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Messaggi del 27/02/2019
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Post n°1968 pubblicato il 27 Febbraio 2019 da blogtecaolivelli
Fonte: Le Scienze 08 novembre 2018 Un nuovo metodo per modificare il DNA in modo prevedibile e correggere centinaia di mutazioni legate a gravi malattie genetiche sfrutta la tecnica CRISPR di editing genomico e algoritmi di apprendimento automatico. La precisione di questa strategia è però ancora troppo bassa per considerarla come opzione terapeuticadi Anna Meldolesi/CRISPeRMania Prendi un algoritmo in grado di imparare attraverso l'apprendimento automatico (inDelphi). Fagli macinare una montagna di dati sperimentali sulla tecnologia più in voga nei laboratori di scienze della vita (CRISPR). Scoprirai un nuovo modo per modificare il DNA in modo prevedibile e correggere centinaia di mutazioni legate a gravi malattie genetiche. Lo ha fatto un gruppo di ricercatori di Harvard e del Massachusetts Institute of Technology, guidato da Richard Sherwood, e i risultati di questo lavoro sono stati pubblicati su "Nature". funziona la tecnica CRISPR. Nella versione standard si usa un enzima capace di tagliare il DNA (la nucleasi Cas9), equipaggiato con una molecola guida di RNA che funziona da bussola, identificando le sequenze da recidere con le forbici molecolari. Dopo che il DNA è stato tagliato, gli scienziati hanno sostanzialmente due opzioni di base. Possono lasciar fare ai meccanismi naturali di riparazione della cellula, senza guidare la scelta delle lettere da inserire per saldare la lesione. Oppure possono fornire uno stampo che impartisce istruzioni dettagliate. il gene, colpito e ricucito in modo casuale, smetta di funzionare. Nella ricerca di base, questo può essere utile per capire che funzione aveva una certa sequenza prima di essere messa ko. In campo biomedico, inoltre, il knock-out può servire per mettere a tacere un gene difettoso, evitando che continui a danneggiare l'organismo. in cui CRISPR ricuce seguendo un copione prestabilito grazie alla presenza di uno stampo. Il risultato stavolta è una correzione mirata, che aggiusta la versione difettosa del gene facendolo funzionare a dovere. Peccato che la precisione di questo approccio abbia un prezzo in termini di efficienza, soprattutto nelle cellule che non sono attivamente in divisione. il metodo efficiente ma grossolano, quello del taglia-e-cuci senza stampo, a ben vedere non è poi tanto grossolano. Dunque, con qualche accortezza, potrebbe essere utilizzato non solo per spegnere ma anche per aggiustare i geni difettosi. Sherwood e colleghi l'hanno scoperto indirizzando CRISPR verso una varietà di siti bersaglio con 2000 molecole guida e usando l'algoritmo inDelphi e l'approccio dell'apprendimento automatico (machine learning) per prevedere il risultato delle riparazioni nel genoma umano. Ne è venuto fuori che il 5-11 per cento delle molecole guida può indurre una correzione singola e predicibile in oltre il 50 per cento dei casi. a CRISPR, dunque, la modificazione genetica può risultare mirata, anziché stocastica ed eterogenea come si pensava. Per scegliere le sequenze adatte a questo tipo di correzione senza stampo (in gergo template-free editing) ci si può affidare ancora una volta a inDelphi. I ricercatori hanno già messo alla prova l'idea, correggendo efficientemente in vitro circa 200 mutazioni patogene legate a 3 malattie: sindrome di Hermansky-Pudlak, malattia di Menkes e ipercolesterolemia familiare. troppo bassa per considerarla come un'opzione terapeutica", commenta Anna Cereseto, che ha sviluppato una variante della Cas9 ad alta fedeltà all'Università di Trento. "Non credo che potrà sostituirsi alla ricombinazione omologa con stampo, ma il nuovo approccio sarà utile per la ricerca", conclude la biologa molecolare. nel blog CRISPerMANIA il 7 novembre 2018. Riproduzione autorizzata, tutti i diritti riservati.) |
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Post n°1967 pubblicato il 27 Febbraio 2019 da blogtecaolivelli
27 novembre 2018 L'intelligenza artificiale in aiuto delle pubblicazioni scientifiche
In tutto il mondo sono in via di sviluppo strumenti automatici, basati sull'intelligenza artificiale, per aiutare o addirittura sostituire, gli esperti che effettuano la peer review, la revisione tra pari che rappresenta lo standard per la pubblicazione dei risultati scientifici. Ma negli algoritmi sono nascoste alcune insidie, e sono ancora gli esseri umani a decideredi Douglas Heaven/Nature computer sciencecomunicazione della scienzapolitiche della ricerca La maggior parte dei ricercatori ha buone ragioni per lamentarsi dellapeer review, o revisione tra pari: richiede tempo ed è soggetta a errori, e il carico di lavoro è distribuito in modo non uniforme, se è vero che solo il 20 per cento degli scienziati gestisce gran parte delle revisioni. artificiale (IA) promette ora di migliorare il processo, aumentare la qualità degli articoli pubblicati e far risparmiare tempo ai revisori. strumenti di intelligenza artificiale che coprono l'intero processo, dalla selezione dei revisori al controllo delle statistiche alla sintesi dei risultati di un articolo. che controlla che le statistiche e le metodologie dei manoscritti siano validi, è stato adottato da Aries Systems, un sistema di gestione della peer review di proprietà del colosso editoriale Elsevier. review utilizzata da molte riviste, sta collaborando con UNSILO di Aarhus, in Danimarca, che usa l'elaborazione del linguaggio naturale e l'apprendimento automatico per analizzare i manoscritti. UNSILO estrae automaticamente i concetti chiave per riassumere ciò di cui tratta l'articolo.
