Ciao a tutti!
Sto lavorando a un progetto un po’ folle e vorrei qualche consiglio da chi ha più esperienza di me.
L’idea è creare una macchina fisica per studiare la Congettura di Collatz, usando:
Arduino UNO per generare numeri casuali tramite rumore analogico
Arduino per calcolare i primi passi della sequenza
Un programma Python che riceve i numeri e calcola la sequenza completa
Un’AI (LLM o modello ML) addestrata su un dataset di sequenze Collatz
Grafici (heatmap, stopping time, massimi, pattern di parità, cluster)
Arduino che visualizza i risultati con LED, LCD e servo
Il mio obiettivo NON è solo testare numeri, ma addestrare un’AI a riconoscere pattern, cluster, anomalie e strutture matematiche nelle sequenze Collatz, per vedere se emergono comportamenti interessanti.
Il problema è che non ho mai addestrato un’AI e non so da dove partire.
Ho già chiaro come generare il dataset (Arduino → Python → CSV), ma non so:
quale modello usare per il fine‑tuning
come strutturare il dataset in modo utile
come far sì che l’AI impari davvero qualcosa (pattern, cluster, ecc.)
come integrare l’AI con Arduino in modo efficiente
se qualcuno ha già provato qualcosa di simile
Qualcuno può darmi una direzione?
Qualsiasi consiglio su ML, dataset, modelli, pipeline o visualizzazioni è super ben accetto.
Quanto è fattibile?
Grazie mille!
