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Fisica

L’intelligenza artificiale ha problemi con il mondo reale

Gli ultimi sistemi d’intelligenza artificiale diventano campioni a un gioco nel giro di poche ore partendo da zero. Ma i ricercatori stanno cercando di applicare questi sistemi anche a problemi della vita reale, che tuttavia per ora le macchine non riescono ad affrontare in modo efficace a causa della loro complessità

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Fino a poco tempo fa, le macchine il grado di sconfiggere i campioni erano almeno abbastanza rispettose da iniziare imparando dall’esperienza umana.
Nel 1997, per battere Garry Kasparov a scacchi, gli ingegneri dell’IBM hanno usato secoli di saggezza degli scacchi nel loro computer Deep Blue. Nel 2016, AlphaGo di Google DeepMind ha battuto il campione Lee Sedol nell’antico gioco da tavolo Go dopo aver esaminato milioni di posizioni di decine di migliaia di partite umane.

Ma ora i ricercatori di intelligenza artificiale stanno ripensando il modo in cui i loro bot integrano la totalità della conoscenza umana. La tendenza attuale è: non disturbarti.

Nell’ottobre 2017, il gruppo di DeepMind ha pubblicato i dettagli di un nuovo sistema per giocare a Go, AlphaGo Zero, che non ha studiato affatto partite umane. Invece, ha iniziato con le regole del gioco e ha giocato contro se stesso. Le prime mosse sono state completamente casuali. Dopo ogni partita, ha acquisito nuove conoscenze su che cosa lo aveva portato a una vittoria e che cosa no. Alla fine di questi allenamenti, AlphaGo Zero si è scontrato con la versione superumana di AlphaGo che aveva sconfitto Lee Sedol. E ha vinto 100 partite a zero.

Il gruppo ora ha creato un altro giocatore esperto della famiglia di AlphaGo, chiamato semplicemente AlphaZero. In un articolo pubblicato su” Science”, i ricercatori di DeepMind hanno rivelato che, dopo aver ricominciato da zero, AlphaZero addestrato ha superato in prestazioni AlphaGo Zero, in altre parole, ha battuto il bot che ha battuto il bot che ha battuto i migliori giocatori di Go nel mondo. (L’articolo è stato pubblicato per la prima volta sul sito di preprint scientifico arxiv.org nel dicembre 2017.) E quando gli sono state fornite le regole per gli scacchi o lo shogi, variante giapponese degli scacchi, AlphaZero ha imparato rapidamente a sconfiggere

anche gli algoritmi di alto livello nati su misura per quei giochi. Gli esperti si sono meravigliati dello stile aggressivo e inconsueto del programma. “Mi sono sempre chiesto come sarebbe stato se una specie superiore fosse arrivatasulla Terra e ci avesse mostrato come gioca a scacchi”, ha detto il grande maestro danese Peter Heine Nielsen a un intervistatore della BBC. “Adesso lo so.”

L’anno scorso hanno visto la luce anche bot di autoapprendimento ultraterreno in ambientazioni molto diverse come il poker no-limit e Dota 2, un popolare videogioco on line multiplayer in cui eroi a tema fantasylottano per il controllo di un mondo alieno.

Ovviamente, le aziende che investono denaro in questi e altri sistemi simili hanno ambizioni più grandi che dominare i tornei di videogiochi. I gruppi di ricerca come DeepMind sperano di applicare metodi simili a problemi del mondo reale, come la costruzione di superconduttori a temperatura ambiente, o la comprensione degli origami necessari per ripiegare le proteine in potenti molecole farmacologiche. E, naturalmente, molti addetti ai lavori sperano di realizzare un’intelligenza artificiale generale, un obiettivo mal definito ma accattivante in cui una macchina potrebbe pensare come una persona, con la versatilità sufficiente per affrontare molti diversi tipi di problemi.

Tuttavia, nonostante gli investimenti su questi sistemi, non è ancora chiaro fino a che punto le tecniche attuali possano andare oltre il tavolo da gioco. “Non sono sicuro che le idee di AlphaZero si possano generalizzare facilmente”, ha detto Pedro Domingos, informatico dell’Università di Washington. “I giochi sono una cosa assai insolita.”