decidere cosa fare di un manoscritto rimane al redattore della rivista a cui viene sottoposto. più semplice", afferma David Worlock, consulente editoriale del Regno Unito che ha visto una dimostrazione di UNSILO alla Fiera del Libro di Francoforte il mese scorso. manoscritto per estrarre quelle che individua come affermazioni fondamentali. Questo offre una panoramica migliore di un articolo rispetto alle parole chiave che in genere vengono presentate dagli autori, afferma Neil Christensen, direttore vendite di UNSILO. "Troviamo le frasi importanti in quello che hanno effettivamente scritto", dice, "invece di prendere solo ciò che è venuto loro in mente cinque minuti prima di inviare l'articolo". hanno più probabilità di essere argomentazioni o scoperte, offrendo ai redattori una sintesi immediata dei risultati di uno studio. Inoltre, evidenzia se le affermazioni sono simili a quelle di articoli pubblicati in precedenza, il che potrebbe servire a rilevare un plagio o semplicemente a collocare il manoscritto nel contesto di un lavoro correlato a una letteratura più ampia. Christensen. "Sta solo dicendo: 'Ecco alcune cose che emergono quando si confronta questo manoscritto con tutto ciò che è stato pubblicato prima. La decisione spetta a te". database PubMed Central, che gli consente di confrontare i nuovi manoscritti con il testo completo di 1,7 milioni di articoli di ricerca biomedica già pubblicati, un insieme di dati grande ma comunque limitato. L'azienda ha dichiarato che presto aggiungerà oltre 20 milioni di altri articoli da PubMed. La collaborazione con ScholarOne, di proprietà di Clarivate Analytics di Philadelphia, consentirà di accedere a molti altri ancora, compresi quelli del database Web of Science di Clarivate. Risultati di una ricerca su PubMed, uno dei più importanti database online di articoli biomedici (Wikimedia Commons)Giuliano Maciocci, che guida un gruppo di innovazione presso la rivista "eLife" a Cambridge, nel Regno Unito, afferma che UNSILO è una soluzione interessante per alcuni dei problemi della revisione tra pari, ma non è uno strumento che "eLife" penserebbe di adottare. "Non siamo del tutto convinti che possa essere particolarmente utile nel contesto di una rivista come la nostra, in cui la cura manuale ed esperta è molto importante", afferma. strumenti simili. Egli fa parte del consiglio di amministrazione di Wizdom.ai a Londra, una start-up di proprietà degli editori Taylor & Francis, che sta sviluppando software in grado di analizzare data- base cartacei ed estrapolare connessioni tra discipline e concetti diversi. Questo tipo di strumento, afferma Worlock, sarà utile anche al di là della peer review, per compiti come le domande di finanziamento o le revisioni della letteratura. già di rilevatori automatici di plagio. E servizi come Penelope.ai esaminano se i riferimenti e la struttura di un manoscritto soddisfano i requisiti di una rivista. qualità di uno studio. Lo strumento Statcheck, sviluppato da Michèle Nuijten, un metodologo dell'Università di Tilburg nei Paesi Bassi e colleghi, valuta la coerenza dei contenuti statistici degli autori, concentrandosi sui valori p. La rivista "Psychological Science" gestisce tutti i suoi articoli con questo strumento, e Nuijten dice che altri editori sono desiderosi di integrarlo nei loro processi di revisione. pubblicati su riviste di psicologia ha scoperto che circa il 50 per cento conteneva almeno un'incoerenza statistica. In un articolo su otto, l'errore era abbastanza serio da cambiare il significato statistico di un risultato pubblicato. Ma non è una sorpresa che i revisori non vedano quegli errori. "Non tutti hanno il tempo di esaminare tutti i numeri. Ti concentri sui risultati principali o sulla trattazione generale". Werner Dieterich/AGFPer ora, Statcheck si limita all'analisi di manoscritti che seguono i criteri dell'American Psychological Association per riportare le statistiche. Houle della School of Medicine della Wake Forest University, e Chadwick DeVoss, CEO della start-up tecnologica NEX7 - sostengono che lo strumento può valutare le statistiche in formati standard e stili di presentazione di diverse discipline scientifiche. Per riuscirci, controlla che includano correttamente elementi come le dimensioni del campione, le informazioni sulla procedura in cieco per i soggetti del campione e i dati al basale. comportamenti fraudolenti, afferma DeVoss. "Cose come: 'hanno giocato con alcune regole statistiche o hanno messo a posto i dati sotto ogni punto di vista'? Se il rischio è più alto di quello che la rivista è abituata a vedere, si possono esaminare i dettagli". DeVoss afferma che StatReviewer viene testato da decine di editori. Una prova del 2017 con l'editore open access BioMed Central di Londra è stata inconcludente perché lo strumento non ha analizzato abbastanza manoscritti, ma ha comunque fornito alcune informazioni importanti (BioMed Central sta pianificando un follow-up). revisori umani, afferma Amy Bourke-Waite, direttore delle comunicazioni per la ricerca aperta presso Springer Nature, che possiede BioMed Central e pubblica "Nature" (il gruppo che si occupa delle news di "Nature" è editorialmente indipendente da Springer Nature). Per esempio, è stato utile per individuare articoli che non soddisfacevano gli standard richiesti, come seguire CONSORT, un format per manoscritto usato da molti editori. hanno partecipato hanno dichiarato di essere felici di rispondere alle relazioni di StatReviewer quanto lo sarebbero stati di farlo con un revisore umano. sbagliato, ma a volte i suoi errori hanno attirato l'attenzione degli autori su cose poco chiare nei loro manoscritti. Anche se le prove avessero successo, DeVoss si aspetta che solo alcune riviste saranno disposte a pagare per fare la scansione di tutti i loro manoscritti. Così, lui e i suoi colleghi si stanno rivolgendo agli autori, sperando che usino lo strumento per controllare i loro manoscritti prima di sottoporli alle riviste. sono alcune potenziali insidie. Una preoccupazione è che gli strumenti di apprendimento automatico addestrati su articoli pubblicati in precedenza potrebbero rafforzare i bias esistenti nella peer review. "Se costruisci un sistema decisionale basato sugli articoli che la tua rivista ha accettato in passato, avrai dei bias impliciti", afferma Worlock. complessivo dopo aver valutato un articolo, come fa StatReviewer, i redattori potrebbero essere tentati di non perdere altro tempo e di basarsi semplicemente su quel punteggio per decidere se rifiutare un articolo, spiega DeVoss. intelligenti da consentire a un redattore di accettare o rifiutare un articolo unicamente sulla base delle informazioni che estraggono, afferma Andrew Preston, co-fondatore di Publons, una start-up di peer-review-tracking acquistata da Clarivate Analytics, che sta utilizzando l'apprendimento automatico per sviluppare uno strumento che consiglia gli esperti da usare come revisori. "Questi strumenti possono assicurarsi che un manoscritto sia all'altezza, ma non sostituiscono in alcun modo le valutazioni che farebbe un revisore". "Ci vorrà un po' di tempo per perfezionare gli algoritmi, ma vale la pena di automatizzare un sacco di cose perché molti elementi della revisione tra pari sono standardizzati". pubblicato su "Nature" il 22 novembre 2018. Traduzione ed editing a cura di Le Scienze. Riproduzione autorizzata, tutti i diritti riservati.) |
Werner Dieterich/AGFScholarOne, una piattaforma di peer
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Post n°1966 pubblicato il 27 Febbraio 2019 da blogtecaolivelli
Fonte: Internet Il mistero della tomba della strega ucraina Dal Medioevo in poi, la Santa Inquisizione, come tutti sappiamo, ha fatto strage di donne ritenute essere streghe. Eppure i poveri resti di queste sventurate raramente vengono riportati alla luce. Qualche giorno fa, è giunta la notizia del sensazionale ritrovamento del luogo di sepoltura di una ragazza probabilmente accusata di stregoneria e per questo forse giustiziata e inumata in maniera inconsueta. La tomba si trova in un villaggio dell'Ucraina centrale, Leghedzino, risale al III-IV secolo dopo Cristo e si è conservata molto bene: lo scheletro al suo interno è quello di una donna di circa 25 anni, sepolta a faccia in giù e con le mani legate dietro la schiena, senza nemmeno il conforto di un minimo corredo funebre. Questo tipo di inumazione così raro, fa propendere gli antropologi del locale Museo di Storia Naturale per l'ìpotesi che si tratti appunto dei resti di una strega: in Germania, vicino a Zeitz, era stata ritrovata una necropoli di 1500 anni fa, in cui era sepolta un'adolescente a faccia in giù, con le mani legate ed una pesante sbarra di ferro sulla schiena, come per i mpedirle perfino di "resuscitare". Anche a Fife, in Scozia, la presunta anziana fattucchiera del 1700 Lilias Adie, che confessò di essere stata circuita dal diavolo in persona, venne invece deposta nel fango, con sopra una pesantissima lastra di pietra, che non le avrebbe permesso di tornare tra i vivi. In provincia di Livorno, invece, è stata ritrovata una donna sepolta con sette chiodi in bocca e con segni sul corpo di una possibile crocifissione "nel terreno", probabile conseguenza di un violento esorcismo. Diversi altri pezzi di ferro appuntiti ne martoriavano il cadavere, affinché rimanesse inchiodata per l'eternità alla sua tomba nel Parco Archeologico di Baratti e Populonia. |
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Post n°1965 pubblicato il 27 Febbraio 2019 da blogtecaolivelli
Fonte : Le Scienze 12 gennaio 2019 Lo spazio e il tempo come codice di correzione degli errori quantistici
Gli stessi codici necessari per evidenziare e correggere gli errori nei computer quantistici si sono rivelati utili strumenti per studiare la struttura dello spazio-tempo, e per fornire una base alla sua robustezza di Natalie Wolchover/Quanta Magazine Nel 1994, un matematico del settore ricerca della AT&T di nome Peter Shor portò di colpo alla fama i "computer quantistici" quando scoprì che quegli ipotetici dispositivi avrebbero potuto fattorizzare rapidamente grandi numeri, e quindi violare gran parte dei sistemi di crittografia moderna. Ma sulla strada per costruire effettivamente computer quantistici c'era un ostacolo fondamentale: l'innata fragilità delle loro componenti fisiche. computer ordinari, i "qubit" consistono in particelle quantistiche che hanno una certa probabilità di essere in ciascuno di due stati, designati come |0⟩e |1⟩, allo stesso tempo. Quando i qubit interagiscono, loro dipendono le une dalle altre. Le possibilità contingenti si moltiplicano via via che i qubit diventano sempre più entangled con ciascuna operazione. Sostenere e manipolare questo numero esponenzialmente crescente di possibilità simultanee è ciò che rende i computer quantistici così teoricamente potenti.
