venerdì 10 marzo 2017

Deep Learning

Dalle reti neurali artificiali alla vera intelligenza artificiale

Riccardo Zecchina - Dipartimento di Scienza Applicata e Tecnologia (DISAT) - Politecnico di Torino

Riccardo Zecchina è ordinario di Fisica teorica al Politecnico di Torino e responsabile dell’unità di Inferenza statistica e Biologia computazionale alla Human Genetics Foundation (HuGeF, Torino). Tra i suoi interessi di ricerca possiamo elencare la fisica statistica, neuroscienze computazionali e biologia computazionale, algoritmi distribuiti per l’ottimizzazione e l’inferenza statistica.
La slide in cui Zecchina mette a confronto il metodo scientifico di Galilei
e il processo per la conoscenza scientifica nel prossimo futuro

L'occasione di ascoltare il professor Zecchina l'abbiamo avuta anzi, l'abbiamo cercata costruendo la visita di istruzione in modo che ci trovassimo a Torino il nove di marzo (2017) in occasione del suo intervento a Giovedìscienza dal titolo Dalle reti neurali alla vera intelligenza artificiale.
La parte per noi interessante della conferenza è stato il paragone tra il metodo scientifico così come lo definì Galilei e la nuova struttura della conoscenza scientifica che si va delineando grazie (o a causa) della grande abbondanza di dati sperimentali, abbondanza che richiede ormai nuove tecniche per la costruzione di un modello di analisi del fenomeno studiato.
Proprio la costruzione del modello è il cardine dell'attività di alternanza scuola-lavoro della classe e il centro di gravità del progetto (vedi Progetto per un laboratorio di matematica in questo stesso blog.

L'intervento del professor Zecchina, davvero interessante e facilmente comprensibile anche a un pubblico non specializzato, è disponibile qui di seguito. La parte che ci interessa direttamente è discussa circa sette minuti dopo l'inizio.


Potete sperimentare un simulatore di reti neurali artificiali che mostra come avviene l'apprendimento delle reti all'indirizzo: playground.tensorflow.org.

domenica 19 febbraio 2017

Gravitational Waves and Coalescing Black Holes

La locandina dell'evento
Mercoledì 15 gennaio abbiamo partecipato alla lettura che il professor Thibault Damour ha tenuto presso l'Istituto per le Applicazioni del Calcolo (CNR-IAC) a Roma su Onde Gravitazionali e coalescenza di buchi neri. Seguendo questo collegamento potete leggere l'abstract della conferenza.
L'invito a partecipare è arrivato grazie all'interessamento di Donato Bini dell'IAC, uno dei tutor esterni dell'attività di alternanza scuola-lavoro, che ha proposto a uno dei gruppi di lavoro proprio un problema legato all'analisi delle onde gravitazionali emesse durante la coalescenza di due buchi neri. Si riferisce al fenomeno osservato dai due osservatori statunitensi LIGO e annunciati su Physical Review Letters del 12 febbraio del 2016 https://physics.aps.org/featured-article-pdf/10.1103/PhysRevLett.116.061102.

Il professor Damour ha parlato in inglese ma gli studenti sono riusciti a seguire abbastanza bene il filo del discorso superando le difficoltà dovute alla lingua ma soprattutto all'argomento. Il professore ci ha un po' aiutato spesso proponendo una spiegazione intuitiva del processo o del particolare passaggio prima della spiegazione più dettagliata e formale.
Dobbiamo anche ringraziare Donato Bini che ci ha aiutato intervenendo a scuola sabato (11 febbraio scorso) per presentare a grandi linee il problema, il modello proposto da Damour e Buonanno - Effective One Body Model, e le motivazioni che hanno portato alla costruzione di questo modello.

Devo dire che, malgrado fossi abbastanza perplesso, almeno inizialmente, la mattinata è stata positiva. Gli studenti hanno seguito con interesse sforzandosi di capire e i passaggi più complessi sono stati affrontati successivamente al ritorno in classe cercando, per quanto possibile, di rispondere alle domande e ai dubbi dei ragazzi.
Sicuramente hanno avuto la possibilità di assaggiare il sapore di una conferenza di questo livello!

