Ricerche

Meno neve negli USA a causa degli incendi boschivi

Meno neve negli USA a causa degli incendi boschivi

Gli incendi boschivi stanno provocando lo scioglimento della neve all'inizio della stagione, una tendenza che si sta verificando in tutti gli Stati Uniti occidentali e che potrebbe influire sull'approvvigionamento idrico e provocare ulteriori incendi.

A sostenere questa tesi è una ricerca condotta da un gruppo di ricercatori della Portland State University (PSU), del Desert Istituto di ricerca (DRI) e dell'Università del Nevada, Reno. Lo studio, pubblicato sulla rivista Nature Communications, (1) fornisce nuove informazioni sull'entità e la persistenza dei disturbi provocati dagli incendi boschivi che alterano negativamente le principali risorse di acqua piovana.

Il team ha utilizzato misurazioni di laboratorio all'avanguardia sui campioni di neve. Gli strumenti sono stati messi a disposizione dal laboratorio analitico di ghiaccio Ultra-Trace del Desert Istituto di ricerca (DRI) a Reno, in Nevada, così come il trasferimento radiativo (2) e la modellazione geospaziale per valutare gli impatti degli incendi boschivi sulla neve per più di un decennio dopo un incendio. Queste misurazioni hanno permesso di scoprire che non solo la neve si scioglieva in media cinque giorni prima dopo un incendio, ma i tempi accelerati dello scioglimento del manto nevoso continuavano per ben 15 anni.

“Questo effetto fuoco sul precedente scioglimento della neve è diffuso in tutto l'Occidente ed è persistente per almeno un decennio dopo l'incendio”, ha puntualizzato la dottoressa Kelly Gleason, (3) autrice principale e assistente professore di scienze ambientali e gestione nel College of Liberal Arts and Sciences.

Kelly Gleason, che ha condotto la ricerca come borsista post dottorato presso il Desert Research Institute, assieme al suo team citano due ragioni per il precedente scioglimento delle nevi.

Le proprietà meccaniche dei tessuti umani


Il risultato è stato ottenuto grazie a una tecnica microscopica innovativa e non invasiva, che apre una strada nella diagnostica clinica

Grazie alla sinergia di diversi Istituti del Cnr con ricercatori di Lens e Università di Perugia è stato possibile correlare l'elasticità del collagene alla sua morfologia ultrastrutturale più che alle sue caratteristiche biochimiche.

Grazie alla sinergia di tecnologie e personale del Consiglio nazionale delle ricerche - Istituto nazionale di ottica (Cnr-Ino), Istituto di fisica applicata Nello Carrara (Cnr-Ifac) e Istituto di chimica dei composti organometallici (Cnr-Iccom) di Sesto Fiorentino, Istituto officina dei materiali (Cnr-Iom) di Perugia - con colleghi del Lens e dell'Università di Perugia, per la prima volta è stato possibile correlare l'architettura del collagene alla sua elasticità, mettendo in risalto che le proprietà meccaniche dei tessuti sono determinate dalla morfologia ultrastrutturale del collagene, piuttosto che dalle sue caratteristiche biochimiche.

Il risultato, pubblicato su Nature - Communications Biology, è stato ottenuto grazie alla messa a punto di una tecnica microscopica capace di sondare morfologia, meccanica e biochimica dei tessuti umani in maniera innovativa e, attraverso la diagnostica clinica, apre la strada all'utilizzo della metodica in moltissimi ambiti biologici e biomedici, dalla differenziazione cellulare alla medicina rigenerativa.

“2Lo studio è di fondamentale importanza in molteplici campi. Il collagene infatti è la proteina strutturale più abbondante negli organismi viventi: forma la struttura di ossa, muscoli, tendini, legamenti e cartilagini, oltre a formare il tessuto connettivo su cui crescono e si sviluppano le diverse cellule che formano un organismo”, conferma Silvia Caponi, ricercatrice di Cnr-Iom. "Sappiamo che in ogni struttura biologica le proprietà morfologiche influenzano fortemente le caratteristiche meccaniche e che la corretta funzionalità dei tessuti è garantita dal bilanciamento di composizione chimica, caratteristiche morfologiche e meccaniche. Ora abbiamo un nuovo strumento di indagine in grado di individuare precocemente segnali di alterazioni nei tessuti in maniera non invasiva".

Chip di calcolo simile a un cervello


I ricercatori fanno un passo avanti verso il chip di calcolo basato sulla luce, simile a un cervello. Nuovo hardware basato sulla luce che può memorizzare ed elaborare le informazioni in modo simile al cervello umano.

Una tecnologia che funziona come un cervello? In questi tempi di intelligenza artificiale, questo non sembra più così inverosimile - per esempio, quando un telefono cellulare può riconoscere volti o lingue. Con applicazioni più complesse, tuttavia, i computer si trovano ancora di fronte ai propri limiti.

Uno dei motivi di ciò è che un computer ha tradizionalmente unità separate di memoria e processore - la conseguenza è che tutti i dati devono essere inviati avanti e indietro tra i due. Sotto questo aspetto, il cervello umano è molto più avanti persino dei computer più moderni perché elabora e memorizza le informazioni nello stesso luogo - nelle sinapsi o nelle connessioni tra i neuroni, di cui ci sono un milione di miliardi nel cervello.

Un team internazionale di ricercatori delle università di Münster (Germania), Oxford ed Exeter (entrambi nel Regno Unito) sono ora riusciti a sviluppare un hardware che potrebbe aprire la strada alla creazione di computer che somigliano al cervello umano. Gli scienziati sono riusciti a produrre un chip contenente una rete di neuroni artificiali che funziona con la luce e può imitare il comportamento dei neuroni e delle loro sinapsi.

I ricercatori sono stati in grado di dimostrare che una tale rete ottica neurosaptica è in grado di “apprendere” le informazioni e usarle come base per calcolare e riconoscere i modelli - proprio come un cervello. Poiché il sistema funziona esclusivamente con la luce e non con gli elettroni tradizionali, può elaborare i dati molte volte più velocemente.

Il Professor Wolfram Pernice (1) dell'Università di Münster e partner principale dello studio, spiega: “Questo sistema fotonico integrato è un traguardo sperimentale. L'approccio potrebbe essere usato in seguito in molti diversi campi per valutare i modelli in grandi quantità di dati, ad esempio nelle diagnosi mediche.” Lo studio è stato pubblicato dalla rivista Nature. (2)

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