Obiettivi perfetti per un mondo imperfetto
Una caratteristica condivisa da molti giochi, scacchi e Go inclusi, è che i giocatori possono vedere tutti i pezzi su entrambi i versanti in ogni momento. Ogni giocatore ha sempre quella che viene definita “informazione perfetta” sullo stato del gioco. Per quanto diabolicamente complesso diventi il gioco, tutto ciò che occorre fare è pensare in avanti rispetto alla situazione corrente.

Tante situazioni reali non sono così. Immaginiamo di chiedere a un computer di diagnosticare una malattia o condurre una trattativa d’affari. “La maggior parte delle interazioni strategiche del mondo reale coinvolgono informazioni nascoste”, ha detto Noam Brown, studente di dottorato in informatica alla Carnegie Mellon University. “Ho la sensazione che ciò è stato trascurato dalla maggior parte della comunità dell’intelligenza artificiale”.

Il poker, in cui Brown è specializzato, pone una sfida diversa. Non si possono vedere le carte dell’avversario. Ma anche qui le macchine che imparano giocando contro se stesse stanno ora raggiungendo livelli sovrumani. Nel gennaio 2017, un programma chiamato Libratus creato da Brown e dal suo consulente, Tuomas Sandholm, ha battuto quattro giocatori professionisti di poker al Texas Hold ‘em testa a testa, no-limit, finendo 1,7 milioni di dollari davanti ai suoi avversari alla fine di una gara di 20 giorni.

Un gioco ancora più scoraggiante che coinvolge informazioni imperfette è StarCraft II, un altro videogioco on line multiplayer con un vasto seguito. I giocatori scelgono una squadra, costruiscono un esercito e combattono una guerra in un paesaggio di fantascienza. Ma quel paesaggio è avvolto da una nebbia di guerra che consente solo ai giocatori di vedere le aree in cui hanno soldati o edifici. Anche la decisione di andare in ricognizione tra le linee nemiche è piena di incertezze.

Questo è un gioco che l’intelligenza artificiale non può ancora affrontare. Gli ostacoli al successo includono il numero di mosse in una partita, che spesso arrivano a migliaia, e la velocità con cui devono essere fatte. Ogni giocatore – essere umano o macchina – deve preoccuparsi di una vasta serie di possibili futuri con ogni click.

Per ora, un testa a testa con i migliori esseri umani in questa arena è fuori dalla portata dell’intelligenza artificiale. Ma è un obiettivo. Nell’agosto 2017, DeepMind ha stretto una accordo con Blizzard Entertainment, l’azienda che ha realizzato StarCraft II, per fornire gli strumenti che, secondo loro, aiuteranno ad aprire il gioco ai ricercatori di intelligenza artificiale.

Nonostante le sfide, StarCraft II si riduce a un obiettivo che può essere enunciato in modo semplice: elimina il tuo nemico. È qualcosa che condivide con scacchi, Go, poker, Dota 2 e praticamente ogni altro gioco. Nelle partite, si può vincere.

Dal punto di vista dell’algoritmo, i problemi devono avere una “funzione obiettivo”, cioè un obiettivo da perseguire. Quando AlphaZero ha giocato a scacchi, non è stato così difficile. Una sconfitta contava come meno uno, un pareggio zero e una vittoria più uno. La funzione obiettivo di AlphaZero era di massimizzare il suo punteggio. La funzione obiettivo di un bot per il poker è altrettanto semplice: vincere un sacco di soldi.

intelligenza artificiale

(Credit: iSock/PhonlamaiPhoto)

 

Le situazioni della vita reale non sono così semplici. Per esempio, un’automobile che guida da sola ha bisogno di una funzione obiettivo più sfumata, qualcosa di simile al tipo di frase che useremmo per esprimere un desiderio al genio della lampada. Per esempio: portare tempestivamente il passeggero alla giusta destinazione, rispettare tutte le leggi e valutare adeguatamente il valore della vita umana in situazioni pericolose e incerte. Il modo in cui i ricercatori realizzano la funzione obiettivo, ha affermato Domingos, “è una delle cose che distingue un grande ricercatore di apprendimento automatico dalla media”.

Consideriamo Tay, un chatbot di Twitter rilasciato da Microsoft il 23 marzo 2016. L’obiettivo di Tay era coinvolgere le persone, e così è stato. “Quello che sfortunatamente Tay ha scoperto – ha detto Domingos, – era che il modo migliore per massimizzare il coinvolgimento era pubblicare insulti razzisti.” È stato messo off-line dopo nemmeno un giorno.

