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YI Home Camera 3 ufficiale per rendere le case più sicure e smart

di Roberto F.

YI Technology ha scelto il CES 2019 per presentare YI Home Camera 3, ultima generazione della serie di videocamere di sicurezza dell'azienda

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Rimpicciolire le cose tipo Ant-Man si può? Non ancora ma ecco i primi incoraggianti risultati

di Valerio Porcu

Al Massachusetts Institute of Technology (MIT) hanno sviluppato un “raggio restringente”. In verità ciò che restringe è un bagno d’acido, e siamo ancora lontani da scenari da film come in Tesoro, mi si sono ristretti i ragazzi e non è nemmeno il costume di Ant-Man, ma c’è almeno una vaga somiglianza. Gli scienziati hanno infatti trovato il modo di rimpicciolire piccole strutture e ridurle a scala nanometrica.

La tecnica prende il nome di implosion fabrication (fabbricazione per implosione) e serve a creare componenti in scala nanometrica. Si può applicare a una varietà di oggetti, dalle lenti fotografiche per smartphone a microrobot da abbinare ai medicinali – che potrebbero cercare solo il tipo di cellule su cui agire senza intaccare le altre.

Il sistema è relativamente semplice: si usa un gel assorbente come materia prima e lo si modella con un laser, aggiungendo poi dei “pezzi”, come frammenti di DNA, quantum dot, metalli e altro. La struttura così ottenuta viene successivamente ristretta con una tecnica che è grossomodo il contrario della microscopia a espansione.

Il passaggio cruciale, la riduzione, si ottiene aggiungendo acido alla struttura in gel modificata. “L’acido blocca le cariche negative nel gel poliacrilico che così smettono di respingersi a vicenda, e portano il gel a contrarsi”, spiega l’articolo divulgativo sulla rivista del MIT. Si ottiene in questo modo una riduzione delle dimensioni fino a 1.000 volte in volume e fino a 10 volte per ogni dimensione. Al momento è possibile creare strutture da un millimetro cubo con risoluzione di 50 nanometri. Aumentando la dimensione si riduce la risoluzione, in modo direttamente proporzionale.

Questo approccio non è l’unico possibile per la creazione di strutture 3D in scala nanometrica, che per esempio sono piuttosto comuni nei microprocessori e nelle memorie a stato solido: in questi casi si depone uno strado 2D sopra l’altro, ma è utile solo in contesti limitati e richiede l’uso di processi litografici complessi e costosi. L’invenzione del MIT permette di superare i limiti delle altre tecnologie e creare strutture molto più complesse, a costi irrisori.

“Sono anni che cerchiamo sistemi migliori per realizzare nanomateriali più piccoli, ma abbiamo capito che, usando i sistemi esistenti e integrando i materiali in questo gel, si possono rimpicciolire in scala nanometrica senza distorcere la progettazione”, afferma Samuel Rodriques, tra gli autori della ricerca.

Autori che stanno lavorando anche alle possibili applicazioni di questa invenzione, le prime delle quali potrebbero essere nel campo dell’ottica: lenti per smartphone, microscopi ed endoscopi sono tra i primi possibili candidati per un uso concreto di questo restringimento. Per il futuro, invece, si pensa all’elettronica e la robotica miniaturizzata.

“Ci si possono fare cose di ogni genere. Democratizzare la fabbricazione nanometrica potrebbe aprire frontiere che non possiamo ancora immaginare”, continua Rodriques con entusiasmo. Un’affermazione del tutto condivisibile, perché i materiali usati sono all’ordine del giorno nei laboratori di tutto il mondo: il laser utilizzato non ha proprietà particolari, e il gel è lo stesso usato nei pannolini per bambini.

Ant-Man non è male, ma se proprio dovete scegliere date un’occasione a Tesoro mi si sono ristretti i ragazzi.

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Anche OnePlus punta ad essere il primo produttore a lanciare sul mercato uno smartphone 5G

di Federico Gambarelli

Nel corso del Qualcomm Snapdragon Technology Summit 2018, tenutosi ieri alle Hawaii, Pete Lau ha annunciato che OnePlus sarà il primo manufacturer a lanciare sul mercato uno smatphone 5G il prossimo anno.

