Sapere Scienza

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Il cubo di Rubik è un famoso rompicapo in tre dimensioni inventato negli anni Settanta. Un gioco a cui molti adolescenti (ma anche adulti) di quell'epoca si sono dedicati, complesso e appassionante dal punto di vista logico-matematico e manuale. È per questo motivo che risolvere questo tipo di puzzle è una sfida rilevante per un robot, per testarne le abilità. Ora, finalmente, Dactyl ci è riuscito. Di cosa si tratta? Che significato ha questo traguardo? Capiamolo insieme.

È uno dei problemi principali di chi usa l'automobile tutti i giorni: dove parcheggiare? I fisici Paul Krapivsky, della Boston University, e Sidney Redner, del Santa Fe Institute, hanno cercato una soluzione a questo annoso dilemma utilizzando la matematica. I loro risultati sono stati pubblicati su Journal of Statistical Mechanics. Saranno riusciti a trovare una strategia da consigliarci?

Nello studio dei virus anche la conoscenza della loro struttura riveste un ruolo nella comprensione del loro funzionamento e della loro evoluzione. Fino a oggi c'era qualcosa nella geometria di queste forme parassitarie che sfuggiva agli scienziati: non tutte erano descrivibili con i modelli a disposizione. In un articolo pubblicato su Nature Communications alcuni ricercatori hanno descritto, con l'aiuto della matematica, un nuovo modo per classificare l'architettura di queste entità biologiche.

Lo state facendo in questo preciso momento. State usando la vostra vista per leggere questo articolo. È automatico e probabilmente non vi siete mai chiesti qual è il meccanismo che vi permette di osservare il mondo. Gli scienziati lo hanno fatto, anzi è da anni che cercando di spiegare come funziona la visione umana: questo perché è un fenomeno più complesso di quanto si possa immaginare e molte sue fasi non sono ancora state comprese nel dettaglio. E se chiedessimo aiuto alla matematica e creassimo un modello per capire come occhi e cervello ci permettono di percepire ciò che ci circonda?

Una partita a poker può significare molto di più di quanto immaginiamo. Lo sanno gli scienziati della Carnegie Mellon University che hanno descritto, in un articolo pubblicato su Science, lo sviluppo di un programma di intelligenza artificiale, chiamato Pluribus, che è in grado di battere dei professionisti in una partita da 6 giocatori di Texas hold'em poker. Questo è un compito molto complesso per un algoritmo e apre le porte a sviluppi importanti in altri settori quali la strategia militare ma anche la medicina e la cyber security.

Le piccole increspature di una lente a contatto o le imperfezioni di un bicchiere di vetro. Queste sono caratteristiche dei materiali difficili da cogliere, persino in ambienti molto illuminati. I ricercatori del MIT-Massachusetts Institute of Technology hanno trovato il modo di vedere l'invisibile al buio, distinguere particolarità o interi oggetti trasparenti, quasi impossibili da decifrare, in condizioni di mancanza di luce. Come hanno fatto e a cosa serve una tecnica come questa? Capiamolo insieme.

Le geometrie che osserviamo in natura ci stupiscono nella loro regolarità. Il mondo vegetale ci dona tutti i giorni un caleidoscopio di colori e forme dal ritmo ipnotizzante: il girotondo dei petali dei fiori, la marcia immobile delle spine delle piante succulente, le esplosioni pirotecniche di alcune infiorescenze. E poi ci sono le foglie. La loro disposizione ha da sempre incuriosito gli scienziati che, negli anni Novanta, riuscirono a spiegare matematicamente gli schemi seguiti da queste strutture. Modelli che erano in grado di decifrare molto ma non tutto. Ora un gruppo di ricercatori dell'Università di Tokio ha aggiunto nuovi elementi di calcolo, riuscendo a illustrare schemi di foglie che, fino a ora, non trovavano un'equazione che li descrivesse.

L'intelligenza artificiale è la protagonista di numerose ricerche in altrettanto numerosi ambiti della scienza: dalle scienze dei materiali alla fisica, passando anche per le discipline umanistiche. Sono in grado di macinare enormi quantità di dati e questo le rende attualmente degli strumenti insostituibili. Recentemente sono stati progettati nuovi modi per analizzare dati con le AI e questi traguardi sembrano suggerirci una domanda molto insidiosa. In un futuro lontano le macchine sostituiranno gli scienziati? Un articolo pubblicato su Quanta magazine riflette sulla questione.

Esistono numerosi campi in cui si posseggono solo informazioni non complete di determinati sistemi ma è necessario capirne la struttura globale. La soluzione a questo problema l'hanno fornita i ricercatori dell'Istituto dei Sistemi Complessi del CNR (CNR-ISC), della Scuola IMT Alti Studi Lucca e dell'Università di Leiden in uno studio pubblicato su Nature Reviews Physics.

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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