La ricerca dagli scienziati del Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione dell'Università di Pisa.

Strutture in silicio dell’ordine di grandezza di nanometri (nanostrutture) e integrabili su chip che funzionano da generatori termoelettrici, convertendo direttamente il calore in energia elettrica.

La novità arriva da un team di ingegneri elettronici del dipartimento di ingegneria dell’Informazione dell’Università di Pisa, che hanno pubblicato due lavori su riviste internazionali, dimostrando la validità di una tecnologia basata su un materiale, come il silicio, biocompatibile e non inquinante (si ricava a partire dalla sabbia) per la produzione di “green energy”.

Se l’applicazione dell’intelligenza artificiale è ormai di uso comune per l’individuazione e la lettura delle espressioni umane, finora la sua applicazione per specie di primati che non fossero l’uomo era inesplorata. Oggi l’Università di Torino è promotrice del primo studio orientato all’utilizzo dell’I.A. per decodificare le espressioni facciali dei primati non umani. La ricerca, pubblicata sulla rivista Ecological Informatics, mostra come l’utilizzo delle tecniche di deep learning possa essere efficace nel riconoscere i gesti facciali di lemuri e gibboni, facilitando l'indagine del repertorio facciale e consentendo una ricerca comparativa più efficace.

Un team di ricerca del Cnr-Ispc ha messo a punto una nuova metodologia basata sull’Intelligenza Artificiale per esaminare e assemblare in modo rapido e accurato grandi quantità di dati generati dalle tecniche spettroscopiche con raggi X applicate ai dipinti. Il metodo è stato sperimentato su due frammenti della Pala Baronci di Raffaello Sanzio conservati a Napoli, presso il Museo di Capodimonte. Lo studio è pubblicato su ‘Science Advances’
In un recente studio pubblicato su Science Advances, un gruppo di ricercatori dell'Istituto di scienze del patrimonio culturale del Consiglio nazionale delle ricerche (Cnr-Ispc) ha introdotto un metodo innovativo, basato sull'intelligenza artificiale, per l’analisi dei dati spettrali ottenuti tramite la tecnica Macro X-ray Fluorescence (MA-XRF) applicata allo studio delle opere pittoriche. Il nuovo approccio è stato applicato, come caso pilota, ai dati MA-XRF di due frammenti sopravvissuti della Pala Baronci dipinta da Raffaello nel XVI secolo ed esposti al Museo di Capodimonte a Napoli. Negli ultimi anni i progressi tecnologici nelle tecniche di imaging non invasivo applicate allo studio e alla conservazione dei dipinti hanno favorito l'emergere di nuovi metodi computazionali avanzati, in grado di analizzare in modo rapido e accurato le grandi quantità di dati generate nelle singole misure.

La Gioconda di Leonardo da Vinci in due millimetri, il Cherubino dell’Università di Pisa in appena mezzo millimetro. Sono micro “prove di maestria” per testare un nuovo prototipo di stampante ad alta risoluzione dell’Ateneo pisano destinato a fabbricare microdispositivi elettronici su supporti bidimensionali come la carta. Lo strumento è infatti in grado di realizzare stampe a risoluzioni submicrometriche, superando i limiti dei dispositivi attualmente in commercio.

“Questa miniaturizzazione costituisce un ulteriore passo avanti - spiega Elisabetta Dimaggio, ricercatrice dell’Università di Pisa - Il futuro è infatti nell’elettronica flessibile e indossabile, nella creazione di sistemi alternativi rispetto a quelli classici basati su silicio che possano adattarsi a diverse superfici per portare l'elettronica ovunque, proprio lì dove serve. In questo scenario, uno dei campi di applicazione più promettenti è ad esempio quello biomedicale con apparecchi indossabili e capaci di registrare i parametri vitali senza dover necessariamente far ricorso a sistemi ingombranti o invasivi”.