Tech
Cenni storici sull’intelligenza artificiale
L’intelligenza artificiale è una branca dell’informatica che cerca di creare sistemi in grado di compiere compiti che normalmente richiedono intelligenza umana. La storia dell’intelligenza artificiale inizia nel 1956, quando un gruppo di scienziati e ricercatori si riunirono all’Università di Dartmouth per discutere la possibilità di creare una macchina che potesse pensare come un essere umano. Da questa riunione nasce il termine “intelligenza artificiale” e si dà inizio a una nuova era di ricerche.
ANNI 50
Negli anni ’50 e ’60, i ricercatori si concentrarono sullo sviluppo di algoritmi di apprendimento automatico e di sistemi di elaborazione del linguaggio naturale. Nel 1966, il ricercatore inglese Joseph Weizenbaum creò ELIZA, un programma di elaborazione del linguaggio naturale che simulava una terapeuta. ELIZA fu una delle prime applicazioni di intelligenza artificiale a diventare popolare al di fuori del mondo accademico. Uno dei primi esempi di Intelligenza Artificiale è stato il programma denominato “Logic Theorist”, sviluppato da Allen Newell e Herbert A. Simon nel 1955. Il programma era in grado di dimostrare teoremi matematici utilizzando la logica formale, dimostrando così che i computer erano in grado di svolgere attività che richiedevano intelligenza umana. Nel 1956, il matematico statunitense John McCarthy ha organizzato un incontro che ha dato origine alla nascita del campo dell’Intelligenza Artificiale. Durante questo incontro, McCarthy ha coniato il termine “Intelligenza Artificiale” e ha stabilito che il campo avrebbe avuto come obiettivo la creazione di “macchine che possono pensare”. Nel 1957, il ricercatore Herbert Simon e Allen Newell hanno creato il programma “General Problem Solver” (GPS), che era in grado di risolvere problemi utilizzando la logica e la ricerca. Questo programma ha dimostrato che i computer erano in grado di risolvere problemi complessi in modo simile a come lo fanno gli esseri umani.
ANNI 60
Gli anni ’60 sono stati un periodo di grandi cambiamenti e innovazioni nella storia dell’intelligenza artificiale. Durante questo decennio, i ricercatori e gli scienziati hanno continuato a lavorare per sviluppare nuove tecniche e algoritmi per migliorare le capacità dei computer. Nel 1964, un gruppo di ricercatori del Massachusetts Institute of Technology (MIT) ha creato il MIT Artificial Intelligence Laboratory, che ha rappresentato uno dei primi laboratori di intelligenza artificiale al mondo. Questo laboratorio ha dato vita a molte delle tecnologie e delle idee che sono alla base dell’intelligenza artificiale moderna. Nel 1966, il ricercatore britannico Donald Michie ha creato il primo esempio di una macchina di apprendimento automatico, chiamato “Menace”. Questa macchina è stata in grado di imparare a giocare a dama semplicemente giocando contro se stessa. Nel 1969, il ricercatore americano Seymour Papert ha creato LOGO, un linguaggio di programmazione per bambini. Questo linguaggio di programmazione ha permesso ai bambini di imparare a programmare in modo semplice e divertente. Gli anni ’60 hanno anche visto la nascita di una nuova disciplina chiamata “scienze cognitive”, che ha cercato di comprendere come i processi cognitivi nell’uomo influenzano il modo in cui i computer possono essere utilizzati per simulare e migliorare questi processi.
ANNI 70
Negli anni ’70 e ’80, la ricerca sull’intelligenza artificiale subì una battuta d’arresto a causa dell’eccessivo ottimismo e della scarsità di fondi. Tuttavia, gli sviluppi nell’elaborazione del linguaggio naturale e nell’apprendimento automatico continuarono a progredire e portarono alla creazione di sistemi di riconoscimento vocale e di traduzione automatica. Gli anni 70 hanno visto una continua crescita dell’intelligenza artificiale. Uno dei principali contributi di questo periodo è stato lo sviluppo dei sistemi di apprendimento automatico, che hanno permesso alle macchine di imparare dai dati senza essere esplicitamente programmate. Inoltre, sono stati sviluppati algoritmi di ricerca e ottimizzazione, come l’algoritmo genetico, che hanno permesso alle macchine di risolvere problemi complessi in modo autonomo. Inoltre, gli anni 70 hanno visto anche l’avvento delle reti neurali, una tecnologia che simula il funzionamento del cervello umano e che ha dato origine a una nuova generazione di sistemi di intelligenza artificiale.
