Italiani premiati per un algoritmo di cooperazione sociale

[pubblicato originariamente su Scienza in rete il 18 dicembre 2020]

Si è conclusa sabato scorso l’edizione 2020 della Neural Information Processing Systems Conference (NeurIPS), una delle più importanti conferenze nel campo dell’intelligenza artificiale e del machine learning. Ogni anno alcuni fra gli articoli accettati per la presentazione alla conferenza ricevono dei riconoscimenti particolari e quest’anno tra i tre premiati c’è anche uno studio italiano. «Erano almeno quindici anni che un team italiano non otteneva questo riconoscimento, siamo molto soddisfatti», commenta Nicola Gatti, professore associato presso il Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria del Politecnico di Milano, e uno dei quattro autori dell’articolo. Non si tratta di un riconoscimento di poca importanza. Insieme al lavoro del Politecnico è stato premiato anche il generatore di linguaggio GPT-3 sviluppato dalla società di San Francisco OpenAI, di cui avevamo parlato qui, che spicca per essere uno degli algoritmi di machine learning con il più alto costo di calibrazione di sempre, circa 4,5 milioni di dollari.

Nicola Gatti e i suoi collaboratori, Andrea Celli (ora ricercatore postdoc nel Core Data Science team di Facebook), Alberto Marchesi (ricercatore postdoc al Politecnico di Milano) e Gabriele Farina (dottorando alla Carnegie Mellon University), hanno fatto un passo importante verso la soluzione di un problema introdotto nel 1974 dal premio Nobel per l’economia Robert Aumann nell’ambito della teoria dei giochi. Si tratta del lavoro in cui Aumann ha formulato il concetto di “equilibri correlati”, una forma generalizzata del concetto di equilibrio proposto da Nash nel 19501. Gli equilibri correlati si ottengono supponendo che esista un “mediatore” che consiglia i partecipanti individualmente e privatamente sulle strategie da adottare. Un equilibrio correlato si raggiunge quando nessun giocatore ha un incentivo a deviare rispetto al comportamento suggerito dal mediatore, sotto l’ipotesi che tutti gli altri seguano i suggerimenti del mediatore. Aumann ha mostrato che in alcuni casi gli equilibri correlati possono portare a un’analisi più raffinata dell’interazione sociale. In un certo senso la figura del mediatore garantisce, sotto opportune ipotesi, che i giocatori producano un esito socialmente virtuoso pur perseguendo i loro obiettivi personali. «Gli equilibri correlati hanno anche un’altra proprietà interessante: sono molto più semplici da calcolare rispetto a quelli di Nash», spiega Nicolò Cesa-Bianchi, professore ordinario di computer science all’Università Statale di Milano che non è coinvolto nello studio. Cesa-Bianchi è autore di uno dei libri di riferimento sugli algoritmi di apprendimento per la previsione delle sequenze, rilevanti nel campo della teoria dei giochi, degli investimenti finanziari o della compressione dei dati.

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Letture per il finesettimana #14

[pubblicato originariamente su Scienza in rete il 18 dicembre 2020]

Buon venerdì,
questa settimana parliamo di come la pandemia ha cambiato la ricerca scientifica, dei lavoratori invisibili nel settore del machine learning, delle tecnologie biometriche finanziate dalla Commissione europea per la sicurezza e la sorveglianza, dei primi cinque anni dalla firma dell’accordo di Parigi e diamo gli ultimi aggiornamenti su COVID-19.
Buona lettura e vi diamo appuntamento all’8 gennaio (per segnalare questa newsletter agli amici ecco il link per l’iscrizione)

1 Come la COVID-19 ha cambiato la scienza e quali debolezze ne ha messo in luce
Il salto del un nuovo coronavirus SARS-CoV-2 nella specie umana e il conseguente diffondersi di una epidemia globale ha avuto un impatto enorme sulla ricerca scientifica e sui suoi protagonisti, scrive il giornalista scientifico Ed Yong per The Atlantic. Alcuni hanno, in brevissimo tempo, riconvertito i loro laboratori per occuparsi del nuovo virus, interrompendo le ricerche su cui stavano lavorando. Altri, che di virus fino a quel momento non si erano mai occupati, hanno cominciato ad analizzare i dati e formulare modelli di previsione della dinamica del contagio che potessero informare le decisioni politiche. Nel giro di nove mesi sono stati sviluppati 54 vaccini, 3 dei quali hanno già concluso i loro studi di fase 3, sfruttando, a volte per la prima volta, delle tecnologie a cui si lavorava da decenni. L’intero mondo della ricerca ha investito tutte le sue energie su un unico problema, ricevendo anche flusso di finanziamenti, pubblici e privati, mai visto prima. Questo incredibile sforzo ha generato un altrettanto incredibile patrimonio di conoscenza, che sarà utile anche dopo la fine di questa pandemia, sia per affrontare le prossime che verranno che per curare altre malattie, infettive e non. Ma ha anche messo in luce i limiti dell’impresa scientifica, per come è stata condotta finora. Prima di tutto ha penalizzato le minoranze, soprattutto le donne e gli scienziati neri, che già di solito hanno meno opportunità e che sono stati marginalizzati ancora di più in questo periodo. In secondo luogo ha mostrato come l’eccessiva ambizione e desiderio di notorietà può spingere a fare errori, a formulare i problemi in modo superficiale, soprattutto quando si esce dal proprio campo di competenze. È accaduto, ad esempio, che i trial clinici per alcuni trattamenti contro COVID-19 siano stati pianificati male e si siano quindi rivelati inutili. C’è da sperare che su questi aspetti la scienza eserciti la sua più importante caratteristica, ovvero la propensione all’autocorrezione [The Atlantic]