Il nostro peggior nemico
Alcune cose non cambiano. I metodi usati dai bot di gioco dominanti oggi usano strategie inventate decenni fa. “È quasi un tuffo nel passato, solo con più calcoli”, ha detto David Duvenaud, informatico dell’Università di Toronto.

Le strategie spesso si basano sull’apprendimento per rinforzo, una tecnica basata sul non intervento. Invece di eseguire un algoritmo con istruzioni dettagliate, gli ingegneri lasciano che la macchina esplori un ambiente, in modo che impari a raggiungere gli obiettivi per prove ed errori. Prima del rilascio di AlphaGo e dei suoi eredi, il gruppo di DeepMind ha ottenuto il suo primo grande risultato da prima pagina nel 2013, quando ha usato l’apprendimento per rinforzo per creare un bot che ha imparato a giocare sette giochi Atari 2600, tre dei quali a livello esperto.

Questi progressi sono continuati. Il 5 febbraio scorso, DeepMind ha presentato IMPALA, un sistema di intelligenza artificiale in grado di apprendere 57 giochi Atari 2600, più altri 30 livelli costruiti da DeepMind in tre dimensioni. In questi, il giocatore girovaga attraverso diversi ambienti, raggiungendo obiettivi come sbloccare porte o raccogliere funghi. IMPALA sembra trasferire conoscenza tra i compiti, il che significa che il tempo trascorso a giocare a un gioco aiuta anche a migliorare le prestazioni negli altri.

Ma nella più ampia categoria di apprendimento per rinforzo, giochi da tavolo e giochi multiplayer permettono un approccio ancora più specifico. Qui, l’esplorazione può assumere la forma di gioco solitario, o selfplay, in cui un algoritmo acquisisce la supremazia strategica combattendo ripetutamente con la copia di se stesso.

Questa idea risale a decenni fa. Negli anni cinquanta, l’ingegnere dell’IBM Arthur Samuel creò un programma per giocare a dama che imparava in parte facendo scontrare un lato alfa contro un lato beta. E negli anni novanta, Gerald Tesauro, anch’egli di IBM, costruì un programma di backgammon che metteva l’algoritmo contro se stesso. Il programma raggiunse livelli di esperti umani, escogitando via via strategie non ortodosse ma efficaci.

Partita dopo partita, l’algoritmo di un sistema self-play affronta un avversario dello stesso livello. Ciò significa che i cambiamenti nella strategia portano a risultati diversi, fornendo un feedback immediato all’algoritmo. “Ogni volta che impari qualcosa, ogni volta che scopri una piccola cosa, il tuo avversario la usa immediatamente contro di te”, ha detto Ilya Sutskever, direttore della ricerca di OpenAI, organizzazione no profit, che ha co-fondato con Elon Musk, dedicata allo sviluppo e alla condivisione della tecnologia dell’intelligenza artificiale con l’obiettivo di arrivare ad applicazioni sicure. Nell’agosto 2017, l’organizzazione ha rilasciato un bot Dota 2 che controlla il personaggio Shadow Fiend, una sorta di demone-negromante che ha battuto i migliori giocatori del mondo nelle battaglie uno contro uno. Un altro progetto OpenAI mette l’uno contro l’altro esseri umani simulati in un incontro di sumo, dove finiscono per auto-apprendere come attaccare e fare finte. Durante il self-play, “non puoi mai stare fermo, devi sempre migliorare”, ha detto Sutskever.

Ma la vecchia idea del self-play è solo un ingrediente dei bot dominanti di oggi, che hanno anche bisogno di un modo per tradurre le loro esperienze di gioco in una comprensione più profonda. Chess, Go e videogiochi come Dota 2 hanno molte più permutazioni di quanti siano gli atomi nell’universo. Anche nel corso di molte vite trascorse a combattere la propria ombra in arene virtuali, una macchina non può affrontare tutti gli scenari, prendere nota in una tabella e consultare quella tabella quando si trova di nuovo la stessa situazione.

intelligenza artificiale

Credit: iSock/PhonlamaiPhoto)

 

Per rimanere a galla in questo mare di possibilità, “è necessario generalizzare, catturare l’essenza”, ha detto Pieter Abbeel, informatico dell’Università della California a Berkeley. Deep Blue di IBM ha fatto questo con la sua formula di scacchi intrinseca. Dotato della capacità di valutare l’efficacia di posizioni sulla scacchiera che non aveva mai visto prima, poteva adottare mosse e strategie per incrementare le sue possibilità di vittoria. Negli ultimi anni, tuttavia, una nuova tecnica ha permesso di oltrepassare del tutto la formula. “Ora, all’improvviso, la ‘rete profonda’ cattura tutto questo”, ha detto Abbeel.

