Sapere Scienza

Sapere Scienza

Non i soliti microchip in silicio ma molecole di DNA in grado di risolvere calcoli riprogrammabili. È chiamato autoassemblaggio algoritmico di tasselli e lo studio dei ricercatori del Caltech-California Institute of Technology, pubblicato su Nature, descrive come questo processo sia alla base dell'incontro tra biologia molecolare e computer science.

Siamo ormai letteralmente circondati dai navigatori per orientarci negli spostamenti: basati su ricevitori di segnali GPS (acronimo di Global Positioning System), questi strumenti ci consentono di individuare il percorso migliore per raggiungere la destinazione desiderata, sia essa la casa di un amico, un hotel, una pizzeria o un museo. Non…
I suoni sono vibrazioni dell'aria che colpiscono i nostri timpani. All'inizio dell'era della loro riproduzione, a partire dal fonografo di Edison nel 1877, si utilizzava il metodo analogico: la vibrazione dell'aria veniva trasformata in un'analoga vibrazione del segnale elettrico e viceversa. Solo a partire dal 1979 si è avuto un…

In un recente articolo, pubblicato sulla rivista Scientific Reports, un team internazionale di ricercatori coordinato dall'Istituto di Scienze Marine del Consiglio Nazionale delle Ricerche (CNR-ISMAR) di La Spezia, in collaborazione con l'Università Politecnica delle Marche, l'Istituto Superiore per la Protezione e la Ricerca Ambientale (ISPRA), l'Università Politecnica della Catalogna e il Consiglio superiore di ricerca scientifica spagnolo (CSIC- Consejo Superior de Investigaciones Científicas), ha dimostrato come la computer vision e l'intelligenza artificiale siano in grado di cambiare il modo in cui valutiamo l'abbondanza delle specie ittiche e le sue variazioni temporali.

Un team di ricercatori, provenienti dalle università di Lehigh, Toronto e dalla University of California (Berkeley), ha esaminato 1000 anni di sviluppo della lingua inglese, identificando l’algoritmo che descrive il modo in cui la mente umana ha creato i differenti sensi di una singola parola. Un risultato che potrebbe portare al miglioramento dell’interazione tra esseri umani e calcolatori.

Un gruppo interdisciplinare di scienziati baresi ha ottenuto il primo posto in una competizione internazionale, lanciata dall'Università di Harvard, che mirava a individuare i migliori algoritmi per l'analisi di immagini di risonanza magnetica strutturale del cervello allo scopo di predire, con la maggior precisione possibile, l’eventuale presenza di patologie neurodegenerative, tra cui la malattia di Alzheimer, la Sla o il Parkinson.

Il traffico, soprattutto nei grandi centri abitati, è un ostacolo per il normale funzionamento della vita cittadina: caos, ritardi, inquinamento atmosferico e acustico spesso regnano incontrastati in metropoli come New York (ma anche nelle nostre Roma, Milano, Napoli e Bari). La ricerca sta tentando di trovare una soluzione valida per regolare il flusso dei mezzi di trasporto, un esempio è l’introduzione di autoveicoli a guida autonoma, di cui vi abbiamo parlato in questo articolo. Un nuovo approccio, a cui la rivista Nature ha dedicato la copertina, è stato sviluppato da un team di ricercatori dell’Istituto di informatica e telematica del Consiglio nazionale delle ricerche (Cnr-IIT) di Pisa, del Massachusetts Institute of Technology (MIT) e della Cornell University di New York.

Se un tempo il riconoscimento facciale era uno strumento per lo più conosciuto e utilizzato in ambito forense, ora è parte anche della nostra quotidianità: basti pensare alla funzionalità di Facebook che permette di individuare la presenza di una persona all'interno di una foto o di un video caricati sulla piattaforma. Già leggendo questa frase ci rendiamo conto che esistono due realtà che lavorano per lo stesso obiettivo, esperti umani e algoritmi specifici. Se dovessimo confrontarli, chi raggiungerebbe la migliore performance? Il National Institute of Standards and Technology (NIST) ha deciso di rispondere a questo quesito con un esperimento dai risultati non scontati.

Professionisti di qualsiasi ambito - dai giornalisti ai commercianti - possono accedere a corposi set di dati per ricavarne informazioni utili per il proprio lavoro. Maneggiare una miriade di numeri, però, richiede la comprensione, a volte anche approfondita, della statistica, l'insieme di metodi scientifici il cui scopo è la conoscenza quantitativa e qualitativa dei fenomeni collettivi (fenomeni il cui studio richiede una pluralità di osservazioni) mediante la raccolta, l'ordinamento, la sintesi e l'analisi dei dati. Ciò restringe di molto il campo di azione dei non esperti. E se ci fosse una soluzione, un modo per esaminare il materiale a disposizione con strumenti per i non addetti? A questo hanno pensato i ricercatori del MIT-Massachusetts Institute of Technology.

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