Combinare fisica, biologia e machine learning per capire come gli organismi raccolgano informazioni dall'ambiente circostante e prendano decisioni. L'intervista a Agnese Seminara, professoressa ordinaria dell’Università di Genova e associata al MaLGa - Machine Learning Genoa Center
Leonardo studiava e disegnava uccelli per carpirne i segreti del volo e progettare le prime macchine volanti, l’ingegnere George de Mestral prese ispirazione dagli uncini del fiore del cardo alpino incastrati nel pelo del suo cane dopo una passeggiata in montagna per inventare il velcro, la chiusura delle nostre borse, scarpe, giacche, adoperata persino durante le missioni spaziali per tenere al proprio posto oggetti che altrimenti fluttuerebbero via.
Quali sono i sensi che utilizzano, come li combinano, come si comportano in diversi ambienti, come fanno a gestire l'incertezza? I segnali sensoriali in gioco sono veicolati dalla fisica dell'ambiente circostante, in particolare l’odore non è altro che una sostanza chimica che viene trasportata dai fluidi circostanti, aria o acqua.quando arriva agli organi sensoriali in grado di leggerle di pesci, polpi e degli altri animali osservati.
. Lo impariamo dai dati, quelli ricavati dai fisici che si occupano di grandi simulazioni numeriche di turbolenza, le quali a loro volta finiscono nelle mani dei computer scientist che le inseriscono in un algoritmo dio apprendimento per rinforzo) che apprende, ad esempio, come il predatore— nel nostro caso polpi e altri animali marini — riesca ad arrivare alla sua preda». È quindi, confrontando la teoria con ciò che gli animali fanno nella realtà.
«Gli algoritmi che sviluppiamo si possono implementare in robotica, con moltissime applicazioni pratiche. Sostanzialmente ogni volta che si desidera che una macchina raggiunga un oggetto che emette qualsiasi tipo di sostanza chimica », chiarisce la professoressa.
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