Le reti neurali profonde, o deep neural networks, che hanno accresciuto la loro popolarità negli ultimi anni, sono costruite con strati di “neuroni” artificiali che si sovrappongono come in un pancake. Quando i neuroni in un livello si attivano, inviano segnali allo strato successivo, che li invia allo strato successivo e così via.

Modificando il modo in cui gli strati si connettono, queste reti diventano molto abili nel trasformare gli input in output correlati, anche se la connessione sembra astratta. Date loro una frase in inglese, e potrebbero addestrarsi a tradurla in turco. Date loro foto di un rifugio per animali e potrebbero identificare quali contengono gatti. Oppure mostrate loro una scacchiera e potrebbero intuire le loro probabilità di vittoria. In genere, però, è necessario prima dare a queste reti una serie di esempi contrassegnati su cui esercitarsi.

Ecco perché self-play e reti neurali profonde si integrano così bene. Il self-play sforna continuamente raccolte di partite, dando alle reti neurali profonde la serie teoricamente illimitata dei dati di cui hanno bisogno per insegnare a se stesse. A loro volta, le reti neurali profonde offrono un modo per interiorizzare esperienze e schemi incontrati nel self-play.

Ma c’è un problema. Per produrre dati utili, i sistemi self-play hanno bisogno di un luogo realistico in cui giocare.

“Tutti questi giochi, tutti questi risultati, sono emersi in ambienti in cui è possibile simulare perfettamente il mondo”, ha dichiarato Chelsea Finn, studentessa di dottorato di Berkeley che usa l’intelligenza artificiale per controllare bracci robotizzati e interpretare i dati dai sensori. Altri domini non sono così facili da simulare.

Le automobili a guida autonoma, per esempio, hanno difficoltà a gestire il maltempo o i ciclisti. Oppure potrebbero non elaborare le bizzarre possibilità che si presentano nei dati reali, come un uccello che per caso vola direttamente verso la videocamera dell’auto. Per i bracci robotici, ha detto Finn, le simulazioni iniziali forniscono la fisica di base, permettendo al braccio almeno di imparare in che modo apprendere. Ma non riescono a catturare i dettagli che riguardano il contatto con le superfici, il che significa che compiti come avvitare un tappo di bottiglia o condurre una complessa procedura chirurgica richiedono anche un’esperienza del mondo reale.

Per problemi difficili da simulare, quindi, il self-play non è così utile. “C’è un’enorme differenza tra un vero modello perfetto dell’ambiente e uno valutato e appreso, soprattutto quando questa realtà è complessa”, ha scritto Yoshua Bengio, pioniere del deep learning all’Università di Montreal, in una email. Ma ciò lascia ancora ai ricercatori della intelligenza artificiale alcune strade per andare avanti.

La vita oltre i giochi
È difficile individuare l’alba della supremazia dell’intelligenza artificiale nei giochi. Si potrebbe scegliere la sconfitta di Kasparov negli scacchi, o la disfatta di Lee Sedol per mano virtuale di AlphaGo. Un’altra opzione popolare sarebbe il momento in cui il leggendario campione di Jeopardy!(quiz televisivo statunitense, in cui i concorrenti si sfidano sulla cultura generale sulla base di indizi) Ken Jennings è stato sconfitto da Watson dell’IBM nel 2011. Watson poteva analizzare gli indizi del gioco e gestire i giochi di parole. L’incontro, durato due giorni, non era equilibrato. “Io per primo do il benvenuto ai nostri nuovi padroni computerizzati”, ha scritto Jennings sotto la sua risposta finale.

