Scienza on Melabit

Perché non siamo più andati sulla Luna?

Tue, 20 Aug 2024 06:00:00 +0000

Nel gran mare dei complottisti e negazionisti ad oltranza, quelli che a giorni alterni affermano che il riscaldamento globale sia solo una invenzione per farci andare tutti a piedi, che riducono il COVID a banale raffreddore e che sostengono che il crollo delle Torri Gemelle sia stato orchestrato dal governo americano, i miei preferiti (per ovvi motivi) sono i terrapiattisti e quelli che sostengono che non siamo mai andati sulla Luna.

Già più duemila anni fa i filosofi greci, usando solo un po’ di logica e di geometria elementare, avevano capito che la Terra era una sfera e ne avevano persino calcolato con precisione la circonferenza.

Ma oggi, pur avendo a disposizione conoscenze scientifiche e tecnologiche che i greci si sognavano, ci sono ancora degli sciocchi che insistono nel sostenere che la Terra sia piatta. C’è chi gli crede, è vero, ma tutto sommato sono e rimangono solo quattro mattocchi disadattati. Tuttavia, da un po’ di tempo hanno escogitato un argomento che una qualche presa sul pubblico ce l’ha:

“Perché [dopo l’ultima missione dell’Apollo 17 del 1972, ndr] non siamo più tornati sulla Luna? Cosa c’è sotto?”,

con il corollario che nel frattempo

“Abbiamo perso la tecnologia per andare sulla Luna”.

Sono considerazioni che chiaramente non hanno nulla a che vedere con la Terra piatta. Ma tutto fa brodo, e queste insinuazioni riescono furbescamente ad instillare l’ombra del dubbio in chi non conosce, o non ha vissuto di persona, la storia delle missioni spaziali e del programma Apollo.

Fra la fine degli anni ‘50 e i primi anni ‘60, in piena Guerra Fredda, la Russia era innegabilmente molto avanti agli Stati Uniti nella corsa allo spazio. Essere riusciti il 12 aprile 1961 a mandare un uomo in orbita e a farlo rientrare sano e salvo sulla Terra fu un successo propagandistico enorme per l’Unione Sovietica ma terrorizzò gli americani. La corsa allo spazio, infatti, non era soltanto una questione di prestigio nazionale e di propaganda del proprio modello socio-economico, era soprattutto una questione militare, perché controllare lo spazio poteva significare essere in grado di sferrare un attacco nucleare contro il nemico senza dargli tempo e modo di reagire.

Il presidente Kennedy non perse tempo e diede carta bianca alle forze armate e alla NASA, con l’obiettivo di superare a tutti i costi i sovietici attraverso un progetto in grado di affermare il predominio statunitense nello spazio e allo stesso tempo di catturare l’immaginazione collettiva: lo sbarco dell’uomo sulla Luna, una rivisitazione in chiave moderna del viaggio di Colombo alla scoperta del Nuovo Mondo.

Ci vollero appena otto anni per realizzarlo, partendo praticamente da zero. Con il senno di poi sembra incredibile, ma la NASA disponeva di un budget praticamente illimitato e poteva contare sulla collaborazione dei migliori scienziati ed ingegneri del paese. Ci provò anche l’Unione Sovietica, che all’epoca disponeva di menti altrettanto sopraffine, ma i costi stratosferici obbligarono la dirigenza sovietica a desistere.

Ma il trionfo del 20 luglio 1969, quando Neil Armstrong mise per primo il piede sulla Luna, segnò anche l’inizio della fine. L’interesse del pubblico per le missioni lunari svanì rapidamente, e la crisi economica del 1973, che interruppe due decenni di straordinaria crescita economica, insieme agli eventi conclusivi della guerra del Vietnam, fecero il resto.