Negli universi olografici, il tessuto dello spazio tempo emerge da una rete di particelle quantistiche. I fisici hanno scoperto che ciò avviene secondo un principio (DVDP for Quanta Magazine) Ma i qubit sono soggetti a errori in modo esasperante. Il più debole campo magnetico o impulso di microonde vagante determina su di essi inversioni di bit ("bit-inversioni di fase ("phase-flip") che commutano la relazione matematica tra i loro due stati. Perché i computer quantistici funzionino, gli scienziati devono trovare schemi per proteggere le informazioni anche quando i singoli qubit vengono corrotti. Inoltre, questi schemi devono rilevare e correggere gli errori senza misurare direttamente i qubit, poiché le misure fanno collassare le possibilitàcoesistenti dei qubit in realtà definite: i vecchi semplici 0 o 1 che non possono sostenere calcoli quantistici. di fattorizzazione un'altra bomba: la dimostra= zione che esistono "codici di correzione degli errori quantistici". Gli informatici Dorit Aharonov e Michael Ben-Or. (e altri ricercatori che lavoravano in modo indipendente) dimostrarono un anno dopo che questi codici avrebbero potuto teoricamente spingere i tassi di errore vicino allo zero. "Questa è stata la scoperta centrale negli anni novanta che ha convinto le persone che la computazione quantistica scalabile sarebbe stata possibile", ha detto Scott Aaronson, uno dei più importanti esperti di computer science dell'Università del Texas, "che si tratta semplicemente di uno sconcertante problema di ingegneria". materializzando nei laboratori di tutto il mondo, quelli utilizzabili che surclasseranno i computer comuni arriveranno tra anni o decenni. Sono necessari codici di correzione degli errori quantistici molto più efficienti per far fronte agli spaventosi tassi di errore dei qubit reali. Lo sforzo di progettare codici migliori è "una delle principali spinte del settore", ha affermato Aaronson, oltre a quello di migliorare l'hardware. nell'ultimo quarto di secolo, nel 2014 è successa una cosa buffa: i fisici hanno trovato le prove di una profonda connessione tra la correzione degli errori quantistici e la natura dello spazio, del tempo e della gravità. Einstein, la gravità è definita come il tessuto dello spazio e del tempo - o "spazio-tempo" - che si curva intorno a oggetti massicci. (Una palla lanciata nell'aria viaggia lungo una linea retta attraverso lo spaziotempo, che a sua volta si curva verso la Terra.) Ma per quanto potente sia la teoria di Einstein, i fisici credono che la gravità debba avere un'origine quantistica più profonda da cui in qualche modo emerge la parvenza di un tessuto dello spazio-tempo. di gravità quantistica giunsero a un risultato sbalorditivo. Stavano lavorando nel campo teorico preferito dei fisici: un universo giocattolo chiamato "spazio anti-de Sitter" che funziona come un ologramma. Il tessuto curvato dello spazio- tempo all'interno dell'universo è una proiezione che emerge dalle particelle quantistiche intrappolate che vivono sul suo confine esterno. Ahmed Almheiri, Xi Dong e Daniel Harlow hanno fatto alcuni calcoli suggerendo che questa "comparsa" olografica dello spazio-tempo funziona proprio come un codice di correzione degli errori quantistico. Sul "Journal of High Energy Physics" hanno ipotizzato che lo spazio-tempo stesso sia un codice, almeno negli universi anti-de Sitter (AdS). L'articolo ha innescato un'ondata di attività nella comunità della gravità quantistica e sono stati scoperti nuovi codici di correzione degli errori quantistici che catturano più proprietà dello spazio-tempo. Institute of Technology, afferma che la correzione degli errori quantistici spiega come lo spazio- tempo raggiunge la sua "intrinseca robustezza", nonostante sia intessuto da fragili oggetti quantistici. "Non stiamo camminando sulle uova per assicurarci di non far crollare la geometria", ha detto Preskill. "Penso che questa connessione con la correzione degli errori quantistici sia la spiegazione più profonda che abbiamo del perché sia così". quantistici sta iniziando a consentire ai ricercatori di sondare i misteri dei buchi neri: regioni sferiche in cui le curve spazio-temporali si curvano così tanto verso l'interno che non può sfuggire neppure la luce. "Tutto riconduce ai buchi neri", ha detto Almheiri, che ora lavora presso l'Institute for Advanced Study di Princeton, nel New Jersey. Questi luoghi paradossali sono dove la gravità raggiunge il suo zenit e la teoria della relatività generale di Einstein fallisce. "Ci sono alcune indicazioni che capire quale codice implementa lo spazio-tempo", ha detto, "ciò potrebbe aiutarci a capire l'interno del buco nero". -tempo olografico possa anche indicare la strada verso il calcolo quantistico scalabile, realizzando la visione di Shor e altri. "Lo spazio-tempo è molto più intelligente di noi", ha detto Almheiri. "Il tipo di codice di correzione degli errori quantistici implementato in queste costruzioni è un codice molto efficiente". degli errori quantistici? Il trucco per proteggere le informazioni nei sensibili qubit è archiviarle non in singoli qubit, ma in schemi di entanglement tra molti di essi. Illustrazione di un buco nero (Wikimedia Commons) Come semplice esempio, si consideri un codice a tre qubit: esso utilizza tre qubit "fisici" per proteggere un singolo qubit "logico" di informazioni contro l'inversione dei bit. (Il codice non è realmente utile per la correzione degli errori quantistici perché non può proteggere contro le inversioni di fase, ma è comunque istruttivo.) Lo stato |0⟩ del qubit logico corrisponde a tutti e tre i qubit fisici che si trovano nei loro stati |0⟩ , e lo stato |1⟩ corrisponde a tutti e tre gli stati |1⟩. Il sistema è in una "sovrapposizione" di questi stati, indicato come: | 000⟩ + | 111⟩. Ma poniamo che uno dei qubit inverta il bit. Come possiamo rilevare e correggere l'errore senza misurare direttamente alcun qubit?
