La grande emergenza rimossa: la variante di Covid avanza ma noi non la cerchiamo

[pubblicato originariamente su Domani il 6 febbraio 2021]

  • A Corzano, un paese in provincia di Brescia di 1400 abitanti, sono state registrate 100 nuove infezioni al SARS-CoV-2 negli ultimi dieci giorni.
  • Il 27 gennaio il viceministro della salute Pierpaolo Sileri ha annunciato la nascita del Consorzio italiano per la genotipizzazione e fenotipizzazione di SARS-CoV-2
  • Anche la Francia si è trovata impreparata e sta elaborando un progetto nazionale di sorveglianza genomica in queste settimane. E intanto pensa a un nuovo lockdown.

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Nell’immagine di copertina: un vagone vuoto della metropolitana di Londra. Credit: mattbuck / Wikipedia . Licenza: CC BY-SA 2.0.

Gli effetti del ciclo mestruale svelati dai big data

[pubblicato originariamente su Scienza in rete il 5 febbraio 2021]

Se Homo sapiens ha trovato mille espedienti per proteggersi dal freddo, dalla fame, dalla malattia o dagli incerti della natura, se ha saputo esplorare e colonizzare tutte le terre, viaggiare nell’universo e inventare armi sofisticate per uccidere i suoi simili, è inevitabile constatare che le mestruazioni pertengono ancora all’irrazionale. Nonostante la sua banalità, il ciclo resta un fenomeno misterioso, circondato da leggende, superstizioni, reticenze e stereotipi la cui persistenza non può che stupire. Che provengano dalla mitologia, dalla religione o dalla medicina, continuano a permeare le mentalità tanto da ripercuotersi sulla salute e sul benessere delle donne in tutto il mondo.

Con queste parole la giornalista e scrittrice marsigliese Élise Thiébaut racconta nel libro “Questo è il mio sangue”, pubblicato da Einaudi nel 2018, l’ignoranza che esiste sul ciclo mestruale e come questa lasci spazio alle credenze, alla strumentalizzazione e allo stigma. Thiébaut sarebbe probabilmente molto contenta di sapere che questa settimana la prestigiosa rivista scientifica Nature Human Behaviour ha pubblicato un articolo che studia l’impatto del ciclo mestruale sull’umore, i comportamenti e alcuni parametri vitali, partendo da un grande database messo a disposizione dalla società BioWink GmbH che commercializza l’applicazione Clue per il tracciamento del ciclo mestruale. Colpisce infatti che un tema del genere finisca sulle pagine di una rivista non specializzata in salute femminile, ginecologia o psicologia. E, sinceramente, colpisce in senso positivo.

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Non vaccinare tutto il mondo ci costerà più di 3mila miliardi

[pubblicato originariamente su Domani il 28 gennaio 2021]

  • Secondo le ultime stime, nel 2021 solo il 10 per cento degli abitanti dei paesi poveri sarà vaccinato, contro oltre il 50 di chi vive in quelli più ricchi.
  • È problema non solo di giustizia, ma anche economico: se più di metà del mondo rimarrà esposta al Covid-19 ci saranno conseguenze per tutti.
  • Secondo una stima, i danni economici potrebbero arrivare fino a 3mila miliardi di dollari, di cui il 40 per cento saranno pagati dai paesi ricchi.

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Nell’immagine di copertina: il 24 dicembre 2020 è arrivato in Argentina il primo lotto di vaccini Sputnik V, prodotto dal National Research Center for Epidemiology and Microbiology Gamaleya. Credit: Casa Rosada / Wikipedia. Licenza: CC BY 2.5 AR.

La sfida delle nuove varianti

[pubblicato originariamente su Scienza in rete il 22 gennaio 2021]

Una pandemia dentro la pandemia. Così Ewan Birney, direttore del prestigioso European Molecular Biology Laboratory, ha definito la diffusione della variante B.1.1.7 in una conversazione su Twitter. Dello stesso avviso è Adam Kucharski, epidemiologo alla London School of Hygiene and Tropical Medicine, che in un articolo a sua firma sul Financial Times ha spiegato quali sono i pericoli legati all’emergere di questa variante del SARS-CoV-2 e delle altre che sono state rilevate nelle ultime settimane.

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Vaccini, il lungo cammino verso l’immunità

[pubblicato originariamente su Domani il 18 gennaio 2021]

  • C’è ancora molta incertezza ad ogni livello: nel Regno Unito, ad esempio, hanno cambiato la modalità di somministrazione del vaccino.
  • Quanti vaccini le aziende saranno in grado di produrre rimane ancora poco chiaro e contribuisce a spiegare le scelte britanniche.
  • E infine, bisogna tenere conto delle varianti del virus e di come si comporteranno le persone subito prima e subito dopo la campagna di vaccinazione.
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Nell’immagine di copertina: Angel Laureano mostra una fiala del vaccino COVID-19 presso il Walter Reed National Military Medical Center a Bethesda il 14 dicembre 2020. Foto di Lisa Ferdinando / Flickr. Licenza: CC BY 2.0.

Disparità di genere nelle università italiane: c’è ancora molto da fare

[pubblicato orginariamente su Scienza in rete il 15 gennaio 2021]

Il Consiglio Universitario Nazionale ha pubblicato il 17 dicembre scorso un rapporto che mette in evidenza la disparità esistente nell’università italiana tra uomini e donne, in particolare nei gradi più alti della carriera accademica. La situazione non sembra essere migliorata nei dieci anni tra il 2008 e il 2018 e il divario è particolarmente grave nelle discipline dell’area STEM (science, technology, engineering and mathematics), ma anche in medicina, giurisprudenza ed economia, dove si osserva una sostanziale parità nei ruoli iniziali (e precari) di carriera che non si conserva nelle posizioni più avanzate, quelle dei professori associati e ordinari.

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L’algoritmo di Deliveroo è discriminatorio secondo il tribunale di Bologna

[pubblicato originariamente su Scienza in rete l’8 gennaio 2021]

Il 30 dicembre il tribunale di Bologna ha emesso un’ordinanza, firmata dalla giudice Chiara Zompì, che definisce discriminatorio l’algoritmo utilizzato da Deliveroo, piattaforma di consegna del cibo a domicilio, per gestire le prenotazioni delle sessioni di lavoro da parte dei rider, condannando l’azienda a pagare 50 000 euro di risarcimento alle organizzazioni sindacali che hanno fatto ricorso oltre a sostenere le spese legali (il testo dell’ordinanza è consultabile qui).

«È probabilmente il primo caso in cui un algoritmo viene chiamato a comparire in tribunale e ritenuto illegittimo in Europa nel rapporto tra privato e privato», commenta Mario Guglielmetti, legale presso lo European Data Protection Supervisor (EDPS), l’autorità europea indipendente per la protezione dei dati personali. E aggiunge «esistono diversi precedenti riguardanti algoritmi utilizzati da soggetti pubblici, come ad esempio il sistema SiRy che stimava la probabilità dei cittadini olandesi di commettere frode ai danni dello Stato, sospeso a febbraio dalla corte distrettuale dell’Aia perché accusato di violare i diritti umani. Il pronunciamento del tribunale di Bologna è il primo in cui un sistema automatico viene considerato illegittimo nel rapporto tra due soggetti privati, come sono da considerarsi Deliveroo e i riders, che l’azienda inquadra come collaboratori autonomi»1.

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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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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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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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