La NASA si ritrovò con un budget ridotto drasticamente da un giorno all’altro e dovette dedicarsi a progetti molto meno costosi ma anche meno visionari, come lo Space Shuttle e la Stazione Spaziale internazionale. La Luna rimase lì, un mondo interessante da esplorare con i robot ma precluso all’uomo, perché era diventato troppo costoso mandarci su qualcuno.

Per cui, se dal 1972 non siamo più andati sulla Luna non è perché non ne siamo più capaci – o perché, come pensa qualcuno, non ne siamo mai stati capaci – ma molto più banalmente perché costava troppo farlo.

Il corollario che sostiene che dagli anni ‘70 ad oggi “Abbiamo perso la tecnologia per andare sulla Luna” è ancora più risibile, perché fa pensare che alla NASA ad un certo punto siano impazziti ed abbiano fatto le grandi pulizie, buttando via tutti i documenti e i progetti relativi alle missioni spaziali.

La realtà è che i razzi, la strumentazione, le apparecchiature di controllo usate negli anni ‘60 e ‘70 per la missione Apollo, pur se avanzatissime per l’epoca, sono ormai obsolete e che per tornare sulla Luna dopo tanti anni si dovrebbe riprogettare tutto da zero, con i relativi costi. Ed è proprio quello che sta succedendo con il nuovo Programma Artemis,¹ che infatti subisce continui ritardi e richieste di aumenti del budget.

Un ultimo aspetto da non trascurare, che aggiunge ulteriori costi ad un eventuale ritorno sulla Luna, è la questione della sicurezza.

In piena Guerra Fredda, rischiare la vita degli astronauti in nome della competizione con l’Unione Sovietica poteva essere considerato accettabile dalla NASA, dal governo americano e, tutto sommato, anche dall’opinione pubblica. Oggi, però, affidare la sopravvivenza dei nuovi esploratori lunari a capsule e moduli lunari fragilissimi fatti di lega di alluminio e polietilene sarebbe non solo impensabile, ma anche irresponsabile.

I progressi tecnologici e le attuali aspettative di sicurezza richiedono standard molto più elevati, e qualsiasi missione futura dovrà necessariamente tenerne conto, con conseguente aumento delle risorse necessarie per garantire il massimo livello di protezione possibile.

Nella mitologia greca, Artermide (Artermis in inglese) è la sorella gemella di Apollo. ↩︎

Dieci anni!

Mon, 18 Dec 2023 06:00:00 +0000

Dieci anni fa nasceva MelaBit, questo piccolo blog dedicato al mondo Apple, della programmazione e della scienza con un pizzico di nostalgia per il retrocomputing. Sembra ieri quando pubblicai il mio primo articolo, e invece eccoci qui, nel 2023, a festeggiare il primo decennio di vita di questo spazio online.

In tutti questi anni MelaBit è cresciuto insieme a me e a tutti voi lettori, che mi avete sostenuto con i vostri commenti, le condivisioni e il tempo che dedicate a leggere i miei articoli.

In questi dieci anni ho avuto il piacere di raccontare le novità di Apple e dei sistemi operativi, scoprire insieme a voi linguaggi di programmazione e software utili e condividerete riflessioni sulle innovazioni tecnologiche. Ho potuto viaggiare nel tempo parlando di mitici computer del passato ed esplorare alcuni affascinanti ambiti della scienza.

Voglio ringraziare ognuno di voi per aver reso MelaBit quello che è oggi. Grazie ai miei primi lettori, a chi è arrivato negli anni e a chi ci seguirà in futuro. Il viaggio continua, tutti insieme!

Post Scriptum. Per l’immagine di copertina ho lasciato fare all’IA di Microsoft (eh già!). Secondo me ha fatto un buon lavoro, ma alcune alternative erano altrettanto valide, come si può vedere qui sotto. Peccato solo per gli strafalcioni nell’ultima immagine, sarà pure artificiale ma un ripassino di grammatica questa intelligenza dovrà pur farlo!