ANNI 80
Gli anni ’80 sono stati un periodo cruciale per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale (IA). Durante questo decennio, ci sono stati importanti progressi nel campo dell’IA, sia a livello teorico che applicativo. In primo luogo, gli anni ’80 hanno visto una maggiore attenzione verso l’apprendimento automatico, una sottodisciplina dell’IA che si concentra sullo sviluppo di algoritmi in grado di apprendere dai dati. Uno dei principali contributi in questo campo è stato l’algoritmo di apprendimento backpropagation, sviluppato da Rumelhart, Hinton e Williams nel 1986. Questo algoritmo ha permesso di addestrare reti neurali artificiali in modo più efficiente e con maggiore precisione. Inoltre, durante gli anni ’80, ci sono stati importanti progressi nell’elaborazione del linguaggio naturale, un’altra sottodisciplina dell’IA che si concentra sulla comprensione e la generazione del linguaggio umano. Uno dei principali contributi in questo campo è stato il sistema di elaborazione del linguaggio naturale ARPA, sviluppato dalla Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) degli Stati Uniti. Questo sistema ha permesso di elaborare il linguaggio naturale in modo più preciso e comprensibile. Inoltre, gli anni ’80 hanno visto anche un aumento dell’interesse per l’apprendimento automatico, un sottocampo dell’IA che si concentra sullo sviluppo di algoritmi e modelli in grado di apprendere automaticamente dai dati senza essere esplicitamente programmati. Questo ha portato allo sviluppo di tecniche di apprendimento automatico come il backpropagation, utilizzato per addestrare reti neurali, e l’algoritmo di apprendimento di decision tree ID3. Gli anni ’80 hanno anche visto un aumento dell’uso dell’IA in campi specifici come la medicina, l’ingegneria, la finanza e l’elaborazione del linguaggio naturale. Ad esempio, i sistemi di IA basati su regole sono stati utilizzati per diagnosticare malattie, mentre i sistemi di IA basati su reti neurali sono stati utilizzati per prevedere i tassi di cambio valuta e i prezzi delle azioni.
ANNI 90
Gli anni ’90 hanno visto una significativa evoluzione nella tecnologia dell’intelligenza artificiale. Come menzionato in, la seconda generazione di sistemi esperti è stata introdotta in questo decennio, introducendo il modello probabilistico che ha permesso di ragionare su causa-effetti possibili. Inoltre, con la crescita esponenziale della capacità di memoria e della potenza di calcolo dei computer, come menzionato in, è stato possibile sviluppare programmi sempre più complessi nel settore dell’IA. Inoltre, gli anni ’90 hanno visto una maggiore attenzione verso il machine learning, come menzionato in, con la scoperta che le scoperte scientifiche potevano essere utilizzate in questo ambito. Questo ha portato allo sviluppo di algoritmi di apprendimento automatico, come ad esempio reti neurali, che hanno permesso di migliorare le prestazioni dei sistemi di IA. In generale, gli anni ’90 hanno rappresentato un punto di svolta nello sviluppo dell’IA, con l’introduzione di nuovi metodi e tecnologie che hanno permesso di superare alcune delle barriere degli anni precedenti. Ciò ha portato alla creazione di sistemi intelligenti sempre più avanzati che hanno trovato applicazione in diversi campi, dalla finanza alla medicina, alla robotica. Negli anni ’90 e 2000, l’intelligenza artificiale ha fatto un grande passo avanti grazie all’incremento di potenza di calcolo e alla disponibilità di grandi quantità di dati. L’uso di algoritmi di apprendimento automatico, come le reti neurali artificiali, ha permesso di creare sistemi di riconoscimento delle immagini e di elaborazione del linguaggio in grado di superare le prestazioni umane in alcune attività.