Watson sembrava dotato del tipo di abilità che gli esseri umani usano in una serie di problemi del mondo reale. Poteva prendere un suggerimento in inglese, frugare tra i documenti pertinenti alla velocità della luce, trovare i frammenti di informazioni attinenti e fornire una singola migliore risposta. Ma sette anni dopo, il mondo reale continua a presentare sfide ostinatamente ardue per l’intelligenza artificiale. Un rapporto pubblicato a settembre dalla rivista sanitaria “Stat” ha rilevato che la ricerca e la progettazione di trattamenti personalizzati per il cancro, cercati da Watson for Oncology, erede di Watson, si stanno dimostrando difficili.

“Le domande in Jeopardy! sono più facili, nel senso che non hanno bisogno di molto senso comune”, ha scritto Bengio, che ha collaborato con il gruppo di Watson, quando gli è stato chiesto di confrontare i due casi dal punto di vista dell’intelligenza artificiale. “Capire un articolo di medicina è molto più difficile. Sono necessarie ancora molte ricerche di base”.

“Per quanto speciali siano i giochi, ci sono ancora problemi del mondo reale che sono simili. I ricercatori di DeepMind hanno rifiutato di essere intervistati per questo articolo, citando il fatto che il loro lavoro con AlphaZero è attualmente sottoposto a revisione tra pari. Ma il gruppo ha suggerito che le sue tecniche potrebbero presto aiutare i ricercatori in campo biomedico che vorrebbero comprendere il ripiegamento delle proteine.

Per fare questo, hanno bisogno di capire come i vari amminoacidi che formano una proteina si ripiegano in una piccola macchina tridimensionale con una funzione che dipende dalla sua forma. Ciò è complicato quanto lo sono gli scacchi: i chimici conoscono abbastanza bene le regole per calcolare scenari specifici, ma ci sono ancora così tante configurazioni possibili, che cercare tra di esse è un compito senza speranza. Ma che cosa succederebbe se il ripiegamento delle proteine potesse essere configurato come un gioco? In realtà, è già stato fatto. Dal 2008, centinaia di migliaia di giocatori umani si sono cimentati con Foldit, un gioco on line in cui gli utenti ricevono un punteggio in base alla stabilità e alla fattibilità delle strutture proteiche che ripiegano. Una macchina potrebbe allenarsi in modo simile, forse cercando di battere il suo precedente punteggio migliore con l’apprendimento generale per rinforzo.

Anche apprendimento per rinforzo e self-play potrebbero aiutare ad addestrare sistemi di dialogo, suggerisce Sutskever. Ciò darebbe ai bot che hanno intenzione di parlare agli esseri umani la possibilità di addestrarsi parlando a se stessi. E considerando che l’hardware specializzato per l’intelligenza artificiale sta diventando più veloce e più disponibile, gli ingegneri avranno un incentivo a mettere sempre più problemi in forma di giochi. “Penso che in futuro il self-play e altri modi di consumare una grande quantità di potenza di calcolo diventeranno sempre più importanti”, ha affermato Sutskever.

Ma se l’obiettivo finale è che le macchine possano fare ciò che fanno gli esseri umani, anche per un campione di gioco da tavolo generalista autodidatta come AlphaZero si apre una strada. “Secondo me, è necessario vedere che cosa è realmente un grande divario tra le attività reali del pensiero, l’esplorazione creativa delle idee e quello che attualmente vediamo nell’IA”, ha detto Josh Tenenbaum, scienziato cognitivo del Massachusetts Institute of Technology. “Quel tipo di intelligenza è lì, ma rimane per lo più nella mente dei grandi ricercatori di intelligenza artificiale”.

“Molti altri ricercatori, consapevoli del clamore che circonda il loro campo, mettono a disposizione le proprie competenze. “Farei attenzione a non sopravvalutare il significato di giocare a questi giochi, per l’intelligenza artificiale o per i lavori in generale. Gli esseri umani non sono molto bravi nei giochi”, ha detto François Chollet, che si occupa di ricerca nel campo del deep-learning per Google.

“Ma occorre tenere presente che strumenti molto semplici e specializzati possono effettivamente ottenere molto”, ha affermato.