2 I lavoratori invisibili dietro l’intelligenza artificiale
Durante la conferenza NeurIPS, una delle più prestigiose nel campo dell’intelligenza artificiale, Saiph Savage ha parlato dei lavoratori che, reclutati su piattaforme come Amazon Mechanical Turk, alimentano vari algoritmi di machine learning. Alcuni etichettano immagini per i sistemi di apprendimento supervisionato, altri trascrivono gli audio su cui gli assistenti vocali si allenano, altri leggono ad alta voce dei testi per rendere riconoscibili certi accenti e certe inflessioni. Seguendo centinaia di lavoratori su Amazon Mechanical Turk per diversi anni, Savage ha trovato che il loro salario orario medio è di 2 dollari all’ora e che per molti di loro questa è la principale fonte di reddito. Inoltre le capacità sviluppate in questi lavori spesso non sono riconosciute dai datori di lavoro [MIT Technology Review]

3 Intervenire sulle disuguaglianza di genere nella scienza permetterà un maggior successo delle campagne di vaccinazione
I movimenti di opposizione alla vaccinazione contro il vaiolo che si diffusero alla fine del 1800 in Inghilterra vennero disinnescati cancellando le leggi che ne imponevo l’obbligo. Ma la sfiducia nella scienza e nella medicina continuò in diverse forme e spesso si sovrappose con i movimenti femministi. La causa va ricercata nel monopolio maschile in campo scientifico e medico e nella sostanziale esclusione delle donne dalla loro pratica. La storia rischia di ripetersi ora. Durante la pandemia gli scienziati hanno avuto grande visibilità, sia nei media che nei diversi organismi di consulenza ai governi. Anche questa volta sono stati molto più rappresentati gli uomini delle donne. Ma quando sarà il momento di organizzare le campagne vaccinali di massa sarà fondamentale includere anche il punto di vista delle donne per interpretare una pluralità di punti di vista e di realtà demografiche. Se questo non accadrà, l’esitazione e la resistenza alle vaccinazioni potrebbe metterne a rischio il successo [LSE Impact Blog]

4 L’accordo di Parigi, cinque anni dopo
Sabato scorso si è svolto il Climate Ambition Summit 2020, in occasione del quinto anniversario dell’accordo di Parigi. Organizzato da ONU, Francia e Regno Unito, l’incontro doveva rivitalizzare lo “spirito di Parigi” e c’erano molte aspettative sui nuovi obiettivi di riduzione delle emissioni su cui diversi capi di Stato si sarebbero impegnati, soprattutto da qui al 2030. Queste aspettative sono state largamente disattese. Il presidente cinese Xi Jinping ha ribadito le sue intenzioni di raggiungere zero emissioni nette entro il 2060 ma poco ha detto sui prossimi dieci anni. Il primo ministro indiano Narendra Modi ha rinnovato il suo impegno a ridurre le emissioni di CO2 entro il 2047, anniversario dell’indipendenza indiana, ma non ha parlato della produzione di carbone. Oggetto di critica sono stati anche i piani di recupero dalla crisi economica in corso a causa della pandemia, che finora stanno destinando troppi fondi a settori e attività con alto livello di emissioni [The Guardian]

5 L’Europa ha finanziato progetti di sviluppo di tecnologie biometriche per sicurezza e la sorveglianza e si prepara a farlo ancora
Il progetto iBorderCtrl ha sviluppato un sistema che esamina le micro-espressioni facciali per capire se una persona sta mentendo. È stato testato in alcuni punti lungo i confini tra gli stati europei e tra i suoi finanziatori c’è anche la Commissione Europea, tramite il suo programma quadro Horizon 2020, che gli ha assegnato 4,5 milioni di euro. In totale sono 1,7 i miliardi che Horizon 2020 ha destinato a progetti di questo tipo e Horizon Europe, il suo successore che partirà nel 2021, avrà un budget di 1,3 miliardi nel settore della sicurezza e del controllo dei confini. Il parlamentare europeo Patrick Breyer, del partito pirata tedesco, ha fatto causa alla Commissione per il finanziamento di iBorderCtrl e la prima udienza del processo è fissata per gennaio [The Guardian]