ANNI 2000
Gli anni 2000 hanno visto un’espansione significativa dell’intelligenza artificiale (IA) in vari campi, tra cui la tecnologia, la finanza, la medicina e la ricerca scientifica. Nel campo della tecnologia, l’IA è stata utilizzata per creare assistenti virtuali, sistemi di riconoscimento vocale e di immagini, nonché per l’analisi dei dati e la previsione delle tendenze. In finanza, l’IA è stata utilizzata per prevedere i movimenti dei mercati e per la creazione di algoritmi di trading automatizzati. In medicina, l’IA è stata utilizzata per la diagnostica, l’analisi dei dati e la creazione di modelli predittivi per le malattie. Nella ricerca scientifica, l’IA è stata utilizzata per l’analisi dei dati e la creazione di modelli per la simulazione di sistemi complessi. Nel frattempo, l’IA è stata utilizzata anche in ambito militare, per la creazione di sistemi di difesa automatizzati e per l’analisi dei dati raccolti dai droni. Uno dei momenti più significativi degli anni 2000 è stato la vittoria del computer Deep Blue della IBM contro il campione mondiale di scacchi Garry Kasparov nel 1997. Questo evento ha dimostrato la capacità dell’IA di superare le prestazioni umane in una attività altamente complessa.
Smartphone
OnePlus Ace 5 Pro e Moto G05 Series: innovazione e affidabilità
Tempo di lettura: 3 minuti. OnePlus Ace 5 Pro vs Moto G05 Series: scopri i dettagli sui nuovi flagship e dispositivi di fascia media con caratteristiche avanzate e prezzi competitivi.
Mentre OnePlus prepara il lancio della serie Ace 5 con il modello Pro che punta su prestazioni di punta e design premium, Motorola si concentra sull’espansione della gamma G con i nuovi Moto G05, G15, G15 Power e Moto E15, offrendo soluzioni competitive nel segmento di fascia media.
OnePlus Ace 5 Pro: design, specifiche e prestazioni
La serie OnePlus Ace 5 si distingue per un’estetica moderna, con un modulo fotocamera circolare spostato verso il bordo sinistro e una struttura robusta ma elegante. Le varianti di colore includono tonalità sofisticate come il nero, bianco, verde per il modello standard e il viola per il Pro.
Lo schermo è un AMOLED con refresh rate di 120Hz, luminosità massima di 4500 nits e tecnologie di protezione visiva come DC Dimming. Sotto la scocca, il modello Pro monta il potente Snapdragon 8 Elite SoC, mentre il modello standard è alimentato dal Snapdragon 8 Gen 3.
Con batterie fino a 6400mAh, la serie Ace 5 offre un’autonomia elevata combinata con tecnologie di ricarica ultra-rapida, che raggiungono i 100W nel modello Pro e 80W nella versione base. La disponibilità globale è limitata, ma il modello standard potrebbe essere commercializzato come OnePlus 13R in India e altri mercati.
Moto G05, G15, G15 Power e Moto E15: specifiche e caratteristiche principali
Motorola rinnova la sua gamma con dispositivi progettati per un equilibrio tra funzionalità e prezzo.
- Moto G05: dotato di un display con refresh rate di 90Hz, fotocamera principale da 50MP con tecnologia Quad Pixel e una batteria da 5000mAh. Questo modello è ideale per chi cerca un’esperienza solida senza spendere troppo.
- Moto G15 e G15 Power: migliorano l’esperienza visiva con schermi da 6,7 pollici Full HD+ e una fotocamera ultra-wide da 50MP. La batteria del G15 Power raggiunge 6000mAh, garantendo autonomia prolungata per gli utenti più esigenti.
