I generatori di numeri casuali, meglio conosciuti con l’acronimo RNG, che sta per Random Number Generation, sono ampiamente utilizzati in una varietà di settori. Come si evince dal nome, questo algoritmo riesce a produrre dei numeri in sequenza in maniera del tutto casuale, dunque è impossibile prevedere o influenzare le sue mosse.
Algoritmi RNG: le applicazioni più comuni
Sono tante le applicazioni in cui vengono impiegati gli RNG. Creati con lo scopo di introdurre elementi casuali, simulare scenari realistici e garantire la sicurezza di diversi sistemi, in particolare questi algoritmi trovano ampio spazio in alcuni settori specifici.
Crittografia
I sistemi RNG sono fondamentali per la generazione di chiavi crittografiche sicure. La sicurezza di molti protocolli di crittografia dipende, infatti, dalla casualità delle chiavi generate.
Simulazioni scientifiche
In molti campi scientifici, come la fisica, la biologia e la chimica, vengono eseguite simulazioni numeriche per modellare fenomeni complessi. Gli algoritmi RNG, pertanto, vengono spesso utilizzati per introdurre elementi casuali in queste simulazioni.
Sicurezza informatica
Nei contesti di sicurezza informatica, l’uso di numeri random è cruciale per generare token di autenticazione, nonce e altri parametri crittografici.
Test di software e hardware
Per verificare la robustezza e l’affidabilità dei sistemi nei test di software e hardware, vengono utilizzati gli RNG, attraverso i quali introdurre dati casuali e variabili casuali.
Modellazione statistica
In alcuni contesti di modellazione statistica, specialmente quando si simula il comportamento di sistemi complessi, si fa largo uso di numeri casuali per introdurre variabilità nei modelli.
Applicazioni ludiche e artistiche
Anche i settori ludici e artistici si servono degli algoritmi RNG per generare contenuti casuali. Gli esempi più comuni sono per la creazione di mondi virtuali, anche per il gioco online, trame di storie e opere d’arte generative.
Algoritmi nel gioco d’azzardo
Tutte le slot machine di nuova generazione sono regolate dall’algoritmo RNG per funzionare. Il compito di questo sistema così complesso è quello di determinare la combinazione che appare sullo schermo appena la slot viene azionata dal giocatore. Combinazione che, ovviamente, trattandosi di un generatore random, non si può prevedere né è possibile ingannare la macchina. Al punto che nemmeno i programmatori di RNG possono intervenire per influenzare il funzionamento dell’algoritmo.
Ogni combinazione generata è sempre e soltanto casuale, autonoma ed automatica ed è impossibile eludere il sistema. Allo stato attuale, infatti, non sono stati riscontrati dei punti deboli per questo algoritmo. E non solo: gli RNG non hanno “memoria”, dunque non è possibile tenere traccia delle varie combinazioni che sono uscite in precedenza nella slot.
Attenzione, però:il fatto che l’algoritmo delle slot machine sia impossibile da battere, non vuol dire che ogni tipo di slot è uguale alle altre. Esistono delle slot in cui potrebbe essere più vantaggioso di altre giocare, perché il loro RTP, il Return To Player, e cioè il ritorno che ogni gioco offre ai propri utenti, è più alto. Questo valore indica la percentuale che ogni slot eroga sotto forma di vincita, dopo aver trattenuto la sua parte di guadagno sulle giocate degli utenti. Se, dunque, l’RTP dichiarato è del 96%, questa cifra è disponibile per le vincite, mentre il restante 4% è la commissione trattenuta. Clicca qui per conoscere una piattaforma legale e sicura regolata dagli RNG in cui giocare d’azzardo.
Algoritmi di ottimizzazione
Gli algoritmi di ottimizzazione possono fare uso di numeri casuali per esplorare lo spazio delle soluzioni in modo casuale, specialmente in contesti in cui la ricerca di soluzioni ottimali non può essere eseguita in modo esaustivo.
Apprendimento automatico
In alcuni algoritmi che si occupano di apprendimento automatico nel campo dellamachine learning, l’introduzione di elementi come il rumore casuale può essere utile per migliorare la generalizzazione del modello e prevenire l’overfitting, ossia un comportamento indesiderato che può verificarsi quando il modello di machine learning non fornisce previsioni per i nuovi dati.