6 Aggiornamenti COVID-19
×  Il vaccino prodotto da Moderna potrebbe essere il prossimo a ricevere l’approvazione per l’uso in condizioni di emergenza da parte dell’agenzia del farmaco USA, in base al parere riportato martedì [Financial Times]
×  Sabato l’agenzia del farmaco USA ha approvato il vaccino di Pfizer/BioNTech. La somministrazione è cominciata lunedì, partendo con gli operatori sanitari e gli ospiti e il personale delle residenze sanitarie assistenziali [STAT News]
× Per testare sicurezza ed efficacia dei vaccini, le compagnie cinesi sono dovute andare all’estero dove l’epidemia imperversa ancora e stanno intessendo una rete di relazioni diplomatiche ed economiche [Science]
× Perché i bambini si ammalano molto meno gravemente di COVID-19 o non si ammalano affatto? Un punto sui risultati delle ricerche condotte finora su questo argomento [Nature]
× Il premio Nobel per l’economia Richard H. Thaler propone di organizzare un’asta di beneficienza venendo a personaggi ricchi e famosi una piccola parte dei primi 20 milioni di dosi di vaccino che arriveranno nei prossimi mesi negli Stati Uniti [The New York Times]
× La mancata registrazione di alcune migliaia di casi nel Regno Unito a causa di un banale errore tecnico è stata l’occasione per stimare l’efficacia dei sistemi di tracciamento [Le Monde]

La supremazia quantistica dimostrata con i fotoni

[pubblicato originariamente su Scienza in rete l’11 dicembre 2020]

«Sarà entusiasmante vedere per la prima volta una macchina quantistica superare la più potente macchina classica nella soluzione di un problema». Così parlava a giugno del 2016 Chao-Yang Lu, ricercatore alla University of Science and Technology of China (USTC) a Hefei in un’intervista su Nature. La prestigiosa rivista britannica aveva dedicato il numero di quella settimana all’ascesa della Cina in campo scientifico e Chao-Yang Lu figurava tra i dieci ricercatori più promettenti, con l’appellativo di “mago dei quanti”. Poco più di quattro anni dopo quell’intervista, la sua affermazione è diventata realtà. In un articolo pubblicato su Science la scorsa settimana Chao-Yang Lu, insieme al suo mentore Jian-Wei Pan, spesso chiamato “il padre dei quanti” dai media cinesi, e a un nutrito gruppo di collaboratori, ha dimostrato la cosiddetta “supremazia quantistica” (o “vantaggio quantistico”) con un apparato costituito da fotoni. La supremazia quantistica è sostanzialmente la caratteristica di un computer quantistico di svolgere un compito in maniera clamorosamente più veloce rispetto a un computer classico.

Il gruppo di Chao-Yang Lu ha mostrato con un sistema di laser, prismi, specchi e rilevatori di singoli fotoni, di saper campionare dalla distribuzione di probabilità associata a un sistema di 76 fotoni che interagiscono fra loro in circa 200 secondi (esperimento che spiegheremo più avanti nel testo). I ricercatori hanno stimato che, utilizzando il più potente supercomputer cinese TaihuLight per svolgere lo stesso compito, sarebbero necessari 2,5 miliardi di anni, un tempo centomila miliardi di volte più lungo (circa 4 ×1014 volte il tempo impiegato dal computer quantistico). Bisogna osservare che si tratta di una stima estrapolata dal tempo che è stato necessario per calcolare la distribuzione di probabilità associata a sistemi di 40 fotoni. Oltre quel limite non è possibile spingersi con nessun calcolatore classico.

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Letture per il finesettimana #13

[pubblicato originariamente su Scienza in rete l’11 dicembre 2020]

Buon venerdì,
questa settimana parliamo di reti neurali che hanno bisogno di dormire per non allucinare, di open access in biologia, della capsula giapponese rientrata sulla Terra portando dei frammenti dell’asteroide Ryugu, dei nuovi ERC Consolidator Grant e degli aggiornamenti sui vaccini contro COVID-19.
Buona lettura e al prossimo venerdì (per segnalare questa newsletter agli amici ecco il link per l’iscrizione)

1 Anche le reti neurali hanno bisogno di dormire
Un gruppo di ricercatori del Los Alamos National Laboratory hanno osservato che esponendo la loro rete neurale artificiale a un segnale con caratteristiche simili alle onde lunghe che attraversano il nostro cervello durante il sonno profondo l’instabilità del loro sistema è scomparsa. Le reti neurali artificiali studiate da questi scienziati cercano di riprodurre il più fedelmente possibile il funzionamento dei neuroni biologici durante diversi tipi di processi di apprendimento. Nell’esperimento in questione la rete si allenava, in maniera non supervisionata, sul riconoscimento delle immagini. Dopo un certo tempo di attività la rete cominciava a sviluppare una sorta di allucinazioni, che sono scomparse non appena è stato imposto uno stato che riproduce quello del sonno profondo [Scientific American]