- Moto E15: pensato per il segmento entry-level, offre un display da 90Hz, una fotocamera AI da 32MP e fino a 6GB di RAM. Questo modello rappresenta un’opzione accessibile ma affidabile per il multitasking quotidiano.
Tutti i dispositivi Moto girano su Android 15, offrendo un’esperienza software fluida e aggiornamenti regolari, con prezzi competitivi che si aggirano tra i 140 e 200 euro per la maggior parte dei modelli.
Mentre OnePlus Ace 5 Pro si rivolge agli utenti premium con specifiche all’avanguardia e un design sofisticato, Motorola punta su una gamma versatile e accessibile con i nuovi modelli della serie Moto G. Entrambi i marchi rispondono alle diverse esigenze degli utenti, stabilendo nuovi standard nei rispettivi segmenti di mercato.
Robotica
Microrobot magnetico nel trattamento dell’infertilità femminile
Tempo di lettura: 2 minuti. Microrobot magnetico per l’infertilità: una soluzione meno invasiva per trattare le ostruzioni delle tube di Falloppio con precisione e sicurezza.
Il laboratorio SIAT Magnetic Soft Microrobots Lab ha sviluppato un’innovativa soluzione per trattare le ostruzioni delle tube di Falloppio, una delle principali cause di infertilità femminile, con microrobot. Questo approccio si basa su microscopici robot magnetici, progettati per rimuovere i blocchi tubarici con precisione e minimizzare l’invasività delle procedure tradizionali.
Come funziona il microrobot magnetico
Il dispositivo, descritto nello studio pubblicato su AIP Advances, utilizza una struttura a vite elicoidale con un corpo centrale cilindrico e una coda a forma di disco. Queste caratteristiche lo rendono altamente manovrabile attraverso canali stretti, come quelli che simulano le tube di Falloppio.
Realizzato in resina fotosensibile rivestita con uno strato sottile di ferro, il microrobot acquisisce proprietà magnetiche che gli consentono di essere controllato tramite un campo magnetico esterno. Quando il campo viene attivato, il robot ruota generando un movimento traslatorio. Questo consente al robot di navigare con precisione e di rimuovere ostruzioni, come cluster di cellule, frammentandole e spingendo i detriti verso la coda del dispositivo tramite un campo vorticoso.
Efficienza e risultati dei test
In laboratorio, il microrobot è stato testato in un canale di vetro che simula una tuba di Falloppio ostruita. Durante l’esperimento, ha dimostrato di essere efficace nel rimuovere blocchi simulati, evidenziando un elevato livello di precisione e stabilità del movimento.
Questa tecnologia rappresenta un’alternativa meno invasiva rispetto alle procedure tradizionali, che utilizzano cateteri e guide metalliche per rimuovere le ostruzioni. Inoltre, il design a vite elicoidale e la capacità di navigazione precisa lo rendono adatto per operare in strutture anatomiche delicate.
Prospettive future
Il team di ricerca sta lavorando per ridurre ulteriormente le dimensioni del microrobot, migliorandone l’efficienza e integrando sistemi di imaging in tempo reale per monitorarne i movimenti durante le procedure mediche. Inoltre, i ricercatori stanno esplorando applicazioni chirurgiche più ampie, che includono l’automazione del controllo e l’uso del microrobot in altre procedure minimamente invasive.
Secondo il responsabile dello studio, Haifeng Xu, l’obiettivo a lungo termine è fornire soluzioni meno invasive e più efficaci per trattare l’infertilità e altre patologie, migliorando significativamente la qualità della vita dei pazienti con l’uso di microrobot.
Il microrobot magnetico rappresenta una rivoluzione nel trattamento dell’infertilità, offrendo un approccio innovativo per affrontare le ostruzioni delle tube di Falloppio. Questa tecnologia apre la strada a nuovi orizzonti per la medicina minimamente invasiva, con potenziali applicazioni in molteplici ambiti chirurgici.
Smartphone
Vivo X200 Pro vs Google Pixel 9 Pro: quale flagship scegliere?
