Letture per il finesettimana #10

[pubblicato originariamente su Scienza in rete il 20 novembre 2020]

Buon venerdì,
questa settimana parliamo di SpaceX che ha trasportato per la prima volta degli astronauti a bordo della Stazione Spaziale Internazionale, dei dubbi sulla presenza di fosfina nell’atmosfera di Venere, della crisi di riproducibilità dell’intelligenza artificiale, di come possiamo migliorare le previsioni dell’epidemia prendendo a esempio le previsioni meteo, degli ultimi aggiornamenti sui modelli climatici e sintetizziamo le notizie salienti sulla COVID-19.
Buona lettura e al prossimo venerdì (per segnalare questa newsletter agli amici ecco il link per l’iscrizione)

1 La navicella Dragon della compagnia privata SpaceX ha raggiunto la Stazione Spaziale Internazionale
Per la prima volta una compagnia privata ha trasportato quattro astronauti sulla Stazione Spaziale Internazionale (ISS), dove rimarranno per i prossimi sei mesi. La sonda è partita domenica dal Kennedy Space Center in Florida e ha raggiunto la ISS dopo 27 ore di volo. Questa operazione si ripeterà in futuro, con SpaceX e successivamente Boeing, che funzioneranno come taxi spaziali per gli astronauti della NASA [The Guardian]

2 Tra gli astronomi infuria il dibattito: è stata davvero rilevata fosfina nell’atmosfera di Venere?
A settembre un gruppo di ricercatori dell’università di Cardiff aveva pubblicato uno studio che documentava l’osservazione di misure spettrali riconducibili alla presenza di fosfina nell’atmosfera di Venere. Se questa conclusione fosse vera si tratterebbe della prova più robusta sull’esistenza di forme di vita fuori dal nostro pianeta. Ma negli ultimi due mesi numerosi gruppi hanno sollevato dei dubbi sulla validità dell’osservazione. L’International Astronomical Union ha poi emesso un comunicato in cui richiamava il gruppo di Cardiff riguardo al suo stile di comunicazione con i media, ricordandogli che è un dovere etico comunicare verso il grande pubblico mantenendo il massimo rigore scientifico [Physics World]

3 L’intelligenza artificiale attraversa una profonda cristi di riproducibilità
A metà ottobre Nature ha pubblicato la lettera preoccupata di 31 scienziati in risposta a uno studio apparso sulla stessa rivista all’inizio dell’anno e riguardante un nuovo sistema di deep learning sviluppato da Google per rilevare forme iniziali di tumore al seno dalle immagini mammografiche (ne avevamo parlato qualche settimana fa). La loro accusa è che più che un articolo per documentare una scoperta scientifica sembrava essere una campagna pubblicitaria dell’ultimo sistema messo a punto dall’azienda. I dettagli riguardanti il codice e i dati su cui era stato allenato erano talmente scarsi da non permettere una valutazione indipendente. Secondo i firmatari della lettera, il caso di Google è solo l’ultimo esempio di una tendenza generale nel campo dell’intelligenza artificiale (IA). Per alcuni questo è dovuto al fatto che l’IA è diventata una scienza sperimentale relativamente di recente e la sua comunità non ha ancora acquisito pienamente i metodi di lavoro che in altri campi, come la fisica o la biologia, sono la consuetudine [MIT Technology Review]

4 Simulare l’epidemia: cosa possono imparare gli epidemiologi dai modelli numerici per le previsioni meteorologiche?
La Royal Society ha commissionato a un gruppo di esperti uno studio di revisione di CovidSim, il modello di previsione dell’epidemia messo a punto dal gruppo dell’Imperial College e i cui risultati hanno informato a marzo le azioni del governo britannico. L’analisi, che deve ancora essere sottoposta a peer-review, ha mostrato che il modello avrebbe beneficiato della cosiddetta ‘simulazione di ensemble’, una pratica di routine nei sistemi numerici di previsione meteo (ma anche nello studio della dinamica molecolare). Si tratta di simulare l’andamento dell’epidemia variando i parametri di input all’interno del loro intervallo di confidenza per valutare quanto le previsioni ottenute siano sensibili a questi parametri. Stiamo parlando di quantità come il grado di contagiosità e letalità del virus, il numero di contatti stretti tipici in diverse situazioni della vita quotidiana, o l’efficacia di certe misure restrittive. Insomma grandezze che, soprattutto all’inizio di un’epidemia dovuta a un virus nuovo, sono affette da estrema incertezza. Lo studio ha permesso di capire che i parametri più rilevanti alla previsione del numero dei decessi sono la lunghezza del periodo in cui un soggetto asintomatico è contagioso, l’efficacia delle misure di distanziamento sociale e il tempo che intercorre tra l’infezione e l’isolamento [Nature]

6 I modelli climatici più recenti rivedono al rialzo le loro proiezioni sulla temperatura globale, ma non sono i più accurati
Il Coupled Model Intercomparison Project è un database che raccoglie i maggiori modelli climatici per confrontarne le previsioni. Recentemente sono state depositate le ultime simulazioni, alcune delle quali hanno rivisto al rialzo l’evoluzione della temperatura globale. Tuttavia uno studio, pubblicato da poco sulla rivista Earth System Dynamics, mostra come pesando i risultati dei modelli nel database secondo l’accuratezza delle loro previsioni sul passato, gli scenari con i più alti livelli di riscaldamento sembrano essere molto poco probabili. “È ancora necessaria un’azione decisiva per il clima, ma gli scenari che prevedono il riscaldamento più estremo sembrano essere poco realistici” ha affermato su Twitter Lukas Brunner, climatologo all’ETH di Zurigo primo autore della ricerca [Ars Technica]

6 Aggiornamenti COVID-19
× Lo studio del sangue di persone guarite dalla COVID-19 suggerisce che l’immunità al coronavirus potrebbe durare anni [The New York Times]
× Uno studio mostra che i bambini producono anticorpi contro il coronavirus più deboli e in numero minore rispetto agli adulti e questo spiegherebbe perché contrastano l’infezione più velocemente e senza ammalarsi seriamente [The New York Times]
× L’incontro con i coronavirus responsabili di alcuni raffreddori potrebbe generare anticorpi in grado di neutralizzare anche il SARS-CoV-2. Questo spiegherebbe perché i bambini si ammalano meno degli adulti [The New York Times]
× Il vaccino prodotto dalla società Moderna ha ridotto il rischio di infezione da COVID-19 del 94,5% [STATA News]
× Pfizer e BioNTech pronti a presentare i dati del vaccino contro COVID-19 alla FDA che mostrano un’efficacia del 95% [STATA News]
× Un studio ha cercato di stabilire quali siano le politiche di contenimento dell’epidemia di COVID-19 più efficaci tra quelle già implementate nel mondo. Non è cosa facile [Ars Technica]
×  Primo test diagnostico molecolare da condurre autonomamente a casa approvato negli Stati Uniti [NPR]
× Il governo delle app di tracciamento soffre una contraddizione: senza che queste vengano adottate da un numero sufficiente di persone non è possibile dimostrarne l’efficacia, ma senza dimostrarne l’efficacia non è possibile giustificarne e promuoverne l’adozione su larga scala. Come risolverla? [Science]

Pubblicato da

Chiara Sabelli

Cerco. E, quando trovo, racconto. Giornalista scientifica freelance. Fisica di formazione, in finanza dopo il PhD.

Lascia un commento

Il tuo indirizzo email non sarà pubblicato.