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© federicogambarelli for Androidiani.com, 2018. | Permalink |

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Action camera, telecamere di sicurezza, dash cam, Yi Technology presenta il suo Black Friday

di Informazione Pubblicitaria

Ha preso il via da poche ore il Black Friday e Yi Technology sconta una vasta selezione dei propri prodotti, tra cui action camera, dash cam e telecamere di sicurezza.

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Il robot che impara a parlare dai video, quasi come un bambino vero

di Valerio Porcu

Al MIT (Massachusetts Institute of Technology) stanno lavorando a un sistema di Intelligenza Artificiale che impara il linguaggio come i bambini umani. La macchina guarda video sottotitolati, apprendendo i nomi degli oggetti, i significati delle parole e delle relazioni tra essi.

Si tratta, almeno in teoria, di un sistema più efficiente e rapido rispetto alle altre tecniche usate nell’elaborazione del linguaggio naturale (Natural Language Processing, NLP). All’inizio il sistema dovrà gestire un ventaglio di opzioni enorme e non saprà bene che cosa significa una parola o una frase; con il tempo però il numero di possibilità si andrà riducendo, portando a una migliore competenza linguistica. Concettualmente, si tratta dell’idea espressa da Noam Chomsky con la formulazione della Grammatica trasformazionale.

Nello specifico, il computer guarda il video e cerca di capire quanto siano precisi i sottotitoli che lo descrivono (per esempio: una donna prende una mela). Per farlo, cerca inizialmente di combinare immagini e testo, con associazioni casuali. A ogni passaggio e ogni nuovo video l’elaborazione diventa più precisa; Ripetendo il processo più e più volte l’algoritmo può arrivare anche a imparare una lingua partendo da zero, sostenuto dall’ipotesi che ci sono strutture e parole che si ripetono (i nomi degli oggetti, la relazione tra soggetti e azioni, e così via). La fase di addestramento in altre parole permette all’algoritmo di costruirsi in proprio sintassi e grammatica della lingua che sta studiando, proprio come fanno i bambini nella teoria della linguistica trasformazionale e in quelle (più raffinate) elaborate successivamente.

Secondo gli esperti del MIT, questo approccio sarebbe utile nello sviluppo di robot capaci di apprendere il linguaggio dalle persone che hanno intorno, quindi adattandosi a specifici modi di parlare, accenti, modi di dire e personalità. In ultima analisi, dunque, portare a robot un po’ più simili a noi. E incidentalmente un po’ più addentro alla uncanny valley.

Immagine; MIT

Il confronto con l’apprendimento dei bambini umani è legittimo ma limitato: i bambini imparano osservando e ascoltando, ma possono contare su molti altri stimoli quali le espressioni del viso, o il contatto e le interazioni fisiche tra persone. Oltre che ovviamente tutta la potenza cognitiva innescata dalle emozioni. Limiti che nei prossimi anni saranno probabilmente colmati, con robot in grado di percepire l’ambiente grazie a pelle artificiale ultrasensibile, di usare il riconoscimento facciale per distinguere le espressioni. Forse non manca molto, in effetti, prima che siano capaci di riconoscere un tono di voce; chissà che presto non diventino capaci di individuare il sarcasmo, dimostrando una volta per tutte che quello di Sheldon Cooper è un handicap cognitivo più che serio (ma divertente, poco ma sicuro).

Nonostante i limiti, il nuovo approccio proposto dal MIT potrebbe fare la differenza, in particolar modo per l’analisi e l’elaborazione di lingue poco diffuse e poco studiate – un dettaglio che potrebbe avere un impatto diretto sulla diffusione e l’uso della Rete stessa. Grazie al sistema proposto infatti diventa più semplice (e meno costoso) trovare materiali con cui addestrare gli algoritmi, grazie al buon numero di video sottotitolati che già si trovano online. Secondo Boris Katz (uno degli autori), poi, il nuovo sistema potrebbe persino aiutare a comprendere meglio i meccanismi sottostanti all’apprendimento infantile – che in buona parte è ancora un mistero.

Lo sapevi che gli studi Intelligenza Artificiale devono molto a un libro di Umberto Eco?

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