Qui di seguito l'intervento del professor Thibault Damour a Giovedìscienza il 16 febbraio 2017 a Torino: L'enigma della gravità. Un percorso tra universi possibili e ricerche teoriche.

domenica 29 gennaio 2017

Un secondo video-tutorial per xMaxima

Un tutorial per scoprire come determinare una funzione approssimante di tipo polinomiale usando l'applicazione CAS (Computer Algebra System) xMaxima, fa seguito al primo tutorial sull'approssimazione lineare. Un tutorial questa volta davvero utile: l'approsimazione per mezzo di polinomi di una serie di dati sperimentali è il fulcro di molti dei laboratori/fascicoli del progetto Research in Action e le operazioni connesse spesso impossibili da svolgere con carta, penna e calcolatrice per cui è essenziale l'uso di un software come xMaxima.
Il polinomio approssimante è calcolato usando il metodo classico (in cui si impone il passaggio del polinomio per un certo numero di punti) descritto nel Toolbox.
Il tutorial illustra l'uso della funzione sum, già vista nel precedente tutorial, ma questa volta usata digitando direttamente l'istruzione da tastiera. Mostra anche un uso interessante delle variabili, usate per memorizzare non tanto valori quanto liste e istruzioni e, collegato a questo uso, spiega l'utilizzo dell'istruzione subst che serve per sostituire elementi in una espressione.
Il file di xMaxima con questo esempio si può scaricare dalla pagina Download o direttamente seguendo questo collegamento.


venerdì 13 gennaio 2017

Video-tutorial per xMaxima n.1

Approssimazione di dati lineari

Disponibile un primo video-tutorial per l'applicazione xMaxima, l'applicazione CAS (Computer Algebra System) usata nei laboratori/fascicoli del progetto Research in Action.
Il tutorial guida alla costruzione di un modello per una serie di dati lineari, in altre parole spiega come determinare l'equazione della retta che approssima al meglio i dati usando il metodo del coefficiente angolare medio, uno dei metodi descritti nel Toolbox. La flessibilità e la potenza di xMaxima fa si che questo calcolo si possa eseguire con pochissime istruzioni, in particolare si spiega come usare la funzione sum che sarà spesso usata in tutti i laboratori.
Il video-tutorial fa riferimento al secondo esempio di approssimazione di dati lineari citato nella pagina Download di questo stesso blog, il corrispondente file in GeoGebra può essere scaricato seguendo questo collegamento.



mercoledì 4 gennaio 2017

La Ludoteca di Natale

C’è stata la possibilità di giocare a Latina nelle ultime vacanze natalizie (Natale 2016), infatti la Lu(ri)doteca, il liceo scientifico G.B. Grassi di Latina, l’Istituto di Fotonica e Nanotecnologie (CNR-IFN) di Roma, con il patrocinio del comune di Latina, hanno organizzato due serate di gioco nei locali della ex-STEP, in via Armando Diaz, proprio di fronte la libreria La Feltrinelli. Una ludoteca natalizia aperta a tutti per provare alcuni tra i migliori giochi da tavolo: Coloni di Catan, Rush&Bash, Carcassonne, Stone Age, …

I ragazzi della 4°E del liceo scientifico G.B. Grassi, coadiuvati da Fabio Chiarello (ideatore e organizzatore del concorso Fotonica in gioco) hanno guidato i partecipanti al gioco con il duplice scopo del divertimento e dell’esperienza di scienza attraverso Quantum Race, Pandemia, Lampo di Genio, Alta tensione, … rinnovando l’esperienza già fatta con la Ludoteca della scienza la Notte europea dei ricercatori la presso l’Area di ricerca di Tor Vergata a Roma.

Radio Luna ha intervistato Fabio Chiarello e Gualtiero Grassucci a proposito della Ludoteca di Natale. Le due brevi interviste sono state programmate all’interno della trasmissione Qui Latina di Francesca Balestrieri e mandate in onda il 29 e il 30 dicembre. Qui potete trovare l’articolo sul sito di Radio Luna – http://www.radioluna.it/news/…/successo-per-natale-in-gioco-allex-step-di-via-diaz-a-latina/ – con gli audio delle due chiacchierate.

L’esperienza si è conclusa, la prima a Latina, dopo due intense serate di gioco e divertimento. Ed è stato senza dubbio un successo. La seconda giornata, martedì 3 gennaio, anche meglio della prima. Nelle ore centrali del pomeriggio le sale della ex-Step si sono riempite di spettatori ma soprattutto di giocatori tanto da far sentire la mancanza di sedie. E questa volta davvero i giochi sono stati usati e riusati e usati ancora. I visi sorridenti o concentrati di ragazzi e adulti impegnati in una partita sono la prova evidente di quanto siano stati divertenti e vissuti questi due pomeriggi natalizi.