2 Il modello open access prende piede in campo biologico
La rivista open access eLife, lanciata nel 2012, richiederà di archiviare come preprint gli articoli che gli vengono sottoposti per la pubblicazione. Non solo: renderà pubblici i commenti dei revisori, anche nel caso in cui gli articoli non vengano accettati. Dietro questa decisione c’è Michael Eisen, editore-in-chief della rivista dal 2019. Secondo Eisen il modello dell’editoria scientifica è ancora basato sulla carta stampata e non si adatta più alle dinamiche introdotte da internet. La novità che propone per eLife, nella sua opinione, non fa che prendere atto di un cambiamento che è già avvenuto. Infatti, durante l’estate si sono resi conto che il 68% degli articoli che stavano revisionando per eLife era già stato pubblicato nei vari archivi aperti. Per ora Eisen afferma che questo non cambierà il modello di business della rivista, che può contare su importanti fonti di finanziamento come l’Howard Hughes Medical Institute, e che richiede 2500 dollari agli autori per ogni articolo pubblicato [Science]

3 La missione del Giappone sull’asteroide Ryugu termina con una caccia nell’entroterra australiano
Una capsula della navicella spaziale giapponese Hayabusa2 è rientrata nell’atmosfera terrestre sabato, dopo un viaggio durato sei anni per esplorare e raccogliere campioni da un asteroide chiamato Ryugu. L’atterraggio è avvenuto 450 chilometri a nord della città di Adelaide in Australia, in una zona desertica. Ma i ricercatori hanno dovuto faticare per individuare il punto esatto in cui l’oggetto, largo 40 cm, è atterrato all’interno di una zona migliaia di metri quadrati. Lunedì un aereo ha lasciato l’Australia per trasportare in Giappone i campioni raccolti dalla capsula, dove verranno studiati a fondo e in un secondo momento condivisi con altri ricercatori di tutto il mondo. Studiare l’acqua intrappolata nei minerali di Ryugu potrebbe aiutare a capire se l’acqua negli oceani della Terra proviene dagli asteroidi e se questi abbiano avuto un ruolo nel trasporto di materia organica sul nostro pianeta [The New York Times]

4 Più artefatti che organismi viventi
Il peso degli oggetti fabbricati dagli esseri umani eccederà entro la fine dell’anno quello degli organismi viventi. È questa la conclusione a cui sono giunti i ricercatori del Weizmann Institute of Sciences a Rehovot, in Israele, che dà una misura dell’impatto che la nostra specie ha avuto sul pianeta che abitiamo. Gli scienziati hanno misurato la massa di tutti gli oggetti costruiti dall’umanità a partire dal 1900, come bottiglie di plastica, mattoni e cemento utilizzati per la costruzione degli edifici e delle strade, e hanno osservato che questa quantità è raddoppiata ogni 20 anni circa. Contemporaneamente la biomassa è diminuita a causa della deforestazione e della conseguente scomparsa di molte specie animali. L’azione congiunta di queste due dinamiche porterà per la prima volta al sorpasso degli artefatti sugli organismi viventi alla fine del 2020, secondo le stime del gruppo israeliano. I numeri nella loro conclusione sono chiaramente soggetti a un certo livello di incertezza, ma la sostanza non cambia: siamo entrati in una nuova era, quella dell’Antropocene, in cui la presenza degli umani sulla Terra sarà visibile per milioni di anni nel futuro [BBC News]

5 ERC Consolidator Grant: i ricercatori italiani continuano a fuggire all’estero
Sono stati pubblicati i progetti vincitori di un ERC Consolidator Grant, uno dei prestigiosi strumenti di finanziamento assegnato dallo European Research Council ai ricercatori con almeno sette anni di esperienza di ricerca dopo il dottorato. Dei 327 vincitori, ben 47 sono italiani, posizionando il nostro paese al primo posto nelle statistiche sulle 39 nazionalità partecipanti. Di questi 47 progetti però, solo 17 saranno svolti in Italia, mentre gli altri 30 verranno portati avanti in istituzioni straniere. Al primo posto nella classifica delle nazionalità dei centri ospitanti ci sono, a pari merito, Germania e Regno Unito, con ben 50 progetti, segue la Francia con 34 e i Paesi Bassi con 29. Continua dunque la tendenza che si è verificata negli ultimi anni: la ricerca italiana di eccellenza, per essere finanziata, deve spostarsi all’estero [Wired.it]

6 Aggiornamenti COVID-19
× Il comitato di esperti esterno dell’FDA ha formalmente raccomandato che l’agenzia del farmaco USA approvi il vaccino anti-COVID-19 di Pfizer/BioNTech. È probabile che questo avverrà nei prossimi giorni [The New York Times]
× Pubblicati sul New England Journal of Medicine i dati di sicurezza ed efficacia del vaccino Pfizer/BioNTech [NEJM]
× Martedì è cominciata la campagna di vaccinazione in UK. La prima persona a ricevere il vaccino contro COVID-19 è stata una donna di 91 anni [The Guardian]
× Il tracciamento all’indietro potrebbe essere una strada promettente? [BBC]

DeepMind calcola la struttura delle proteine con accuratezza sorprendente

[pubblicato originariamente su Scienza in rete il 4 dicembre 2020]

‘Questo cambierà tutto’‘L’intelligenza artificiale trionfa nel calcolo della struttura delle proteine’‘DeepMind ha risolto una sfida della biologia lunga 50 anni’‘La soluzione di un mistero della biologia’‘Uno dei più grandi misteri della biologia sostanzialmente risolto da un’intelligenza artificiale’. Con questi titoli i maggiori quotidiani del mondo hanno riportato la notizia che un sistema di intelligenza artificiale, sviluppato dalla società londinese DeepMind, è stata in grado di determinare la struttura tridimensionale di un centinaio di proteine con un’accuratezza mai raggiunta prima e paragonabile a quella delle tecniche sperimentali che finora hanno svelato la maggior parte delle strutture proteiche che conosciamo.