(L’originale di questo articolo è stato pubblicato il 21 febbraio 2018 e aggiornato il 6 dicembre da QuantaMagazine.org



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Detective presso Computer Crime Research Center. Investigazioni Roma. Ingegneria Elettronica e delle Telecomunicazioni Seminario Analisi del Crimine Violento Università di Roma

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Fisica

Da una pulsar binaria un’altra conferma alla teoria di Einstein

Una nuova osservazione ha confermato l’effetto Lense-Thirring, un effetto di trascinamento dello spazio-tempo da parte delle masse in rotazione previsto dalla teoria della relatività generale: si tratta in questo caso di un sistema binario di stelle massicce, che emette radiazione elettromagnetica pulsata. E’ la prima verifica del fenomeno ottenuta con un sistema di tipo stellare

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Ilustrazione dell'effetto Lense-Thirring misurato nello studio (©Mark Myers, OzGrav ARC Centre of Excellence)

L’ennesima conferma sperimentale della teoria della relatività generale di Einstein viene dallo studio di una pulsar, un sistema binario di stelle massicce che emette una radiazione pulsante, condotto da Matthew Bailes,dell’ARC Centre of Excellence of Gravitational Wave Discovery (OzGrav) e colleghi, che firmano un articolo su “Science”.

Uno dei fondamenti di questa teoria è che le tre dimensioni spaziali e la dimensione temporale sono considerate un tutt’uno, uno spazio-tempo quadridimensionale. E lo spazio-tempo viene deformato dalle masse proporzionalmente alla loro entità. Si può immaginare questo effetto pensando a una palla da biliardo posata sul lenzuolo steso su un letto. Se poi si posa sul lenzuolo una seconda massa, una palla da golf per esempio, quest’ultima si avvicinerà alla prima cadendo nella deformazione che ha creato. Questo è in sintesi il modello della gravitazione rappresentato dalla teoria einsteiniana, pubblicata nel 1916.

Già qualche anno dopo, due matematici austriaci josef Lense e Hans Thirring, trovarono un’interessante conseguenza della relatività generale. Secondo le leggi contenute nella teoria, una massa in rotazione su se stessa avrebbe dovuto trascinare con sé lo spazio-tempo, con un effetto lieve ma comunque rilevabile, in linea di principio.

Il fenomeno, chiamato effetto Lense-Thirring, o effetto di trascinamento, è stato rilevato sperimentalmente negli anni 2000 per quanto riguarda l’ambiente intorno alla Terra grazie ai satelliti LAGEOS, anche se con un’incertezza sperimentale ancora non soddisfacente, considerata anche l’esiguità della massa del nostro pianeta. In questi casi, si misura il fenomeno di precessione dell’asse di rotazione giroscopi dei satelliti, dovuto proprio all’effetto Lense-Thirring.

Il trascinamento è però molto più evidente nel caso di oggetti molto massicci che si trovano nel cosmo. L’ha dimostrato nel 2016 un gruppo internazionale di ricerca guidato da Adam Ingram, dell’Università di Amsterdam, nel caso del disco di accrescimento di un buco nero indicato dalla sigla H1743-322, grazie alle osservazioni condotte con i telescopi spaziali per raggi X XMM-Newton dell’ESA e NuSTAR della NASA.

Quasi 20 anni fa, il gruppo di Bailes iniziò ad osservare con il radiotelescopio CSIRO Parkes 64 un sistema binario chiamato PSR J1141-6545, formato da due stelle che ruotano l’una attorno all’altra a velocità sorprendenti. Uno dei due oggetti è una nana bianca, delle dimensioni della Terra ma 300.000 volte più densa. L’altra è una stella di neutroni che, con un diametro di soli 20 chilometri, è circa 100 miliardi di volte la densità della Terra. Ciò significa che l’effetto Lense-Thirring è 100 milioni di volte più intenso, e rappresenta quindi un’occasione unica per studiare gli effetti della relatività generale.

Dato il rapido regime di rotazione, i sistemi binari di questo tipo appaiono come una radiazione elettromagnetica pulsata, e vengono anche indicati per questo pulsar. Misurando con estrema precisione la frequenza di pulsazione, gli astrofisici possono ricavare i parametri orbitali del sistema, e da ciò calcolare la precessione del loro asse di rotazione. Dopo aver eliminato tutti i possibili fattori che possono influenzare questa precessione, Bailes e colleghi hanno misurato il contributo relativistico, risultato in buon accordo con le previsioni della teoria di Einstein. Il successo della ricerca, sottolineano gli autori, è che si tratta della prima conferma dell’effetto di Lense-Thirring ottenuta con un sistema di tipo stellare.



