Tendenza evolutiva degli aggregati mucillaginosi nell’Adriatico nord-occidentale

Nelle coste dell’Adriatico nord-occidentale il manifestarsi di eventi mucillaginosi, dovuti alla microalga Gonyaulax fragilis, negli ultimi anni ha assunto andamenti più frequenti. Ciò ha creato numerose problematiche sia ambientali che legate alle attività produttive. L’obiettivo del lavoro è quello di ricercare i fattori che influenzano la comparsa, lo sviluppo e la persistenza degli aggregati mucillaginosi nella fascia di mare studiata. Sono stati analizzati (per gli anni 2002 – 2003 – 2005 - 2012) i dati registrati dalle campagne di monitoraggio della Struttura Oceanografica Daphne - ARPA ER dal Po di Goro a Cattolica. Sono stati individuati 4 transetti e 12 stazioni di monitoraggio, le più adatte allo studio per via delle loro caratteristiche e della loro distribuzione spaziale. La salinità, la temperatura, la clorofilla “a” e la profondità sono state relazionate, attraverso analisi statistiche, alla presenza/assenza dell’evento mucillaginoso, alla sua intensità ed alla sua persistenza. I risultati indicano che la salinità e la densità dell’aggregato (quest’ultima legata alla profondità) influenzano sia lo svilupparsi che il progredire dell’evento mucillaginoso a differenza della clorofilla “a” e della temperatura. Lo studio attira anche l’attenzione sull’idrodinamismo e sulle condizioni “ecologiche” che possono favorire la comparsa della dinoflagellata Gonyaulax fragilis, fattori ritenuti fondamentali sia per gli aspetti conoscitivi della dinamica del fenomeno che per quelli previsionali.

Principi e metodi della robotica evolutiva

L’intelligenza artificiale, ovvero lo studio e la progettazione di sistemi intelligenti, mira a riprodurre alcuni aspetti dell’intelligenza umana, come il linguaggio e il ragionamento deduttivo, nei computer. La robotica, invece, cerca spesso di ricreare nei robot comportamenti adattativi, come l’abilità di manipolare oggetti o camminare, mediante l’utilizzo di algoritmi in grado di generare comportamenti desiderati. Una volta realizzato uno di questi algoritmi specificamente per una certa abilità, si auspica che tale algoritmo possa essere riutilizzato per generare comportamenti più complessi fino a che il comportamento adattativo del robot non si mostri ad un osservatore esterno come intelligente; purtroppo questo non risulta sempre possibile e talvolta per generare comportamenti di maggiore complessità è necessario riscrivere totalmente gli algoritmi. Appare quindi evidente come nel campo della robotica l’attenzione sia incentrata sul comportamento, perché le azioni di un robot generano nuove stimolazioni sensoriali, che a loro volta influiscono sulle sue azioni future. Questo tipo di intelligenza artificiale (chiamata propriamente embodied cognition) differisce da quella propriamente detta per il fatto che l’intelligenza non emerge dall’introspezione ma dalle interazioni via via più complesse che la macchina ha con l’ambiente circostante. Gli esseri viventi presenti in natura mostrano, infatti, alcuni fenomeni che non sono programmati a priori nei geni, bensì frutto dell’interazione che l’organismo ha con l’ambiente durante le varie fasi del suo sviluppo. Volendo creare una macchina che sia al contempo autonoma e adattativa, si devono affrontare due problemi: il primo è relativo alla difficoltà della progettazione di macchine autonome, il secondo agli ingenti costi di sviluppo dei robot. Alla fine degli anni ’80 nasce la robotica evolutiva che, traendo ispirazione dall’evoluzione biologica, si basa sull’utilizzo di software in grado di rappresentare popolazioni di robot virtuali e la capacità di farli evolvere all’interno di un simulatore, in grado di rappresentare le interazioni tra mente e corpo del robot e l’ambiente, per poi realizzare fisicamente solo i migliori. Si utilizzano algoritmi evolutivi per generare robot che si adattano, anche dal punto di vista della forma fisica, all’ambiente in cui sono immersi. Nel primo capitolo si tratterà di vita ed evoluzione artificiali, concetti che verranno ripresi nel secondo capitolo, dedicato alle motivazioni che hanno portato alla nascita della robotica evolutiva, agli strumenti dei quali si avvale e al rapporto che ha con la robotica tradizionale e le sue declinazioni. Nel terzo capitolo si presenteranno i tre formalismi mediante i quali si sta cercando di fornire un fondamento teorico a questa disciplina. Infine, nel quarto capitolo saranno mostrati i problemi che ancora oggi non hanno trovato soluzione e le sfide che si devono affrontare trattando di robotica evolutiva.

Robotica evolutiva: stato dell'arte e sviluppi futuri

Le azioni che un robot dovrà intraprendere per riuscire a portare a termine un determinato task non sono sempre note a priori. In situazioni dove l’ambiente in cui il robot si muove e con cui interagisce risulta impredicibile, variabile o persino ignoto, diventa pressocché impossibile progettare un algoritmo universale, che tenga conto di tutte le possibili variabili, avvalendosi dei metodi classici di programmazione e design. La Robotica Evolutiva (ER) è una branca della Computazione Evolutiva (EC) che si occupa di risolvere questo problema avvalendosi di specifici Algoritmi Evolutivi (EA) applicati alla robotica. Gli utilizzi della Robotica Evolutiva sono molteplici e spaziano dalla ricerca di soluzioni per problemi/task complessi allo studio e alla riproduzione di fenomeni fisiologici e biologici per riuscire a comprendere (o ipotizzare) l’evoluzione di alcuni tratti genetici presenti nel genere animale/umano. Lo scopo di questo elaborato è di predisporre una base, una visione generale per chiunque voglia intraprendere studi approfonditi nella Robotica Evolutiva, esaminando lo stato attuale delle sperimentazioni, gli obiettivi raggiunti e le sfide che ogni ricercatore di ER deve affrontare ogni giorno per riuscire portare questo campo di studi nel mondo reale, fuori dall’ambiente simulato e ideale.

Analisi evolutiva delle radiosorgenti tramite indagine su “compact steep spectrum" (CSS) e “high frequency peakers” (HFP)

in questo lavoro di tesi verrà fornita dapprima una descrizione degli oggetti che andremo a studiare, e cioè i nuclei galattici attivi (AGN), con un richiamo alle strutture più importanti di cui si costituiscono i loro sottogruppi: Quasar e radiosorgenti. Saranno forniti i segni distintivi con cui poter riconoscere queste forme di sorgenti radio e verrà fornito un modello che consenta di concepire il ciclo vitale radiativo a cui sono destinati tali classi di radiogalassie. Si vedrà che il tipo di radiazione emessa è prevalentemente non termico, anch’essa vista come una loro caratteristica peculiare. Si darà quindi una descrizione di questo meccanismo di radiazione ,che corrisponde all’emissione di sincrotrone, e si analizzeranno, facendo riferimento a questa base teorica, dati provenienti da una particolare tipologia di radiosorgenti: le “High Frequency Peakers” (HFP) che, come si evince dal nome stesso, rappresentano delle sorgenti con uno spettro di radiazione con picco riscontrabile alle alte frequenze. Si studieranno i dati raccolti dal catalogo TGSS a 150MHz con la speranza di avere riscontri tali da poter confermare o rigettare il modello evolutivo che prendiamo in considerazione per descrivere il ciclo vitale di questa classe di oggetti astronomici e di cui daremo spiegazione nelle prossime pagine.