Tempo di lettura: 4 minuti. Vivo X200 Pro vs Google Pixel 9 Pro: confronto tra design, fotocamere, autonomia e prestazioni. Scopri quale flagship è il migliore per te.
Il confronto tra il Vivo X200 Pro e il Google Pixel 9 Pro mette in evidenza le caratteristiche distintive di due smartphone di fascia alta. Entrambi offrono eccellenza in aree specifiche come fotocamere, display e autonomia, ma si differenziano per design, prestazioni e software.
Design e dimensioni
Il Vivo X200 Pro si distingue per il suo modulo fotocamera circolare e un aspetto più voluminoso rispetto al Pixel 9 Pro, pesando 24 grammi in più. Disponibile in colori come Cosmos Black e Titanium Grey, il design è pensato per chi cerca un’estetica imponente.
Il Google Pixel 9 Pro, con il suo modulo fotocamera a forma di pillola, offre un design più compatto ed elegante, disponibile in tonalità come Porcelain e Obsidian. Per chi cerca un dispositivo meno ingombrante, il Pixel 9 Pro è una scelta più maneggevole.
Display e esperienza visiva
Il Vivo X200 Pro è dotato di un display 6,78 pollici con una luminosità massima di 4500 nits, ideale per un’esperienza multimediale vivida anche sotto la luce diretta del sole. Il design curvo aggiunge un tocco premium, migliorando l’ergonomia.
Il Pixel 9 Pro presenta un display più compatto da 6,3 pollici con bordi sottili e piatti. Sebbene meno luminoso del Vivo, con un picco di 3000 nits, il display offre eccellenti neri profondi e colori ben bilanciati, perfetto per chi preferisce schermi più piccoli.
Prestazioni e multitasking
Equipaggiato con il MediaTek Dimensity 9400 a 3 nm, il Vivo X200 Pro garantisce prestazioni elevate, eccellendo nel gaming e nella gestione di applicazioni pesanti. La sua GPU Immortalis-G925 lo rende una potenza grafica.
Il Pixel 9 Pro utilizza il Google Tensor G4, progettato per l’efficienza e l’intelligenza artificiale. Tuttavia, soffre di surriscaldamento durante un uso intensivo della fotocamera o in giochi graficamente impegnativi, limitandone le prestazioni complessive rispetto al Vivo.
Software e aggiornamenti
Il Vivo X200 Pro utilizza FunTouch OS 15 su Android 15, ma soffre della presenza di bloatware che può influire sull’esperienza utente. Offre quattro anni di aggiornamenti, inferiore rispetto al Pixel.
Il Pixel 9 Pro, con Android 14 preinstallato e sette anni di aggiornamenti garantiti, offre un’esperienza software pulita e organizzata, senza inutili app preinstallate. Questo lo rende ideale per chi cerca una piattaforma intuitiva e duratura.
Fotocamere: un confronto tra eccellenze fotografiche
Il comparto fotografico è uno dei punti di forza di entrambi i dispositivi, ma con differenze significative nei risultati e nelle caratteristiche.
Il Vivo X200 Pro si distingue grazie al suo sensore principale da 50 MP con apertura f/1.6, un teleobiettivo periscopico da 200 MP e una fotocamera ultra-wide da 50 MP. Le immagini catturate sono estremamente dettagliate, con teleobiettivi che eccellono anche ad alti livelli di zoom. La modalità ritratto è un vero punto di forza: il rilevamento dei bordi è preciso, i colori naturali e l’effetto bokeh ben calibrato. Tuttavia, le foto ultra-wide soffrono leggermente in condizioni di luce scarsa, con bordi che possono apparire meno definiti.
Il Google Pixel 9 Pro, pur avendo un comparto fotografico meno imponente, offre immagini straordinarie grazie al suo software di elaborazione. Il sensore principale da 50 MP con apertura f/1.7 cattura immagini nitide e ben bilanciate in condizioni di luce naturale. Tuttavia, il teleobiettivo da 48 MP, pur eccellendo in molti scenari, non raggiunge i livelli di dettaglio del Vivo X200 Pro. Anche i ritratti sono precisi, ma i toni della pelle possono sembrare meno realistici rispetto al Vivo.