La notizia è arrivata dagli organizzatori della competizione CASP (Critical Assessment of techniques for protein Structure Prediction), che si tiene ogni due anni e che quest’anno è giunta alla sua quattordicesima edizione. Dal 1994 CASP organizza una sfida tra decine di gruppi di ricerca nel campo della biologia computazionale chiedendogli di prevedere la struttura tridimensionale di un campione di proteine e complessi proteici a partire dalla sequenza di amminoacidi che li costituiscono. Quest’anno AlphaFold2, questo il nome dell’intelligenza artificiale sviluppata da DeepMind, ha vinto di misura su tutti gli altri partecipanti.

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Letture per il finesettimana #12

[pubblicato originariamente su Scienza in rete il 4 dicembre 2020]

Buon venerdì,
questa settimana parliamo della misura più precisa mai effettuata per la costante di struttura fine dell’atomo di idrogeno, del crollo del radioteloscopio di Arecibo, dell’assassinio del fisico iraniano Fakhrizadeh, di una nuova tavola periodica degli elementi, di un’analisi del sangue per diagnosticare precocemente diverse forme di tumore e dell’approvazione del primo vaccino contro COVID-19 nel Regno Unito.
Buona lettura e al prossimo venerdì (per segnalare questa newsletter agli amici ecco il link per l’iscrizione)

1 Misurata con una precisione senza precedenti la costante di struttura fine
Si tratta della costante che stabilisce l’intensità dell’interazione tra particelle dotate di carica elettrica ed è legata alla distanza tra certe linee spettrali dell’atomo di idrogeno, misurate sperimentalmente per la prima volta da Michelson e Morley nel 1887. Oggi un gruppo di ricercatori del Kastler Brossel Laboratory di Parigi la ha misurata con un margine di errore di 81 parti per miliardo, una precisione tre volte superiore a quella della migliore misura finora disponibile. Il risultato ottenuto è in accordo con quello che si ottiene dalla misura di una costante legata al momento magnetico dell’elettrone. Il fatto che le due stime siano compatibili esclude molti dei modelli che propongono l’esistenza di una nuova interazione fondamentale oltre alle quattro che già conosciamo, elettromagnetica, debole, forte e gravitazionale [Quantamagazine]

3 Il radiotelescopo di Arecibo è crollato
Intorno alle otto del mattino del primo dicembre le 900 tonnellate di strumentazione sospese 300 metri al di sopra del disco parabolico del radiotelescopio sono crollate sulla piattaforma, distruggendola. Due dei tre cavi che sostenevano la strumentazione ancorata a tre torri, si erano danneggiati il 10 agosto e il 6 novembre. Giudicando i danni irreparabili, la National Science Foundation americana, responsabile dell’osservatorio di Porto Rico, aveva deciso di demolire il telescopio, uno dei più grandi al mondo che ha rappresentato una risorsa fondamentale per i radio astronomi negli ultimi sessanta anni [Le Monde]

2 L’assassinio del fisico iraniano Mohsen Fakhrizadeh allontana la possibilità di ristabilire l’accordo sul nucleare iraniano
Mohsen Fakhrizadeh è stato assassinato in un attacco subito fuori Tehran e le autorità iraniane hanno finora attribuito la responsabilità a Israele. Fino al 2003 Fakhrizadeh ha diretto AMAD, un programma segreto per lo sviluppo di armi nucleari. Ma le agenzie di intelligence israeliane hanno reperito nel 2018 dei documenti che suggeriscono che lo scienziato abbia ripreso le sue attività di ricerca dal 2011 clandestinamente in un centro di ricerca della Guardia Rivoluzionaria iraniana. La morte di Fakhrizadeh allontana la possibilità che il patto sul nucleare, firmato nel 2015 con gli Stati Uniti di Obama per limitare le operazioni di arricchimento dell’uranio in cambio di concessioni economiche e successivamente interrotto dall’amministrazione Trump, possa essere rivitalizzato quando Joe Biden si insedierà alla presidenza degli Stati Uniti [Science]

