Tecnologia

L'app, ora in sviluppo, permetterà agli equipaggi e ai gestori delle navi di avere tutte le informazioni sulle posizioni delle balene in maniera che potranno evitare collisioni.

Un nuovo modello, basato sui dati oceanografici quotidiani e sui movimenti delle balene etichettate, ha permesso di trovare la soluzione tecnologica che permetterà di stimare dove si trovano le balene blu, in via di estinzione, in modo che le navi potranno evitare di colpirle.

La ricerca, che è stata pubblicata su Diversity and Distributions (1) dalla dottoressa Briana Abrahms, (2) ricercatrice ecologa presso il NOAA Fisheries' Southwest Fisheries Science Center, ha messo in relazione i movimenti di oltre 100 balene blu e le condizioni oceanografiche giornaliere. La studiosa ha scoperto che le condizioni dell'oceano hanno influenzato gli spostamenti delle balene in modi molto prevedibili. Ella, assieme ai suoi colleghi, stanno ora sviluppando un'app che consentirà ai manager e agli equipaggi delle navi di prevedere la posizione delle balene blu mentre transitano lungo la costa occidentale. L'app, che sarà accessibile al pubblico e ai gestori, suggerirà eventuali rallentamenti delle navi o l'uso di rotte alternative.

Briana Abrahms spiega: “più impariamo su come l'oceano influenza le balene e altre forme di vita marina, meglio siamo in grado di prevedere dove saranno quelle specie. L'obiettivo è quello di mettere questa tecnologia nelle mani di manager, dell'industria navale e altri utenti che possono utilizzarla maggiormente per aiutare a proteggere questi animali dagli attacchi delle navi e da altre minacce umane.”

I ricercatori della North Carolina State University hanno sviluppato una tecnologia portatile che consente agli agricoltori di identificare le malattie delle piante sul campo.

Il dispositivo portatile, che è collegato a uno smartphone, funziona campionando i composti organici volatili presenti nell'aria (COVs) rilasciati dalle piante attraverso le loro foglie.

Il dottor Qingshan Wei, (1) assistente professore di ingegneria chimica, biomolecolare, corrispondente autore di un documento sull'opera scientifica, membro di facoltà del gruppo Emerging Plant Disease e Global Food Security dello stato della North Carolina, spiega: "tutte le piante rilasciano VOCs (Volatile Organic Compounds - Composti Organici Volatili) (2) mentre respirano, ma il tipo e la concentrazione di tali VOCs cambiano quando una pianta è malata. Ogni malattia ha il suo profilo distintivo dei VOCs. Quindi, misurando il tipo e la concentrazione di VOCs rilasciati dalla pianta, è possibile determinare se una pianta è malata e - se è malata - quale malattia ha. Il nostro contributo in questo ambito è la creazione di un dispositivo che può essere collegato a uno smartphone e utilizzato per effettuare rapidamente le misurazioni dei VOCs sul campo.

Le attuali tecniche di identificazione delle malattie si basano su esami molecolari, che richiedono ore per essere eseguiti e, soprattutto, devono essere eseguite in laboratorio. Trasportare un campione in laboratorio, dove il campione potrebbe dover attendere per essere testato, può ritardare l'identificazione della malattia di giorni o settimane.

Un nuovo computer, ispirato al cervello, chiamato EmoNet fornisce importanti indizi su come le immagini influenzano le emozioni.

Un computer potrebbe, a prima vista, distinguere tra un'immagine gioiosa e una deprimente? Potrebbe distinguere, in pochi millisecondi, una commedia romantica da un film horror?

Sì, e così anche il tuo cervello, secondo una ricerca pubblicata dai neuroscienziati dell'Università del Colorado Boulder.

“La tecnologia di apprendimento automatico si sta specializzando sempre di più nel riconoscere il contenuto delle immagini e nel decifrare la tipologia di un oggetto”, ha detto l'autore senior Tor Wager, (1) che ha lavorato allo studio mentre era professore di psicologia e neuroscienze alla CU Boulder. “Attualmente siamo giunti a un nuovo traguardo: la tecnologia riesce a riconoscere le emozioni”.

L'articolo, pubblicato sulla rivista Science Advances, (2) segna un importante passo avanti nell'applicazione delle “reti neurali” - sistemi informatici modellati sul cervello umano – e nello studio delle emozioni. Inoltre, fornisce indizi particolarmente interessanti su come e dove le immagini sono rappresentate nel cervello umano suggerendo che ciò che vediamo, anche se brevemente, potrebbe avere un impatto maggiore e più rapido sulle nostre emozioni di quanto potremmo supporre.