due gate in un circuito quantistico. Un gate controlla la "parità" del primo e del secondo qubit fisico - cioè se sono uguali o diversi - e l'altro gate controlla la parità del primo e del terzo. Quando non ci sono errori (nel senso che i qubit sono nello stato |000⟩ + |111⟩), i gate di misurazione della parità verificano che sia il primo e il secondo sia il primo e il terzo qubit siano sempre gli stessi. Tuttavia, se il primo qubit s'inverte accidentalmente, producendo lo stato |100⟩ + |011⟩, i gate rilevano una differenza in entrambe le coppie. Per un'inversione del secondo qubit, che produce |010⟩ + |101⟩, i gate di misurazione della parità rilevano che il primo e il secondo qubit sono diversi e il primo e il terzo sono uguali, e se il terzo qubit s'inverte, i gate indicano: uguale, diverso. Questi risultati unici rivelano quale intervento corret- tivo, se esiste, deve essere fatto, un'operazione che inverte il primo, il secondo o il terzo qubit fisico senza far collassare il qubit logico. "La correzione dell'errore quantistico, per me, è come una magia", ha detto Almheiri. in genere recuperare tutte le informazioni codificate da poco più della metà dei qubit fisici, anche se il resto è danneggiato. Questo fatto è quello che nel 2014 ha suggerito ad Almheiri, Dong e Harlow che la correzione degli errori quantistici potrebbe essere correlata al modo in cui lo spazio-tempo anti-de Sitter deriva dall'entanglement quantistico. dalla geometria spazio-temporale del nostro universo "de Sitter". Il nostro universo è permeato da energia del vuoto positiva che lo fa espandere senza ostacoli, mentre lo spazio anti-de Sitter ha energia del vuoto negativa che gli conferisce la geometria iperbolica di uno dei disegni "limite del cerchio di" M.C. Escher. Le creature tessellate di Escher diventano sempre più piccole spostandosi verso l'esterno dal centro del cerchio, svanendo infine al perimetro; allo stesso modo, la dimensione spaziale che si irradia dal centro dello spazio AdS gradualmente si restringe e alla fine scompare, stabilendo il confine esterno dell'universo. i teorici della gravità quantistica nel 1997, dopo che il famoso fisico Juan Maldacena scoprì che il tessuto curvato dello spazio-tempo al suo interno è "olograficamente duale" a una teoria quantistica delle particelle che vivono sul confine a bassa dimensione, privo di gravità. hanno fatto centinaia di fisici negli ultimi due decenni, Almheiri e colleghi hanno notato che qualsiasi punto all'interno dello spazio AdS poteva essere costruito da poco più della metà del confine, proprio come in un ottimale codice di correzione degli errori quantistici. tempo olografico e la correzione degli errori quantistici siano la stessa cosa, hanno descritto come anche un semplice codice possa essere inteso come un ologramma 2D. Esso consiste di tre "qutrit" - particelle che esistono in uno dei tre stati - che posti in punti equidistanti attorno a un cerchio. Il terzetto di qutrit entangled codifica un qutrit logico, corrispondente a un singolo punto spazio-temporale nel centro del cerchio. Il codice protegge il punto contro la cancellazione di uno dei tre qutrit. universo. Nel 2015, Harlow, Preskill, Fernando Pastawski e Beni Yoshida hanno trovato un altro codice olografico, soprannominato codice HaPPY, che cattura più proprietà dello spazio AdS. Il codice tassella lo spazio con unità elementari a cinque lati. "piccoli Tinkertoy", ha spiegato Patrick Hayden della Stanford University, leader nel settore della ricerca. Ogni Tinkertoy rappresenta un singolo punto spazio-temporale. "Questi tasselli avrebbero il ruolo del pesce in una tassellatura di Escher", ha detto Hayden. correzione degli errori che sono stati scoperti, tutto ciò che si trova all'interno di una regione dello spazio-tempo interno chiamato "spicchio dell'entanglement" può essere ricostruito da qubit su una regione adiacente del confine. Le regioni sovrapposte sul confine avranno spicchi di entanglement sovrapposti, ha detto Hayden, proprio come un qubit logico in un computer quantistico è riproducibile da diversi sottoinsiemi di qubit fisici. "Ecco dove entra in gioco la proprietà di correzione degli errori." modo più generale di pensare alla geometria in questo linguaggio dei codici", ha detto Preskill, fisico del Caltech. Lo stesso linguaggio, ha detto, "dovrebbe essere applicabile, a mio parere, a situazioni più generali", in particolare, a un universo de Sitter come il nostro. Ma lo spazio de Sitter, privo di un confine spaziale, si è finora dimostrato molto più difficile da comprendere in termini di un ologramma. si attengono allo spazio AdS, che condivide molte proprietà chiave con un mondo de Sitter ma è più semplice da studiare. Entrambe le geometrie spazio-temporali rispettano la teoria di Einstein; semplicemente si curvano in diverse direzioni. Forse la cosa più importante è che entrambi i tipi di universi contengono buchi neri. "La proprietà fondamentale della gravità è che ci sono buchi neri", ha detto Harlow, che ora è un assistente professore di fisica al Massachusetts Institute of Technology. "Questo è ciò che rende la gravità diversa da tutte le altre forze. Ecco perché la gravità quantistica è difficile". ha fornito un nuovo modo di descrivere i buchi neri. La presenza di un buco nero è definita dalla "rottura della correggibilità", ha detto Hayden: "Quando ci sono così tanti errori che non puoi più tenere traccia di ciò che sta accadendo nel centro dello spazio-tempo, ottieni un buco nero. È come un lavandino per la tua ignoranza".
Una delle più famose tassellature dello spazio bidimensionale: la tassellatura di Penrose (Wikimedia Commons) L'ignoranza invariabilmente abbonda quando si tratta di interni di buchi neri. La rivelazione del 1974 di Stephen Hawking, secondo cui i buchi neri irradiano calore, e quindi alla fine evaporano, ha innescato il famigerato "paradosso dell'informazione del buco nero", che chiede che cosa succede a tutte le informazioni che i buchi neri inghiottono. I fisici hanno bisogno di una teoria quantistica della gravità per capire come le cose che cadono nei buchi neri possano anche uscire. Il problema potrebbe riguardare la cosmologia e la nascita dell'universo, poiché l'espansione di una singolarità del Big Bang è molto simile al collasso gravitazionale in un buco nero al contrario. dell'informazione. Dal momento che il confine di un universo AdS è olograficamente duale a tutto ciò che contiene - buchi neri e tutto il resto - è garantito che le informazioni che cadono in un buco nero non vanno perse; è sempre codificato olograficamente sul confine dell'universo. I calcoli suggeriscono che per ricostruire le informazioni sull'interno di un buco nero a partire dai qubit sul confine, è necessario accedere ai qubit entangled per circa tre quarti del limite. "Poco più della metà non è più sufficiente", ha detto Almheiri. Ha aggiunto che la necessità di tre quarti sembra dire qualcosa di importante sulla gravità quantistica, ma perché questa frazione emerge "è ancora una questione aperta". il fisico alto e magro degli Emirati e tre collaboratori hanno approfondito il paradosso dell'informazione. Il loro ragionamento ha suggerito che si potrebbe evitare che le informazioni cadano in un buco nero in primo luogo, da unfirewall sull'orizzonte degli eventi del buco nero. crede davvero che esistano firewall per un buco nero, ma trovare il modo per aggirarli si è dimostrato difficile. Ora, pensa che la correzione degli errori quantistici sia ciò che impedisce ai firewall di formarsi, proteggendo le informazioni anche quando attraversano gli orizzonti dei buchi neri. Nel suo ultimo lavoro come unico autore, apparso in ottobre, ha riferito che la correzione dell'errore quantistico è "essenziale per mantenere la fluidità dello spazio-tempo sull'orizzonte" di un buco nero a due aperture, chiamato wormhole. Egli ipotizza che la correzione dell'errore quantistico, oltre a prevenire i firewall, è anche il modo in cui i qubit escono da un buco nero dopo esservi caduti, attraverso filamenti di entanglement tra l'interno e l'esterno che sono essi stessi come wormhole in miniatura. Questo risolverebbe il paradosso di Hawking. Stati Uniti sta finanziando la ricerca sullo spazio -tempo olografico, almeno in parte nell'eventualità che i progressi possano portare a codici di correzione degli errori più efficienti per i computer quantistici. se universi de Sitter come il nostro possano essere descritti olograficamente, in termini di qubit e codici. "L'intera connessione è nota per un mondo che non è evidentemente il nostro mondo", ha detto Aaronson. In un articolo apparso la scorsa estate, Dong, che è ora all'Università della California, a Santa Barbara, e ai suoi coautori Eva Silverstein e Gonzalo Torroba hanno fatto un passo nella direzione de Sitter, con un tentativo di una descrizione olografica primitiva. I ricercatori stanno ancora studiando quella particolare proposta, ma Preskill pensa che il linguaggio della correzione degli errori quantistici finirà per passare allo spazio- tempo reale. lo spazio", ha detto. "Se vuoi tessere lo spazio -tempo a partire da piccoli pezzi, devi intrecciarli nel modo giusto. E il modo giusto è costruire un codice di correzione degli errori quantici". il 3 gennaio 2019 da QuantaMagazine.org (LINK), una pubblicazione editoriale indipendente online promossa dalla Fondazione Simons per migliorare la comprensione pubblica della scienza. Traduzione ed editing a cura di Le Scienze.Riproduzione autorizzata, tutti i diritti riservati) |