4 Una nuova proposta per ordinare gli elementi chimici su una tavola periodica
La tavola periodica può essere il modo più iconico di ordinare gli elementi, ma non è necessariamente il più utile. Capita infatti che elementi adiacenti abbiano poco in comune dal punto di vista chimico. Due scienziati dello Skolkovo Institute of Science and Technology di Mosca hanno proposto un nuovo modo di disporre gli elementi secondo le loro proprietà all’interno di composti binari. Utilizzando questo schema, dicono che sarà possibile prevedere quali fra questi composti binari avranno caratteristiche simili, aiutando a identificare nuovi materiali [The Conversation UK]

5 Nella primavera del 2021 il National Health Service inizierà a testare un’analisi del sangue in grado di identificare precocemente 50 diverse forme di tumore
Il test si chiama Galleri e potrebbe rivoluzionare la diagnosi precoce in campo oncologico. Il servizio sanitario britannico lo inizierà a testare nella primavera del prossimo anno su un campione di 165 000 cittadini tra i 50 e i 79 anni asintomatici. La speranza è che aiuti a diagnosticare tumori che non danno sintomi fino a quando non sono molto avanzati e dunque lasciano scarse probabilità di sopravvivenza, come il cancro al pancreas o alle ovaie. In questa prima fase i pazienti verranno seguiti fino al 2023 e, se il test si dimostrerà efficace, sarà realizzato uno studio clinico più grande che coinvolgerà fino a un milione di persone [The Guardian]

6 Il Regno Unito approva il vaccino contro COVID-19 prodotto da Pfizer e BioNTech Si tratta del primo Paese ad autorizzare l’utilizzo di un vaccino contro COVID-19. Le vaccinazioni dovrebbero cominciare la prossima settimana per le categorie a rischio. Il farmaco ha ottenuto l’approvazione per l’utilizzo in condizioni di emergenza dall’agenzia del farmaco britannica, la Medicines and Healthcare products Regulatory Authority. Il Regno Unito ha acquistato 40 milioni di dosi del vaccino di Pfizer e BioNTech che ha mostrato un’efficacia del 95%, secondo le dichiarazioni delle compagnie farmaceutiche. Lo schema di priorità che sarà seguito per la campagna vaccinale verrà reso noto nei prossimi giorni dal Joint Committee on Vaccination and Immunisation [The Guardian]

Chi dovrebbe avere priorità per il vaccino?

[pubblicato originariamente su Scienza in rete il 27 novembre 2020]

Lunedì sono stati resi pubblici i primi dati di efficacia del vaccino sviluppato dalla società AstraZeneca in collaborazione con l’Università di Oxford, il terzo ad aver completato il suo studio di fase 3. I primi due sono quelli prodotti da Pfizer con BioNTech e da Moderna, che hanno dichiarato nelle scorse settimane un’efficacia del 95% nell’evitare infezioni sintomatiche da SARS-CoV-2. Pfizer e BioNTech hanno inviato all’FDA la documentazione per l’approvazione in condizioni di emergenza il 20 novembre scorso.

Secondo le informazioni rese pubbliche finora, l’efficacia del vaccino di AstraZeneca e Oxford è del 70% in media, ma tra coloro che hanno ricevuto, sembra per errore, nella prima somministrazione mezza dose e solo nella seconda un’intera dose, l’efficacia sembra salire al 90%. Questi risultati hanno suscitato perplessità tra gli scienziati e gli investitori. Pare infatti che il gruppo in cui è stata misurata un’efficacia del 90% sia molto ristretto rispetto a quello totale, circa 3 000 soggetti, e non contenga persone sopra i 55 anni. Ieri la società farmaceutica ha annunciato che ripeterà lo studio di fase 3 con il dosaggio apparentemente più efficace (mezza dose nella prima somministrazione e un’intera dose nella seconda) su un campione più grande e più rappresentativo, ma che questo non ritarderà il processo di approvazione da parte delle autorità farmaceutiche.

Ma l’incognita del dosaggio migliore per il vaccino di AstraZeneca e Oxford è solo una delle tante a cui ci troviamo difronte in questo momento. Per nessuno di questi tre vaccini sappiamo infatti come varia con l’età il grado di protezione conferita – per il vaccino antinfluenzale si osserva una  perdita di efficacia sopra 60 anni. Né sappiamo se ci proteggeranno anche dall’infezione, impedendoci di trasmettere il virus oltre a limitare l’insorgenza della malattia. Non sappiamo neanche quanto durerà l’immunità conferita, così come del resto non sappiamo quanto tempo sono immuni le persone che si sono infettate e sono poi guarite.

Insomma, abbiamo poche certezze. Ma siamo certi del fatto che i vaccini (questi primi tre come gli altri in fasi più iniziali di sperimentazione) sono la nostra migliore chance per sopprimere questa pandemia che da ormai nove mesi ci costringe a rispettare regole rigide di distanziamento e igiene, che sta sfibrando i nostri operatori sanitari, e che a oggi ha causato la morte di quasi 1 425 000 persone, più di 52 mila solo in Italia. È importante quindi non sprecare questa chance.

