Tecnologia

Gli Istituti Iom, Ismn e Spin del Cnr hanno determinato lo ’spessore critico’ dei materiali magnetici. Le prospettive di utilizzo vanno nella direzione di memorie magnetiche più performanti. Lo studio pubblicato su Nature Communication

Il team di ricerca internazionale coordinato dall’Istituto officina dei materiali del Consiglio nazionale delle ricerche di Trieste (Iom-Cnr) con il contributo dell’Istituto per lo studio dei materiali nanostrutturati di Bologna (Ismn-Cnr) e dell’Istituto superconduttori, materiali innovativi e dispositivi di Genova (Spin-Cnr) è riuscito per la prima volta a quantificare con precisione nanometrica (un nanometro, un milionesimo di millimetro) il valore dello ‘spessore critico’ di alcuni materiali magnetici utilizzati nella spintronica (spin transport electronics). Lo studio è descritto sulla rivista Nature Communication.

Questa disciplina rappresenta un campo emergente dell’elettronica: i dispositivi spintronici sono basati sul controllo dello spin, grandezza quantistica associata a un elettrone e all’informazione magnetica elementare. Lo spin può assumere solo due valori, up verso l’alto o down verso il basso, il che lo rende il candidato ideale per codificare informazioni, in analogia con il codice binario che utilizza i bit 0 e 1. “Grazie all’utilizzo della radiazione di sincrotrone, che permette di analizzare i materiali con sensibilità nanometrica, abbiamo potuto determinare che lo ‘spessore critico’ risulta essere tra i 3 e 4 nanometri: un risultato innovativo che apre le porte a conoscenze utili per chi debba realizzare nuova tecnologia basata sui materiali magnetici come le manganiti”, spiega Giancarlo Panaccione, coordinatore dello studio e ricercatore Iom-Cnr.

Uber ha presentato al CES 2018 di Las Vegas(1) un nuovo taxi, progettato in collaborazione con Bell Helicopter.

Il veicolo rappresenta un interessante concept di mobilità futura: si tratta infatti del primo prototipo di taxi volante.

Il mezzo è completamente autonomo e dotato di quattro posti a bordo, nonché di dispositivi che consentono di svolgere video-conferenze per permettere agli utilizzatori del mezzo di lavorare anche durante i trasferimenti.

Ai visitatori del CES è stato possibile sperimentare l’esperienza di volo grazie alla realtà aumentata, che ha permesso di provare la simulazione in svariati scenari, volo notturno compreso.

Ancora è presto per parlare di dati tecnici quali la velocità, l’autonomia e soprattutto il prezzo, tutto quello che sappiamo è che i primi test sono previsti per il 2020.

Grazie a questa tecnologia un sistema informatico è in grado di assumere autonomamente delle decisioni o effettuare predizioni

Il machine learning è una branca della scienza informatica che prende le mosse dagli studi sul pattern recognition(1) e sulla teoria dell'apprendimento computazionale(2). Si tratta, dunque, di una disciplina strettamente affine all'intelligenza artificiale(3), con la quale condivide scopi e metodi di lavoro. Come per l'AI (Artificial Intelligence), anche gli scienziati impegnati nel campo dell'apprendimento automatico studiano algoritmi che permettano di rendere "intelligenti" macchine informatiche altrimenti incapaci di prendere decisioni autonome.

Che cos'è il machine learning

Nello specifico, il machine learning (o apprendimento automatico) è un metodo di analisi dei dati che punta ad automatizzare la creazione di modelli analitici. Grazie a speciali algoritmi che apprendono iterativamente partendo da una base dati fornita dall'uomo, il machine learning permette a computer e altri sistemi informatici di apprendere nuove nozioni e informazioni, prendere decisioni ed effettuare predizioni senza che siano stati precedentemente istruiti per farlo.