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Post n°1964 pubblicato il 27 Febbraio 2019 da blogtecaolivelli
Fonte: Le Scienze 15 dicembre 2018 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 complessitàdi Joshua Sokol/Quanta Magazine. 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. ripensando il modo in cui i loro bot integrano la totalità della conoscenza umana. La tendenza attuale è: non disturbarti. 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. 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 arrivata sulla 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." (Credit: iSock/mennovandijk) apprendimento ultraterreno in ambientazioni molto diverse come il poker no-limit e Dota 2, un popolare videogioco on line multiplayer in cui eroi a tema fantasy lottano per il controllo di un mondo alieno. 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. 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." 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. 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". 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. 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. 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. 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. 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. 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. (Credit: iSock/PhonlamaiPhoto) 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". 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. 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. 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. 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. 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 self-play, in cui un algoritmo acquisisce la supremazia strategica combattendo ripetutamente con la copia di se stesso. 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. 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. 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. (Credit: iSock/PhonlamaiPhoto) "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. 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. 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. 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. Per produrre dati utili, i sistemi self-play hanno bisogno di un luogo realistico in cui giocare. 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. 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. 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. 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. 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. 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". 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. 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. 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. 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". 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. semplici e specializzati possono effettivamente ottenere molto", ha affermato. pubblicato il 21 febbraio 2018 e aggiornato il 6 dicembre da QuantaMagazine.org, una pubblicazione editoriale indipendente online promossa dalla Fondazione Simons per migliorare la comprensione pubblica della scienza. Traduzione ed editing a cura di Le Scienze. Riproduzione autorizzata, tutti i diritti riservati) |
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Post n°1963 pubblicato il 27 Febbraio 2019 da blogtecaolivelli
Fonte: Le Scienze Le prossime sfide dell'intelligenza artificiale.. A differenza di altri programmi di intelligenza artificiale, AlphaZero è in grado di raggiungere livelli da campione non in uno ma in più giochi da tavolo complessi, come scacchi, shogi e Go. E lo fa senza partire da una strategia casuale e senza alcuna conoscenza preliminare(red) Un nuovo programma di intelligenza artificiale (IA) è in grado di raggiungere livelli da campione in diversi giochi da tavolo, come il Go, gli scacchi e il gioco di strategia shogi (noto anche come scacchi giapponesi), conoscendo soltanto le regole del gioco e imparando solo grazie a una serie di allenamenti in cui gioca contro se stesso.
messo a punto dalla DeepMind, la società britannica di informatica acquisita nel 2014 da Google, che aveva dato prova di sé sviluppando AlphaGo, che nel 2016 era riuscito a battere il campione europeo umano di Go. Le sue caratteristiche sono descritte in un articolo a prima firma David Silverpubblicato su "Science". sconfiggere i programmi campioni del mondo specializzati nel gioco degli scacchi, nel shogi (scacchi giapponesi) e nel Go. (Cortesia Deep Mind Technologies Ltd)Ciò che distingue in modo unico AlphaZero dagli software simili - compreso AlphaGo Zero, un'evoluzione di AlphaGo in grado anch'esso di migliorare le proprie capacità di gioco - è la sua capacità di cimentarsi non con un gioco specifico, ma con più giochi. i giochi da tavolo che si basano sull'intelligenza dei giocatori, come gli scacchi. Un primo grande successo ci fu nel 1997, quando Deep Blue sconfisse il campione del mondo di scacchi umano in carica. Da allora i programmi di gioco sono migliorati sempre di più e i programmatori hanno iniziato a confrontarsi con giochi in cui l'albero delle possibili scelte strategiche è ancora più complesso, come il Go e lo shogi, ottenendo anche in questi casi risultati sempre migliori. rispetto ai giocatori umani: per l'apprendimento e per l'elaborazione delle strategie sfruttavano un insieme di strategie di base, specifiche di ciascun gioco, fornite dagli sviluppatori. di questi algoritmi si arricchisse sempre di più, fino ad arrivare ai massimi livelli umani e magari anche a superarli, sotto sotto c'era sempre lo zampino dell'intelligenza. a una versione ancora più sofisticata di apprendimento profondo, non ha bisogno di partire da un'indicazione umana, ma gli basta conoscerne le regole di base del gioco. Percentuale di partite vinte, patte o perse da AlphaZero nei tornei contro Stockfish, Elmo e AlphaGo Zero, algoritmi campioni di scacchi, shogi e Go (Cortesia DeepMind Technologies Ltd) Tuttavia, qualche limite AlphaZero ce l'ha ancora. Il primo è la potenza di calcolo di cui ha bisogno, corrispondente a quella di un grande supercalcolatore. da Murray Campbell, uno dei progettisti di Deep Blue, in una nota di commento all'articolo. due soli giocatori, sono giochi a somma zero (il guadagno o la perdita di un giocatore corrisponde esattamente alla perdita o al guadagno dell'altro), sono deterministici, sono discreti (una mossa viene fatta o no, non esistono casi intermedi) e tutto il "campo di battaglia" è perfettamente osservabile. Caratteristiche, queste, che ben si adattano a un'analisi da parte dei sistemi di IA attualmente esistenti. quindi sviluppare programmi in grado di cimentarsi con giochi che non rispettano una o più di queste condizioni. |
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Post n°1962 pubblicato il 27 Febbraio 2019 da blogtecaolivelli
Fonte: le Scienze 05 febbraio 2019 Il lungo addio a Opportunity
Anche se i tentativi di rianimazione sono ancora in corso, la NASA è sul punto di annunciare la morte del rover che si trova su Marte e che, con una missione durata ben 15 anni, è l'esploratore robotico più longevo del Pianeta Rosso di Rebecca Boyle/Scientific American Nel pomeriggio del 10 giugno 2018, il rover Opportunity della NASA, bloccato nella polvere, ha ricevuto un comando finale dalla Terra. "Scatta una foto del Sole", ha trasmesso in codice il Deep Space Network. "Invia telemetria". malapena a intravedere qualcosa, attraverso i vortici di polvere sollevati da una tempesta che spazzava il pianeta. Il cielo si stava oscurando e le batterie di Opportunity, alimentate dalla luce solare, si stavano scaricando. La risposta fu stentata. L'ultima immagine trasmessa mostrava che la radiazione solare era di un quarantesimo del suo livello pre-tempesta. La potenza dei pannelli solari era bassa: appena 22 wattora, rispetto ai normali 300, appena sufficiente per far funzionare un tipico robot da cucina per circa cinque minuti.