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Come estrarre ossigeno dalla polvere lunare

L’Agenzia spaziale europea è riuscita nell’impresa: ha creato un prototipo di impianto di estrazione dell’ossigeno dalle polveri lunari. Un passo importante per futuri viaggi spaziali e per aumentare la durata della permanenza umana sul satellite

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Rappresentazione artistica di una possibile base di attività sulla Luna (foto: Esa)

Ormai è certo: nel 2024 torneremo sulla Luna ed ora è aperta la caccia ai turisti dello spazio che accompagneranno il primo privato cittadino che andrà sulla Luna, il milionario giapponese Yusaku Maezawa. Ma i motivi per studiare la luna e la sua composizione sono tanti e non riguardano solo i viaggi spaziali. L’Agenzia spaziale europea (Esa) ha già pianificato una missione che avrà l’obiettivo di studiare la possibilità di riuscire a estrarre alcuni elementi, come ossigeno e acqua, naturalmente presente nel suolo, o meglio nella regolite, una sorta di polvere che ricopre la Luna. Oggi, l’Esa informa che ha messo a punto un prototipo per estrarre l’ossigeno dalle polveri lunari. Ecco perché è un risultato importante.

Polveri lunari per ottenere ossigeno

La regolite è un materiale granuloso presenti sul suolo lunare – e non solo, si trova anche sulla Terra, su Marte, su altri pianeti, asteroidi e lune. Questo materiale è composto da polveri, detriti, frammenti di rocce e gas, e si è formata in seguito all’impatto di meteoroidi piccoli e spessi, al bombardamento costante di frammenti di materiale celeste. I campioni lunari riportati a terra dalle missioni hanno mostrato che questa polvere è abbondante e per questo sceglierla come candidato per produrre ossigeno potrebbe essere una scelta valida.

Poter ottenere ossigeno dalle polveri lunari potrebbe favorire i futuri viaggi e la nostra permanenza sulla Luna, un tema sempre più attuale. Per questo gli scienziati si sono già messi all’opera e un gruppo guidato dall’università di Glasgow ha recentemente spiegato come procedere.

Un nuovo impianto

Oggi l’Esa annuncia di aver messo a punto un impianto per estrarre l’ossigeno dalle polveri lunari. “Avere la nostra strumentazione ci permette di concentrarci sulla produzione di ossigeno”, commenta Beth Lomax dell’università di Glasgow, “misurandolo con uno spettrometro di massa non appena estratto dal ‘simulante’ di regolite”. Il simulante di regolite è un materiale terrestre che serve per creare un composto quanto più possibile somigliante alla regolite e che è utile per gli esperimenti e per studiare le possibili condizioni di permanenza sulla luna.

L’estrazione dell’ossigeno dalla polvere di Luna

Inizialmente l’ossigeno generato nel processo veniva rilasciato come biossido di carbonio e monossido di carbonio. “Questo significa che i reattori non sono progettati per resistere all’ossigeno stesso”, spiega Lomax, che racconta che gli scienziati hanno riprogettato una nuova versione per avere ossigeno libero da misurare. Il nuovo impianto è anche silenzioso e l’ossigeno viene scaricato in un tubo apposito. Verrà poi accumulato non appena i ricercatori realizzeranno il prossimo aggiornamento delle apparecchiature.

Per ottenere l’ossigeno i ricercatori si sono serviti dell’elettrolisi per separare l’idrogeno e l’ossigeno che compongono una molecola d’acqua. Il tutto avviene attraverso la presenza di cloruro di calcio, che funge da elettrolita, riscaldato a 950 °C. La separazione è avvenuta e l’ossigeno è stato estratto.

“Il processo di produzione lascia dietro di sé un groviglio di metalli diversi”, aggiunge Alexandre Meurisse, ricercatore dell’Esa, “e questa è un’altra linea di ricerca importante per vedere quali sono le leghe più utili che potrebbero essere prodotte a partire dal materiale e quali applicazioni potrebbero avere”. La precisa combinazione di metalli, specifica l’esperto, potrebbe dipendere dal punto in cui vengono raccolte le polveri lunari, dato che ci potrebbero essere importanti differenze.

Verso la Luna e Marte

L’obiettivo finale, concludono i ricercatori, potrebbe essere realizzare un impianto simile direttamente sulla Luna, così da avere direttamente ossigeno disponibile. “Stiamo spostando il nostro approccio ingegneristico verso la possibilità di un uso sistematico delle risorse lunari in situ”, conclude Tommaso Ghidini dell’Esa, “per fornire un metodo operativo ideale e tecnologie essenziali come questa, affinché sia possibile la presenza umana sulla Luna e un giorno forse anche su Marte.