Ringraziamo l’assessore Felice Costanti e il comune di Latina che ci hanno dato la possibilità di vivere queste due belle giornate. Così come dobbiamo ringraziare Fabio Chiarello e i ragazzi delle scuole di Latina partecipanti al concorso Fotonica in gioco - http://www.fotonicaingioco.ir - e gli studenti della 4°E del liceo Grassi di Latina - http://www.liceograssilatina.org - che hanno animato la ludoteca!
Seguendo questo collegamento potete leggere un articolo-intervista a Fabio Chiarello e Gualtiero Grassucci mentre qui potete leggere i ringraziamenti del comune di Latina alla scuola.
L'ingresso dei locali della ex-Step a Latina, dove è stata organizzata la ludoteca di Natale
Alcuni ragazzi del liceo Grassi che hanno animato la ludoteca
La ludoteca in pieno svolgimento

giovedì 15 dicembre 2016

Dinamica delle popolazioni

Una verifica del principio di Malthus

Il laboratorio sulla dinamica delle popolazioni è una specie di test, una prova di quest'idea che è alla base delle attività di scuola-lavoro. La realizzazione di questo laboratorio e del materiale a corredo, oltre ad avere valore di per se stessa, è servita per mettere a punto le procedure, i meccanismi, la grafica e tutto quello che può servire per il completamento del progetto.
Realizzato grazie alla collaborazione di Silvia Basile ed Eleonora Grassucci, su un'idea di Mimmo Iannelli (Università di Trento, Dipartimento di Matematica). Un’introduzione online sulla teoria matematica delle popolazioni si può trovare seguendo questo collegamento.
Il laboratorio è stato completato nella primavera del 2017 e il fascicolo corrispondente si può scaricare seguendo questo collegamento. Per ulteriori informazioni si può leggere il post Il secondo fascicolo: Dinamica delle popolazioni.

La dinamica delle popolazioni

Alcune pagine del fascicolo dedicato al principio di Malthus
Sin dalla fine del Settecento numerosissime sono state le ricerche riguardanti la crescita demografica della popolazione mondiale. Effettivamente, come è facile pensare, l’uomo, seguendo gli ideali umanistici, ha da sempre prestato attenzione a se stesso e agli eventi a lui direttamente collegati come nascite, morti e malattie. La demografia quindi è proprio una scienza che studia l’aspetto quantitativo dell’andamento della popolazione, cercando di costruire un modello matematico, ovvero di una semplificazione astratta della realtà che permetta l’analisi di un singolo
aspetto del fenomeno studiato.
Sostanzialmente il metodo per studiare una popolazione è suggerito da Vito Volterra nel 1927:
Per poter trattare la questione matematicamente conviene partire da ipotesi che, pure allontanandosi dalla realtà, ne diano una immagine approssimata. Anche se la rappresentazione sarà, almeno in un primo momento, grossolana, pure, se essa sarà semplice, vi si potrà applicare il calcolo e verificare o quantitativamente o anche qualitativamente se i risultati che si ottengono corrispondono
ai dati statistici e quindi saggiare la giustezza delle ipotesi di partenza e avere il terreno preparato per nuovi risultati.
(Variazioni e fluttuazioni del numero d’individui in specie animali conviventi, pubblicato nelle Memorie del R. Comitato talassografico italiano, Mem. CXXXI, 1927).
Seguendo questo principio, qui vorremmo proporre un laboratorio che verifichi la correttezza
Popolazione e PIL USA tra il 1800 e il 1900
o meno di un principio - il principio di popolazione - confrontando il modello matematico, per
quanto semplificato, con dati statistici reali.