Illustrazione di Opportunity si Marte. (Cortesia NASA) Sulla Terra gli addetti a Opportunity si preparavano affinché il rover resistesse alla tempesta di polvere, il peggiore evento di questo tipo mai osservato negli oltre quattro decenni di presenza di robot su Marte. Il 10 giugno il rover si svegliò brevemente, ma la sua energia era troppo bassa per mandare un messaggio a casa, e rimase in silenzio. Nelle settimane successive Opportunity si sarebbe raffreddato sempre di più. Tutti speravano che una volta che i venti fossero diminuiti e il cielo marziano tornato terso, i pannelli solari avrebbero potuto ricaricare a sufficienza il rover da risvegliarlo e indurlo a chiamare casa. come tutti coloro che tenevano alla missione. Finalmente, a settembre, dall'altra parte del pianeta arrivarono buone notizie; gli orbiter e il rover Curiosity videro l'atmosfera che si schiariva. Ma Opportunity rimase in silenzio. Il 22 gennaio, avevano inviato 600 comandi di recupero. Queste linee di codice non possono, per progetto, essere lamentose, ma gli esseri umani sì, e molti hanno iniziato a inviare messaggi, sia fra di loro, sia al rover: "Svegliati, Oppy. Ritorna". La settimana scorsa i funzionari della NASA hanno annunciato una nuova serie di comandi trasmessi al rover ancora silenzioso per istruirlo, dirigerlo, reimpostare il suo orologio e dispiegare le sue antenne radio. Ma anche gli ottimisti ammettono che quest'ultimo tentativo ha una bassa probabilità di successo. a dichiarare ufficialmente terminata la missione del rover e il programma Mars Exploration Rover. Opportunity ha resistito per 15 anni sul Pianeta Rosso, 61 volte di più dei 90 giorni "garantiti". Della famiglia di esploratori interplanetari della NASA, a Opportunity sopravviveranno il suo discendente Curiosity, e il suo cugino InSight. I l suo parente più prossimo, il gemello Spirit, è già morto. raggiunto la sua fine, molti scienziati e ingegneri della missione mostrano un misurato ottimismo, tanto da sembrare a volte addirittura quasi festosi. Ma la loro tristezza è palpabile. "Puoi sempre guardarti indietro e dire: 'È una rover che ha superato le aspettative e ha fatto molto. Ma questo non fa scomparire il dolore", dice Mark Lemmon, scienziato dell'atmosfera allo Space Science Institute. "È strano pensare di associare il dolore a una macchina. Ma fa parte della nostra vita. Ci preoccupiamo, pensiamo alla sua energia, all'uso che ne fa, come a qualcosa di cui ci si prende cura e si alimenta. Non è solo una macchina. Ovviamente lo è, ma è anche qualcosa che è collegato a tutti noi. Negli ultimi 15 anni delle nostre vite l'unico elemento costante è stato il rover su Marte", osserva. Mars Exploration Rovers A e B, sono robot geologi ben equipaggiati. Ognuno di loro è dotato di un "collo" lungo un metro e mezzo, con in punta una telecamera, e di strumenti per la macinazione delle rocce, palette e spettrometri multipli per scoprire minerali e composizione delle rocce. Sono stati progettati per durare tre mesi, e la NASA ne ha inviati due, in parte per mettersi al riparo dai rischi nel caso in cui uno non ce l'avesse fatta. "Nessuno, nel gruppo di ingegneri e scienziati, pesava minimamente che Opportunity sarebbe stato ancora operativo dopo 15 anni. È solo un veicolo americano ben fatto", dice Ray Arvidson, ricercatore principale aggiunto della missione e planetologo alla Washington University di Saint Louis. Insieme, Opportunity e Spirit hanno rivoluzionato le nostre conoscenze sul pianeta più simile alla Terra. La prima immagine panoramica inviata da Opportunity, poco dopo il suo arrivo all'Eagle Crater. (Cortesia NASA, JPL e Cornell University) Opportunity è arrivato sulla superficie di Marte il 25 gennaio 2004, in una piccola depressione chiamata Eagle Crater, appena 20 giorni dopo l'arrivo di Spirit sull'altra faccia del pianeta. Abigail Fraeman aveva 15 anni, era appassionata di astronomia e di Star Trek, e quella sera era al Jet Propulsion Laboratory (JPL) come vincitrice di un concorso sponsorizzato dalla Planetary Society. dell'Eagle Crater, erano completamente diverse da tutte le immagini di Marte che avevamo visto. C'erano sabbie lisce, scure, totalmente aliene", ricorda. "Gli scienziati iniziarono a dire: 'Accidenti, ci sono rocce stratificate, vedo strati che si incrociano,' ed erano così eccitati. Era tipo: "Aspetta un attimo, sono capace di fare questo lavoro? Posso guardare quelle foto e capire quello che significano?" e fino a giugno ha trascorso le sue giornate di lavoro con ingegneri e scienziati per progettare le attività del rover. Dopo quella notte al JPL si è interessata di geologia planetaria al college per poi frequentare la Washington University, dove ha studiato con Arvidson. Molti geologi che studiano Marte hanno conseguito il dottorato sotto la sua guida; il suo Dipartimento di scienze planetarie e della Terra è un centro di riferimento per Opportunity e sede del Planetary Data System, che archivia e distribuisce ogni informa= zione che raccolta dai robot americani su altri mondi rocciosi. In un certo senso, la Washington University è la dimora spirituale di Opportunity, insieme al centro di controllo della missione al JPL e al centro di ricerca sui rover della Cornell University. direttore della struttura, Charles Elachi, la aveva incoraggiata a tracciare un grafico che mettesse a confronto la sua vita con quella di Opportunity. Lei ha segnato pietre miliari come "diploma di scuola superiore" o "PhD" accanto a pietre miliari del rover come "il rover trova gesso" e "il rover raggiunge la distanza della maratona". Ha ancora il grafico; "Basta guardarlo per rendersi davvero conto di quanto tempo è andata avanti questa storia", dice. "Il rover ha segnato il corso della mia vita, letteralmente". Opportunity e Spirit avevano il compito di trovare prove dell'esistenza di acqua antica su Marte e lo hanno fatto, in torrenti. Hanno trovato strane formazioni rocciose create dall'acqua corrente. Hanno trovato formazioni argillose che molto tempo fa avrebbero potuto ospitare microbi. Opportunity ha studiato più di 100 crateri, e ha percorso più di una maratona sulla superficie del quarto pianeta. Insieme, i rover gemelli hanno "dato vita" a Marte come nessun altro esploratore ha fatto prima di loro. dei rover avevano lentamente accumulato polvere - la regolite marziana è un materiale fine come la farina - e la loro capacità di assorbire l'energia solare era lentamente diminuita. Un giorno, i pannelli di Spirit erano risultati improvvisamente puliti. Gli ingegneri, perplessi, avevano scrutato attentamente i selfie del rover per capire che cosa fosse successo, ricorda Lemmon. I "mirtilli" osservati da Opportunity. (Cortesia NASA, JPL-Caltech, Cornell University e U.S. Geological Survey)"È successo di notte. Dietro l'asta telescopica si potevano vedere le tracce: si vedeva una coda di polvere dove era soffiato il vento. Poi nelle immagini abbiamo iniziato a osservare mulinelli di polvere", dice. "Abbiamo messo insieme una serie di immagini