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Arriva il primo “robot vivente”, creato con cellule staminali

Deriva da cellule staminali di rana, il nuovo robot vivente non è né una macchine tradizionale né una nuova specie animale. Ecco cos’è e perché potrebbe essere molto utile in medicina e per combattere l’inquinamento

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In futuro i robot saranno sempre più spesso ispirati alle nostre caratteristiche biologiche. Ma oggi il mondo delle tecnologie ci stupisce con una proposta finora inedita: un gruppo di ricerca ha creato un nuovo prototipo che non solo prende ispirazione dalla biologia ma che  è interamente costituito da materiale biologico. I creatori, dell’università del Vermont e di Tuft, parlano per questo di robot vivente, primo nel suo genere, una macchina minuscola, per niente somigliante all’idea che abbiamo di robot – quella dell’automa. Le applicazioni potrebbero riguardare diversi campi, dalla ricerca delle contaminazioni radioattive ad usi clinici. I risultati sono pubblicati su Proceedings of the National Academy of Sciences.

Negli anni scorsi ci sono stati dei tentativi anche di successo di creare organismi viventi semi-sintetici. In questo caso parliamo di un oggetto molto diversi, come spiegano gli scienziati, che hanno progettato e realizzato la “prima macchina biologica interamente messa su a partire dal nulla”, o meglio da cellule. I ricercatori la hanno chiamata xenobot perché deriva dall’elaborazione di cellule staminali della rana africana Xenopus laevi, spesso utilizzata come modello animale nella ricerca in biologia. “Il dna dell’organismo realizzato è al 100% quello della rana”, specifica Michael Levin, uno dei due coordinatori dello studio, ricercatore all’università di Tuft, “ma non è una rana”“Non sono né robot tradizionali né nuove specie animali”, sottolineano i ricercatori, che chiariscono che si tratta di nuova classe di artefatti, oggetti artificiali che sono organismi viventi e programmabili.

Gli scienziati hanno progettato i nuovi robot con i supercomputer dell’università del Vermont e poi li hanno assemblati e testati all’università Tuft. Prima hanno prelevato le cellule staminali dagli embrioni di rana, separate in singole cellule e fatte crescere in laboratorio, in una sorta di incubatrice per farle moltiplicare e differenziare in tessuti diversi. Successivamente le hanno tagliate e aggiuntate attraverso l’uso di un microscopio per ottenere il design desiderato, selezionato col computer. In questo modo, si sono formate delle cellule dalla forma inedita in natura che hanno cominciato a funzionare e lavorare insieme. Qui il video.

La loro forma è quasi sferica. La pelle ha un’architettura abbastanza statica, mentre il muscolo cardiaco è più attivo: le sue contrazioni sono tali da generare movimenti ordinati, che seguono quanto scelto in base alla progettazione del computer. In pratica si tratta di materia vivente assemblata e programmata per lavorare in un determinato modo, selezionato dagli autori.

I risultati mostrano che questi organismi si muovono in modo coerente e che possono spostarsi e sondare l’ambiente acquoso in cui si trovano per giorni o settimane. Tuttavia, anche loro falliscono: se si ribaltano somigliano a coleotteri capovolti che non sono più in grado di muoversi. Inoltre, gli autori hanno osservato che si spostano creando un cerchio e alcuni sono stati progettati per creare una struttura con un buco al centro. “È un passo avanti verso l’uso di organismi creati dal computer per l’invio intelligente di farmaci”, ha spiegato Joshua Bongard dell’università del Vermont, che sottolinea che sono completamente biodegradabili e una volta aver assolto al loro compito, dopo una settimana, sono solo cellule di pelle morta.

Ma molti sono preoccupati dei possibili sviluppi. “Questa paura non è irragionevole”, aggiunge Levin. E “questo studio fornisce un contributo diretto per comprendere meglio ciò di cui le persone hanno paura, ovvero le conseguenze indesiderate”. Se inizieremo a manipolare sistemi complessi che non conosciamo, spiega l’esperto, potremmo avere esiti inattesi e non desiderati. Per questo capire in che modo la complessità emerge da sistemi semplici sarà una sfida fondamentale del futuro.



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