In definitiva, per chi cerca il massimo in termini di fotografia versatile e dettagliata, il Vivo X200 Pro è superiore, mentre il Pixel 9 Pro è una scelta eccellente per gli amanti del software fotografico avanzato e dei colori realistici.
Batteria e ricarica: autonomia a confronto
Il Vivo X200 Pro offre una batteria da 6000 mAh, che surclassa la capacità da 4700 mAh del Pixel 9 Pro. Durante i test, il Vivo ha dimostrato una durata di circa 20 ore e 3 minuti nei benchmark, rispetto alle 14 ore e 19 minuti del Pixel.
Caratteristica | Vivo X200 Pro | Google Pixel 9 Pro |
---|
Prezzo (INR) | ₹ 94,899 | ₹ 109,999 |
Valutazione Esperti | 8.9/10 | 8.3/10 |
Processore | MediaTek Dimensity 9400 | Google Tensor G4 |
Display | 6.78″ AMOLED, 120Hz, 4500 nit | 6.3″ AMOLED LTPO, 120Hz, 3000 nit |
Fotocamere Posteriori | 50MP + 50MP + 200MP | 50MP + 48MP + 48MP |
Fotocamera Frontale | 32MP | 42MP |
RAM & Memoria | 16GB RAM, 512GB Storage | 16GB RAM, 256GB Storage |
Batteria | 6000mAh, Ricarica 90W | 4700mAh, Ricarica 27W |
Sistema Operativo | Android v15 | Android v14 |
Spessore | 8.5mm | 8.5mm |
Peso | 223g | 199g |
Colori | Nero Cosmo, Grigio Titanio | Porcellana, Quarzo Rosa, Nocciola, Ossidiana |
Risoluzione | 1260 x 2800 pixel | 1280 x 2856 pixel |
Protezione Display | Vetro resistente a graffi/cadute | Corning Gorilla Glass Victus 2 |
Grafica | Immortalis-G925 | Mali-G715 MC7 |
Software | FunTouch OS 15 basato su Android 15 | Android 14 |
Aggiornamenti OS | Quattro maggiori aggiornamenti Android | Sette anni di aggiornamenti software |
Camera Principale | 50MP ampio, apertura f/1.6 | 50MP ampio, apertura f/1.7 |
Camera Secondaria | 200MP periscopio telefoto, apertura f/2.7 | 48MP telefoto, apertura f/2.8 |
Camera Terziaria | 50MP ultra-wide, apertura f/2.0 | 48MP ultra-wide, apertura f/1.7 |
Camera Selfie | 32MP, apertura f/2.0 | 42MP, apertura f/2.2 |
Velocità Ricarica | 90W | 27W |
Tempo di Ricarica | 43 minuti | 1 ora 9 minuti |
Test Batteria PCMark | 20 ore 3 minuti | 14 ore 19 minuti |
La ricarica rapida è un altro punto a favore del Vivo, con un supporto fino a 90W, che permette di caricare completamente il dispositivo in 43 minuti. Il Pixel 9 Pro, con una ricarica massima di 27W, impiega oltre un’ora per raggiungere il 100%. Questo rende il Vivo una scelta ideale per chi desidera un dispositivo che garantisca un’ottima autonomia e tempi di ricarica ridotti.
Il confronto tra il Vivo X200 Pro e il Google Pixel 9 Pro evidenzia due approcci diversi per eccellere nel segmento flagship.
Il Vivo X200 Pro domina in termini di prestazioni, durata della batteria e capacità fotografiche, rappresentando una scelta eccellente per chi cerca un dispositivo potente e versatile. Tuttavia, l’esperienza software con FunTouch OS 15 può risultare meno raffinata.
Il Google Pixel 9 Pro, scopri su Amazon, si distingue per la sua esperienza software pulita e l’eccellenza nel trattamento delle immagini, rendendolo perfetto per gli utenti che danno priorità a un sistema operativo stabile e ottimizzato.
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