con le telecamere di navigazione e abbiamo prodotto decine e decine e decine di filmati di quei mulinelli. Erano fantastici, perché rendevano dinamico Marte. All'improvviso, potevamo guardare Marte e vedere quello che accadeva. Non era solo un pianeta disseminato di rocce". preso vita propria. Il rover ha trovato strane rocce "eoliche" scolpite dal vento, sfere ricche di ferro soprannominate "mirtilli", addirittura meteoriti. L'autista del rover Heather Justice, il cui sedicesimo compleanno è coinciso proprio il giorno dell'arrivo di Opportunity, ha trovato una delle rocce più famose di tutte. stata autorizzata al suo primo viaggio in solitaria il 4 gennaio 2014. Il suo lavoro consisteva nel dire a Opportunity di girarsi, spostarsi un po' da una parte e posizionare il braccio perforatore su una roccia che il gruppo voleva trapanare. Un paio di giorni dopo Opportunity ha inviato alcune immagini, in modo da poter verificare che si trovasse nel posto giusto. "Stavamo guardando la foto, c'era lo strato roccioso, ed ecco che uno degli scienziati esclama: 'Ehi, c'è qualcosa che prima non c'era'. Sembrava che dicesse 'Ehi, qualcosa ha danneggiato il rover?". Justice ricorda: "Stavo per andare nel panico: 'Non dirmi che ho rotto qualcosa durante il mio primo viaggio". |
(Cortesia NASA) 
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Post n°1961 pubblicato il 27 Febbraio 2019 da blogtecaolivelli
Fonte: Le Scienze 5 febbraio 2019 Nell'immagine era apparso un oggetto bianco e rotondeggiante. Somigliava a una ciambella di gelatina. Il gruppo di Opportunity ha ordinato freneticamente al rover di scattarsi dei selfie in modo da poter capire se mancasse qualche pezzo, ma sembrava tutto a posto. Non su Internet, però. In tutto il mondo sono apparsi titoli in cui si speculava che l'oggetto fosse una forma di vita aliena, un messaggio degli alieni, e altre improbabili ipotesi. L'attore di Star Trek William Shatner, scherzando su Twitter, si era domandato se la NASA avesse considerato la possibilità di "lanciatori di rocce marziani". Un privato cittadino aveva intentato un'azione legale sostenendo che la roccia fosse una spora fungina, e cercato di costringere l'agenzia spaziale a indagare. Opportunity scavalcava una roccia, l'aveva capovolta raschiando un po' di sporco dalla sua superficie ed esponendone così il bianco sottostante. "È un esercizio di equilibrismo davvero interessante per tutti noi capire come ottenere dati significativi con il minimo sforzo e senza mettere in pericolo il rover", dice Justice. "Non c'è nessuno che lo guardi e lo fermi se qualcosa va storto". Immagine di una tempesta di sabbia sulla Perseverance Valley, ripresa dal Mars Reconnaissance Orbiter della NASA. Iluntino alcentro del riquadro è il rover Opportunity. (Cortesia NASA)Justice osserva che la maggior parte dei membri del gruppo è affezionata al rover, ma sono più affezionati tra di loro, e ai rapporti umani che rappresenta la loro scatola di metallo pensante. " Per noi, con tutto il carico delle nostre esperienze, è sempre emozionante stare insieme ed esplorare un altro pianeta. Il pensiero di perderlo...", e la voce si fa tremula. "Non è solo la perdita dell'hardware, ma il pensiero di perdere il nostro legame con Marte". ossia 5204 giorni marziani, che sono leggermente più lunghi dei giorni della Terra - mi sono recata nell'ufficio di Arvidson mentre lavorava a un documento scientifico su alcune scoperte del rover nel luogo del suo riposo finale, vicino al bordo del cratere Endeavour. Arvidson e altri scienziati stavano discutendo la natura di una caratteristica simile a un delta che hanno soprannominato Perseverance Valley, "perché non avremmo mai pensato di riuscire ad arrivarci". Potrebbe essere stata scolpita dal vento o essere opera dell'acqua. Il robot geologo stava cercando di scoprirlo. del rover e ha descritto i suoi sentimenti come rassegnazione. Un'espressione volutamente misurata, da perfetto scienziato; ma anche lui parlava di Opportunity in termini antropomorfi, spiegando come, non avendo abbastanza energia, doveva "tornare a dormire", e paragonando le sue gesta agli avventurosi viaggi di una sua cugina. Le riunioni telefoniche settimanali tra gli scienziati e il gruppo di ingegneri del JPL tenevano tutti aggiornati, ma erano anche una scusa per rimanere in contatto, come una famiglia allargata in ansia per una persona cara malata. Ha lavorato in ogni missione su Marte fin da Viking 1, il primo lander a inviare una foto dalla superficie di un altro pianeta, e ha visto passare molti robot, da ultimo Spirit, il gemello di Opportunity. causa di due ruote rotte, è rimasto bloccato in un letto di sabbia soffice. Non poteva girare i suoi pannelli verso il Sole, che stava lentamente calando sull'orizzonte invernale. La NASA ha dichiarato conclusa la missione nel maggio 2011 e durante quell'attesa di 14 mesi, Mike Siebert, un ex manager della missione, si recava di tanto in tanto al JPL nel bel mezzo della notte, a volte tra le 2 della notte e le 6 del mattino, sperando di sentire un segnale. "Ogni volta pensavo che poteva essere la volta buona. Ricevi un segnale di ritorno dalla sonda spaziale, e all'improvviso ti senti su di giri", ricorda. fino a giugno 2017, quando ha lasciato il JPL per un nuovo lavoro a Boulder, in Colorado. Seibert e la moglie si sono sposati cinque giorni dopo il suo ultimo turno. Volevano celebrare il matrimonio in un sabato estivo, così hanno scelto il 10 giugno: la data di lancio di Spirit. "Farà male perdere Opportunity, certo. Ma è la missione sulla superficie di un pianeta di maggior successo di sempre", dice. "Quando il contatto è andato perduto, mi ha straziato non essere lì a cercare di capire, come poterlo ristabilire. Il massimo che posso fare, se mi capita di trovarmi a Pasadena, è comprare birra per i miei amici". |
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Post n°1960 pubblicato il 27 Febbraio 2019 da blogtecaolivelli
Fonte: Le Scienze 5 febbraio 2019 Panoramica della Perseverance Valley ripresa da Opportunity nella primavera 2017. (Cortesia NASA/JPL-Caltech/Cornell/Arizona State Univ.) Steve Squyres della Cornell University, principal investigator e padrino della missione, dice che la scomparsa di Spirit è stata nobile, e crede che lo stesso valga per Opportunity. "Ho sempre pensato che ci fossero solo due modi onorevoli per porre fine a questa missione. O logoriamo il rover fino alla fine, o Marte lo afferra e lo uccide, e non c'è niente che possiamo fare", dice. Non sa dire come potrebbe sentirsi alla veglia per Opportunity, ma prevede un umore celebrativo e cupo allo stesso tempo: "Vedremo. Voglio dire, ho investito 30 anni della mia vita in questa impresa. A ogni passo le emozioni mi hanno preso alla sprovvista. Sembra davvero strano, ma al lancio è stato difficile dirsi addio. Ci si mette il cuore e l'anima in queste cose, e ci si lega a un razzo e lo si lancia nello spazio: È andato, per sempre. Quindi è stato difficile lasciarlo andare. Non me lo aspettavo".