Il principio di Malthus

Il principio di popolazione fu proposto da Thomas Robert Malthus in un suo famoso saggio nel 1798 e in parole molto semplici si può enunciare in questo modo: la popolazione di un paese aumenta con progressione geometrica, le risorse invece crescono in progressione aritmetica. Citando testualmente:
Taking the population of the world at any number, a thousand millions, for instance, the human species would increase in the ratio of 1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256, 512, etc. and subsistence as 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, etc. In two centuries and a quarter, the population would be to the means of subsistence as 512 to 10: in three centuries as 4096 to 13, and in two thousand years the difference would be almost incalculable, though the produce in that time would have increased to an immense extent. (Essay on the Principle of Population as it Affects the Future Improvement of Society with Remarks on the Speculations of Mr. Godwin, M. Condorcet, and Other Writers, Saggio sul principio di popolazione e sui suoi effetti sul futuro miglioramento della società, 1798 pubblicato con lo pseudonimo J. Johnson).
Traducendo liberamente:
Considerando una popolazione mondiale pari a un miliardo di individui, per esempio, questa aumenterebbe nel rapporto di 1, 2, 4, 8 ... mentre le risorse come la progressione 1, 2, 3, 4 ... In due secoli e un quarto il rapporto tra popolazione e risorse sarebbe di 512 a 10, in tre secoli come 4096 a 13 e in duemila anni il rapporto sarebbe praticamente incalcolabile anche se la produzione di risorse fosse aumentata di una quantità immensa. In altre parole, la popolazione cresce in modo esponenziale mentre le risorse aumentano in modo lineare.
Uno scenario apocalittico!
Il nostro scopo è allora quello di controllare se, nel secolo successivo alla pubblicazione del saggio, questa previsione (profezia?) si è realizzata oppure no costruendo un modello matematico per l’aumento della popolazione degli Stati Uniti nel XIX secolo confrontandolo con un modello analogo realizzato per la produzione di grano nello stesso periodo.

Prerequisiti

Per questo laboratorio è necessario conoscere:
  • la geometria analitica della retta
  • logaritmi ed esponenziali e loro proprietà (in particolare è necessario saper tracciare il grafico di funzioni esponenziali)

Obiettivi

Confrontare un modello per la crescita della popolazione, ottenuto approssimando i dati della
popolazione degli Stati Uniti tra il 1800 e il 1900, con il modello ricavato dai dati della produzione
di grano nello stesso periodo sempre negli USA. Sarà necessario conoscere un metodo per
approssimare dati lineari ed esponenziali.
I risultati del laboratorio tracciati usando GeoGebra: in colore rosso più scuro la spezzata ottenuta rappresentando i dati sul piano cartesiano, in rosso più chiaro la curva esponenziale ottenuta approssimando i dati, tratteggiata in arancione la regressione realizzata direttamente da GeoGebra con un modello esponenziale. In azzurro gli stessi dati in scala logaritmica.

giovedì 8 dicembre 2016

xMaxima

In molti casi, nei laboratori proposti da RiA - Research in Action, i dati da manipolare proverranno da esperimenti reali e misure concrete, effettuate in veri esperimenti per cui non sarà facile effettuare i calcoli necessari alla costruzione e alla gestione del modello: carta e penna non basteranno!
Sarà necessario allora ricorrere a un’applicazione CAS - Computer Algebra System, capace di eseguire calcoli simbolici, derivate, e quant’altro sia necessario. In questa serie di laboratori abbiamo usato xMaxima un’applicazione open source abbastanza semplice da usare.
La scelta è caduta su xMaxima per la sua potenza e la sua relativa facilità d’uso una volta che ci si è impadroniti dei comandi principali ma anche perché gli studenti familiarizzino con applicazioni a riga di comando.

xMaxima infatti è un'applicazione completa per il calcolo simbolico ma anche per quello numerico, in grado di manipolare espressioni, funzioni, vettori, matrici, liste, applicando comandi e istruzioni all'algebra, all'analisi matematica e numerica, alla statistica. Integra un linguaggio di programmazione, mediante il quale è possibile definire nuove funzionalità che però in questi laboratori non viene usato. Maxima è figlio del programma Macsyma (MAC's Symbolic Manipulation) nato negli anni sessanta al MIT (Massachessets Institute of Technolgy) come primo sistema di calcolo algebrico, svilupato e mantenuto dal professor William Shekter fino alla sua morte nel 1988 è divenuto open source.
Ci sono versioni di xMaxima per molti sistemi operativi, incluso Microsoft Windows e Android. L'applicazione si può scaricare seguendo questo collegamento, sullo stesso sito (ma anche online) è possibile trovare molto materiale didattico, manuali e tutorial.

Una schermata di xMaxima verione per Microsoft Windows