Edoardo Capuano

Il laboratorio DiCarlo rileva che un'architettura ricorrente aiuta sia l'intelligenza artificiale che il nostro cervello a identificare meglio gli oggetti.

La capacità di ogni persona nel riconoscere oggetti è notevole. Se si vede una tazza sotto un'illuminazione insolita o da direzioni inaspettate, ci sono buone probabilità che il proprio cervello continui a calcolare che si tratta di una tazza. Tale riconoscimento preciso dell'oggetto è un 'santo graal' per gli sviluppatori di intelligenza artificiale, come gli scienziati che si occupano di migliorare la navigazione delle auto con guida autonoma.

Anche se la modellazione del riconoscimento degli oggetti principali nella corteccia visiva ha rivoluzionato i sistemi di riconoscimento visivo artificiale, gli attuali sistemi di apprendimento profondo sono semplificati e non riescono a distinguere alcuni oggetti la cui identificazione risulta essere molto intuitiva sia per i primati che per gli umani.

Nelle scoperte pubblicate su Nature Neuroscience, l'investigatore dell'Istituto McGovern James DiCarlo (1), assieme ai suoi colleghi, ha identificato prove che il feedback migliora il riconoscimento di oggetti difficili da riconoscere nel cervello dei primati e che l'aggiunta di circuiti di feedback migliora anche le prestazioni dei sistemi di reti neurali artificiali utilizzati per la visione di applicazioni.

Le reti neurali convoluzionali (2) profonde (DCNN) sono attualmente i modelli di maggior successo per il riconoscimento accurato di oggetti in tempi rapidi (meno di 100 millisecondi) e hanno un'architettura generale ispirata al flusso visivo delle regioni corticali che progressivamente costruiscono una rappresentazione accessibile e raffinata di oggetti visualizzati. La maggior parte dei DCNN sono tuttavia semplici rispetto al flusso del primate.

I nuovi robot sono stati progettati con materiali resistenti in maniera che possano operare in zone disastrate a scopi umanitari.

I nuovi robot a forma di pallone da calcio, creati dagli ingegneri della University of California, Berkeley e del Squishy Robotics, (1) sono costruiti con materiali particolarmente resistenti. Con queste strutture, essi possono cadere da un'altezza di quasi 200 metri senza subire alcun danno al proprio châssis. Costruiti con una rete di aste, collegate da cavi di contrazione, possono anche cambiare forma per strisciare da un punto all'altro.

Dotare i robot di sensori e lasciarli cadere in zone disastrate potrebbe fornire ai primi soccorritori preziose informazioni sulle condizioni dell'area, come la presenza di gas velenoso, afferma la professoressa di ingegneria meccanica della University of California, Berkeley, Alice M. Agogino. (2)

"I nostri robot, dotati di sensori, sono progettati per strutture mobili facilmente implementabili. Questi automi sono progettati per salvare vite umane, ridurre costi, rischi e aumentare l'efficacia della risposta alle emergenze", afferma la dottoressa Alice M. Agogino. "Essi possono facilmente operare in una zona disastrata e fornire informazioni salvavita ai soccorritori. Hanno anche la capacità di lavorare sul campo come co-robots assieme ai loro partner umani".

I ricercatori della Osaka University hanno misurato meticolosamente la birifrangenza ottica di nanofibre di cellulosa altamente allineate, aprendo la strada a schermi televisivi, computer e smartphone più nitidi

Un team dell'Istituto di ricerca scientifica e industriale dell'Università di Osaka ha determinato, in una ricerca pubblicata su ACS Macro Letters, (1) i parametri ottici delle molecole di cellulosa con una precisione senza precedenti. In particolare, hanno scoperto che l'intrinseca birifrangenza della cellulosa, che viene descritta come un materiale avente reazioni diverso alla luce posta in vari orientamenti, è abbastanza potente da essere utilizzata in schermi ottici, come schermi flessibili o carta elettronica.

La cellulosa è un materiale antico che, grazie a questa scoperta, potrebbe essere rilanciato nel mercato mondiale nel settore tecnologico. È stato utilizzato per millenni come componente principale dei libri di carta e abbigliamento in cotone. Anche se i libri fatti con gli alberi e le camicie potrebbero sembrare ormai appartenenti al passato, in un mondo sempre più intasato di tablet e smartphone, gli scienziati dell'Università di Osaka hanno dimostrato che la cellulosa potrebbe avere quello che serve per rendere i nostri schermi elettronici più economici e fornire immagini più nitide e vivaci.

La cellulosa, un polimero presente in natura, consiste di catene molecolari molte lunghe. A causa della sua rigidità e forza, la cellulosa aiuta a mantenere l'integrità strutturale delle pareti cellulari delle piante. Costituisce circa il 99 per cento delle nanofibre.

Il team dell'Università di Osaka ha ottenuto risultati migliori usando pellicole con composti in nanofibre di cellulosa unidirezionali allineate, create allungando idrogel dalla 'nata de coco' a varie velocità. Le nanofibre di 'Nata de coco' consentono alle catene di cellulosa di essere diritte a livello molecolare e questo è utile per determinare con precisione la birifrangenza intrinseca, cioè la massima birifrangenza di catene polimeriche completamente estese.