accompagna all'ingresso, dove ci fermiamo davanti a un modello in scala del rover, collocato vicino all'entrata della Rudolph Hall della Washington University. L'ho già visto, ma ogni volta mi sembra più grande di quanto ricordassi. I suoi pannelli solari, tesi come un fiore di loto verso il Sole, sono larghi come un divano. L'asta mi arriva all'altezza degli occhi e il suo braccio, con i suoi tre giunti flessibili, è più lungo del mio. conferisce ai rover un aspetto simile a quello di un animale domestico. Lo immagino là, su un altro mondo roccioso a 200 milioni di chilometri da qui. I suoi pannelli solari sono incrostati da una sabbia farinosa color ruggine. I sui giunti sono cigolanti, le sue attrezzature rovinate, l'antenna graffiata dalla sabbia che colpisce. Sta guardando giù da un pendio, sulla strada verso un canale dove forse in epoca remotissima scorreva acqua, in un luogo soprannominato Perseverance Valley. Il cielo arancione è tinto dalla polvere, ma si sta schiarendo. La vista è sublime. |
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Post n°1959 pubblicato il 27 Febbraio 2019 da blogtecaolivelli
Il piacere (romanzo) Da Wikipedia, l'enciclopedia libera Il piacere è un romanzo di Gabriele D'Annunzio, scritto nel 1889 a Francavilla al Mare e pubblicato l'anno seguente dai Fratelli Treves. A partire dal 1895 recherà il sopratitolo I romanzi della Rosa, formando un ciclo narrativo con L'innocente e Il trionfo della morte, trilogia dannunziana di fine Ottocento. Così come un secolo prima Le ultime lettere di Jacopo Ortis di Ugo Foscolo aveva diffuso inItalia la corrente e la sensibilità romantica, Il piacere e il suo protagonista Andrea Sperelli introducono nella cultura italiana di fine Ottocento la tendenza decadente e l'estetismo. Come affermò Benedetto Croce, con d'Annunzio «risuonò nella letteratura italiana una nota, fino ad allora estranea, sensualistica, ferina, decadente», in contrapposizione al naturalismo e al positivismo che in quegli anni sembravano aver ormai conquistato la letteratura italiana (basti pensare che nello stesso anno viene pubblicato un capolavoro del Verismo come ilMastro-don Gesualdo di Giovanni Verga). D'Annunzio inaugura un nuovo tipo di prosa psicologica e introspettiva,destinata ad avere un grande successo e che gli consentirà di indagare gli errori e le contrarietà della vita dell'«ultimo discendente d'una razza intellettuale». Sintesi dell'opera Andrea Sperelli è un nobile romano (nato però in Abruzzo) che risiede a Palazzo Zuccaria Roma. Il suo amore per Elena Muti, anch'essa nobile, conosciuta ad una festa mondana, è ormai finito, così Andrea, dopo la definitiva separazione da lei, si lascia andare ad incontri amorosi. Ferito durante un duello, viene ospitato dalla cugina nella villa di Schifanoja a Francavilla, dove conosce la ricca Maria Ferres, moglie del ministro plenipotenziario di Guatemala, di cui subito s'innamora e dalla quale viene ricambiato. Andrea, appena guarito, torna a Roma e si rituffa nella sua solita vita mondana. Trama del 1 libro. È il 31 dicembre 1886. Andrea Sperelli, giovane aristocratico di origini abruzzesi, aspetta con ansia l'ex amante Elena Muti nella sua casa romana a Palazzo Zuccari. Durante l'attesa torna con la memoria alla scena del loro addio, avvenuto quasi due anni prima, nel marzo 1885, su una carrozza in via Nomentana. Quando Elena arriva, nell'incontro fra i due si alternano ricordo, ardore e di nuovo allontanamento e dolore. Viene quindi ripercorsa la storia della casata degli Sperelli, gli insegnamenti dati ad Andrea dal padre, l'arrivo del giovane a Roma. La rievocazione prosegue con il primo incontro tra Sperelli ed Elena, a una cena a casa della marchesa di Ateleta, cugina del protagonista. Subito egli inizia un serrato corteggiamento. Il giorno seguente, i due si incontrano una seconda volta a un'asta di oggetti antichi in via Sistina; quindi, venuto a sapere che Elena è malata, Andrea chiede e ottiene di essere ricevuto da lei, in un'atmosfera erotico-mistica. Comincia così la narrazione dell'idillio che nei mesi successivi unisce i due sullo sfondo della Roma elegante, e dei loro incontri tra gli oggetti d'arte di Palazzo Zuccari, dove il corpo di Elena alimenta le fantasie del giovane esteta. Una sera, tornando a cavallo dall'Aventino, Elena però annuncia la sua imminente partenza, e il loro inevitabile distacco. Dopo l'abbandono, Andrea si immerge in un gioco di continue seduzioni, conquistando una dopo l'altra sette nobildonne; si incapriccia infine di Ippolita Albònico. In una giornata di corse di cavalli, Andrea la corteggia assiduamente suscitando la gelosia dell'amante di lei, Giannetto Rutolo, da cui viene provocato a duello. Nonostante la sua maggiore abilità nellascherma, Andrea subisce una grave ferita. Libro II Ospitato dalla cugina Francesca di Ateleta nella villa di Schifanoja, sul mare di Francavilla in Abruzzo, Andrea esce da una lunga agonia e inizia la convalescenza , in un'unione mistica con la natura e l'arte. Il 15 settembre 1886 arriva, ospite a Schifanoja, Maria Ferres con il marito, ministro plenipotenziario del Guatemala (che riparte subito), e la figlia Delfina. Dieci giorni dopo, il 25 settembre, Andrea è sedotto dalla donna «spirituale ed eletta»; la loro amicizia diventa sempre più intensa, finché il giovane dichiara il suo amore a Maria, che però non risponde, facendosi schermo della presenza della figlia. Maria Ferres tiene un diario di quei giorni, dove sono annotati i suoi sentimenti, le sue riflessioni, i turbamenti d'amore per Andrea, da cui non vuole lasciarsi vincere. Dal 26 settembre in poi, attraverso il diario, vengono narrate le successive fasi del corteggiamento, sempre più serrato, finché il 4 ottobre, durante una cavalcata nella pineta di Vicomile, la donna cede. Tornato il marito, avviene la separazione tra i due innamorati. Libro II Rientrato a Roma, Andrea si rituffa nella vita precedente la convalescenza, tra donne del demi-monde e amici i ndifferenti e superficiali. Irrequieto e pieno di amarezza, egli reincontra Elena Muti. L'attrazione per l'antica amante, nella sua nuova veste di provocatrice, e la fascinazione per Maria, nella sua ingenua purezza e fragilità, si intrecciano nel suo spirito. Tenta così di incontrare Elena nella casa di cui lei ha ripreso possesso, a Palazzo Barberini, ma la presenza del marito lo fa fuggire. Poco dopo, a casa di lei, Andrea assedia Maria Ferres, e la sera dopo i due si incontrano nuovamente a un concerto alla sala dei Filarmonici, dove arriva anche Elena. Questa, una volta partita Maria, invita Andrea ad accompagnarla in carrozza e nel tragitto incrociano una folla di manifestanti che protestano per i fatti di Dogali; prima di lasciare l'ex amante, Elena lo bacia intensamente. Sperelli dunque riflette su se stesso e si giudica «camaleontico, chimerico, incoerente, inconsistente». Ma ormai è deciso a dare caccia senza tregua a Maria, che lo ama. La donna, dal canto suo, cede sempre più all'amore: a Villa Medici, durante una delle passeggiate con cui il giovane le mostra le bellezze della città, Andrea e Maria si baciano. Libro IV Respinto con durezza da Elena, Sperelli viene a sapere dagli amici della rovina del marito di Maria, sorpreso a barare al gioco. La donna si mostra forte di fronte al dolore di dover partire e separarsi dall'amato, decidendo di rimanergli totalmente fedele. Andrea, al contrario, riesce a nascondere con sempre maggior difficoltà il suo "doppio gioco". Dopo aver visto Elena uscire di casa per andare dal nuovo amante, Andrea torna nel rifugio di Palazzo Zuccari, dove, durante l'ultima notte d'amore con Maria, pronuncia inconsciamente il nome di Elena. Maria, con orrore, lo lascia. Il 20 giugno all'asta dei mobili appartenuti ai Ferres, Sperelli vive con ribrezzo e nausea il senso del «dissolvimento del suo cuore». Fugge alla vista di Elena e degli amici, e verso sera rientra nelle stanze dove Maria aveva vissuto, ora vuote e percorse dai facchini; la vicenda si conclude, per Andrea, amaramente, dietro agli scaricatori che trasportano l'armadio da lui comprato all'asta, salendo le scale «di gradino in gradino, fin dentro la casa». |
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