investigare attivamente per identificarli e superarli.
• Lavorare per sviluppare framework standardizzati per la creazione e la valutazione dei modelli ML in ambito ingegneristico.

Solo così potremo trasformare il potenziale del machine learning in un reale progresso per la nostra professione, senza cadere nelle trappole che questa potente tecnologia può nascondere.

Fonte: Springer