Sappiamo che all’inizio la disponibilità delle dosi di vaccino sarà limitata. In Italia, ad esempio, se il vaccino di Pfizer e BioNTech venisse approvato, a gennaio arriverebbero 3,5 milioni di dosi, sufficienti a vaccinare 1,7 milioni di persone (ciascuna con una prima iniezione e poi un richiamo a distanza di alcune settimane). Quindi la domanda è: chi vaccineremo per primo? Per rispondere, diversi gruppi di ricercatori nel mondo si sono imbarcati in un’impresa ardua: simulare lo sviluppo delle campagne vaccinali durante l’evolversi dell’epidemia da COVID-19 e capire qual è la strategia più efficace per ridurre il numero di decessi o di nuove infezioni. In ciò che segue ragioneremo sulla minimizzazione del numero di decessi.

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Letture per il finesettimana #11

[pubblicato originariamente su Scienza in rete il 27 novembre 2020]

Buon venerdì,
questa settimana parliamo dell’aumento dei finanziamenti pubblici alla ricerca in Spagna, delle cinque regole d’oro per comunicare le prove scientifiche, di un sistema di deep learning che sintetizza in una frase il contenuto di interi articoli scientifici, del documentario sui bias degli algoritmi appena uscito negli Stati Uniti, della qualità dell’aria in Europa e sintetizziamo le notizie salienti sulla COVID-19.
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1 Il governo spagnolo propone un sorprendente aumento di fondi pubblici per la ricerca
Il Governo spagnolo presieduto dal socialista Pedro Sanchez ha proposto un consistente aumento di bilancio destinato al ministero della scienza per il 2021. Si parla del 60% in più rispetto al 2020, per un totale di 3,2 miliardi di euro. Se approvato dal Parlamento, si tratterebbe del finanziamento più alto mai ricevuto dalla ricerca pubblica in Spagna. 1,1 miliardi di questa somma provengono dal fondo NextGenerationEU, stanziato dalla Commissione Europea per far fronte alla crisi economica causata dalla pandemia. I ricercatori spagnoli hanno accolto con entusiasmo la notizia, ma sottolineano l’importanza che questo livello di fondi venga garantito per un periodo di tempo sufficiente per poter sostenere delle azioni di lungo periodo e ridare fiato alla scienza spagnola che più di altri settori ha sofferto i tagli dovuti all’austerity degli ultimi dieci anni [Nature]

2 Le cinque regole per comunicare le prove scientifiche
Il Winton Centre for Risk and Evidence Communication dell’Università di Oxford ha individuato cinque principi da tenere a mente nella comunicazione della conoscenza scientifica su temi di interesse pubblico. Una comunicazione di successo, sottolineano i ricercatori, non è quella che spinge il pubblico verso una particolare decisione, ma piuttosto quella che chiarisce cosa è noto su un argomento e come questo debba influenzare il processo decisionale. I cinque principi sono: informare, non persuadere; includere tutte le prove disponibili, non solo quelle a favore delle nostre convinzioni; evidenziare ciò che non si sa e il grado di incertezza su quello che si sa; commentare la qualità delle prove disponibili; dare spazio ai dubbi più comuni sul tema per provare a prevenire la disinformazione [Nature]

3 Un’intelligenza artificiale sintetizza in una frase il contenuto di articoli scientifici
È stata sviluppata dall’Allen Institute for Artificial Intelligence che la ha testata per ora sugli articoli dell’area di computer science. Il risultato è mostrato dal sistema di ricerca di pubblicazioni scientifiche messo a punto dallo stesso istituto e chiamato Semantic Scholar. Digitando, per esempio, l’espressione ‘natural language processing’ in questo motore di ricerca, vedremo apparire sotto il titolo degli articoli elencati tra i risultati una frase preceduta dall’acronimo TLDR, too long, didn’t read. Questo strumento potrebbe aiutare i ricercatori a orientarsi in un’area incredibilmente produttiva in questo momento storico. Mentre finora si erano sperimentati dei sistemi cosiddetti ‘estrattivi’, capaci cioè di individuare le frasi più salienti all’interno dell’articolo, i progressi nei sistemi di analisi ed elaborazione del linguaggio naturale hanno permesso di passare a un approccio cosiddetto ‘astrattivo’, capace di formulare nuove frasi a partire da un’analisi del contenuto dell’intero articolo [MIT Technology Review]

4 È appena uscito negli Stati Uniti il documentario ‘Coded Bias’che racconta come gli algoritmi di machine learning possono essere razzisti
Il documentario racconta la storia di Joy Buolamwini, ricercatrice nera dello MIT Media Lab, che si rende conto che i software per il riconoscimento facciale sono in grado di rilevare il suo volto solo se indossa una maschera bianca. Questo accade perché la gran parte di essi viene allenata su archivi di immagini che sono per la maggioranza volti di uomini bianchi. Nel seguire il viaggio di Buolamwini dalle prime ricerche fino all’audizione davanti al Congresso sulle tecnologie per il riconoscimento facciale, Shalini Kantayya, la regista, lega insieme una serie di storie locali e internazionali che mostrano come i sistemi di machine learning utilizzati nei campi più diversi, dalla selezione del personale alla giustizia e la prevenzione del crimine, siano capaci di perpetuare, amplificandole, le ingiustizie già presenti nella nostra società [The New York Times]

5 In Europa tre cittadini su quattro sono esposti a livelli di inquinamento dell’aria sopra i limiti di sicurezza
Il rapporto annuale dell’agenzia europea per l’ambiente sulla qualità dell’aria, pubblicato lunedì, mostra che nell’ultimo decennio le cose sono nettamente migliorate: tra il 2009 e il 2018 il numero di morti annuali collegate all’esposizione al particolato fine, il più pericoloso per la salute, è diminuito di 60 000 unità nel totale dei 28 stati membri dell’Unione, passando da 477 000 del 2009 a 417 000 del 2018. Questa buona notizia non deve però distrarre dall’altro dato denunciato dal rapporto: la concentrazione del particolato fine nell’aria respirata dal 77% dei cittadini europei è superiore ai limiti di sicurezza fissati dall’Organizzazione Mondiale della Sanità [Le Monde]

6 Aggiornamenti COVID-19
× Lunedì sono stati pubblicati i primi risultati di efficacia per il vaccino sviluppato da AstraZeneca insieme all’Università di Oxford. Apparentemente l’efficacia maggiore, circa il 90%, è stata registrata tra i soggetti che hanno ricevuto mezza dose alla prima iniezione e un’intera dose solo al richiamo. Ma il gruppo su cui è stata calcolata è troppo piccolo e non include persone sopra i 55 anni. Gli scienziati e gli investitori sono perplessi e la compagnia probabilmente ripeterà lo studio, senza però ritardare la richiesta di autorizzazione alle agenzie del farmaco [The Guardian]
× Come funziona la sperimentazione di un vaccino? Come si verifica la sua sicurezza? Un’intervista ad alcuni partecipanti e una riflessione sui meccanismi di compensazione per i danni da vaccino e su come questi influiscono sul loro prezzo [Five Thirty Eight]
× L’Organizzazione Mondiale della Sanità sconsiglia l’uso di remdesivir per COVID-19 [The British Medical Journal]
× Tre nuovi studi rinforzano l’ipotesi che la mutazione nota con il nome di 614G, rilevata per la prima volta all’inizio di gennaio nella Cina orientale, potrebbe aver reso il virus più capace di infettare gli esseri umani e la pandemia più difficile da contrastare [The New York Times]

Automatizzare la scuola

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

La pandemia ha portato, a marzo, alla chiusura anticipata delle scuole in molti stati europei e non solo. Oltre 500 000 studenti italiani hanno sostenuto la maturità e il loro voto è stato calcolato per il 60% sulla base del percorso degli ultimi tre anni e per il 40% sulla base della sola prova orale (le prove scritte non si sono tenute). In tempi normali l’esame, con due prove scritte e una orale, serve ad assegnare 60 dei 100 punti in palio, mentre i voti ottenuti durante gli ultimi tre anni possono generare massimo 40 punti. Il risultato è stato un generale aumento dei voti. Se nel 2019 i diplomati con voto superiore a 80 erano il 32,8%, quest’anno sono stati il 49,6% del totale. Hanno preso 100, il voto massimo, il 9,9% dei maturandi contro il 5,6% del 2019.

In Gran Bretagna le cose sono andate diversamente. Gli esami finali degli studenti all’uscita dalle scuole superiori, chiamati A-level, non si sono tenuti e la loro valutazione è stata affidata a un algoritmo sulla base dei voti intermedi e della perfomance storica di ciascuna scuola. Il 40% degli studenti ha ricevuto voti più bassi rispetto a quelli proposti dai loro insegnanti e nel pomeriggio del 16 agosto le strade di Londra si sono riempite di ragazzi che agitavano cartelli con su scritto ‘fuck the algorithm’. C’è da sottolineare che il peso degli A-level nel sistema dell’istruzione britannico è molto più grande della nostra maturità. Sulla base di quei voti si decide infatti l’accesso all’università e, come conseguenza, al mondo del lavoro. L’algoritmo però non ha penalizzato ugualmente tutti gli studenti, come vedremo. Quelli appartenenti a contesti socioeconomici più svantaggiati hanno pagato il prezzo più salato.

Anche le università hanno trasferito lezioni ed esami online. E se la didattica a distanza ha funzionato meglio rispetto ai gradi inferiori di istruzione, i problemi si sono presentati nelle procedure di valutazione. Un grande numero di università, anche in Italia, ha cominciato a utilizzare sistemi di sorveglianza automatica durante gli esami. Le proteste degli studenti sono state numerose e hanno riguardato diversi temi, dall’eccessiva pressione psicologica a cui sono stati sottoposti, alla discriminazione verso studenti neri su cui i software di riconoscimento facciale funzionano ancora molto male, fino ai dubbi sul rispetto delle leggi sulla privacy. Diverse università hanno deciso di sospenderne l’utilizzo e di ricorrere a personale aggiuntivo per monitorare il comportamento degli studenti da remoto.

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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]