Quando i dati sono troppi

Wed, 31 May 2023 06:00:00 +0000

– Fonte: Afrah su Unsplash.

I sistemi di intelligenza artificiale moderni vengono addestrati con enormi quantità di dati, perché l’idea di fondo è che più dati ci sono, meglio è. Esempio tipico è ChatGPT, a cui è stato fatto leggere e digerire praticamente tutto lo scibile umano, o almeno tutto lo scibile umano presente su internet. Ma, nonostante questa montagna di conoscenza, ChatGPT non capisce quello che legge, e nelle sue risposte mette solo in fila una parola dopo l’altra, calcolando la probabilità che una nuova parola segua quella che ha appena generato.¹

Facciamo un esempio terra terra: se addestrassimo un sistema di generazione di testi utilizzando 100 documenti, nella metà dei quali c’è scritto che la rivoluzione francese è avvenuta in Francia nel 1789 e nell’altra metà che è avvenuta in Nord America nel 1776, il nostro sistema (presunto) intelligente non saprà distinguere i documenti sbagliati da quelli corretti,² e quando sarà interrogato ci risponderà la metà delle volte, senza battere ciglio, che la rivoluzione francese è avvenuta in America, e una volta su quattro che si è svolta in Francia ma nel 1776.

ChatGPT è l’estrapolazione estrema di questo concetto: legge, analizza, calcola, ma non capisce un tubo.

Ma i problemi non nascono solo quando i sistemi di intelligenza artificiale vengono addestrati a partire da informazioni sbagliate o del tutto false.³

I problemi nascono anche quando addestriamo un sistema di intelligenza artificiale con dei dati di scarsa qualità. Ce lo dicono Marco Roccetti e i suoi colleghi in un bell’articolo, “Più grande è sempre meglio? Un viaggio controverso al centro della progettazione dei [sistemi] di apprendimento automatico, con usi e abusi dei big data nella predizione dei guasti ai contatori dell’acqua”, che parte da un problema molto specifico come i guasti ai contatori, per affrontare il problema principale dei sistemi di intelligenza artificiale, la qualità dei dati in ingresso.

L’articolo ha un sapore molto di casa nostra, si nota chiaramente che è scritto da italiani che traducono in inglese il nostro modo particolare di esprimerci, ma è davvero molto interessante anche perché racconta il percorso compiuto, gli errori fatti, gli ostacoli incontrati e le tecniche usate per superarli, un approccio normale in un racconto o in un saggio ma inusuale, anzi scoraggiato, in un articolo scientifico.

E in questo percorso gli autori si sono accorti che non è vero che si può dare di tutto in pasto ad un sistema di apprendimento automatico e che sarà poi il sistema stesso a separare il grano dal loglio e a tirare delle conclusioni sensate. Anzi, è vero proprio il contrario, se diamo in pasto al sistema tantissimi dati raffazzonati, contenenti informazioni mancanti o contraddittorie, anche le predizioni che ne verranno fuori saranno di scarsa qualità. Molto meglio selezionare i dati corretti, ed usare solo quelli per addestrare il sistema e trarre le proprie conclusioni.

Junk in, junk out (spazzatura in ingresso, spazzatura in uscita), me lo ripeteva sempre il mio indimenticato mentore tedesco, è un vecchio adagio ma è sempre valido.

Ma il concetto che “più grande non è detto che sia sempre meglio” non è una novità dell’era dei big data, anzi è ben noto a chi si occupa di queste cose perlomeno dagli anni ‘30 del secolo scorso, quando la rivista Literary Digest inviò a 10 milioni di elettori una finta scheda elettorale, da rispedire dopo averla votata. Risposero in 2.4 milioni, un numero enorme per quei tempi, e la stragrande maggioranza dei voti andò al candidato repubblicano, Alfred Landon. Nella realtà vinse il democratico Franklin Delano Roosevelt con il 61% dei voti, e l’unico a predire correttamente il risultato finale fu George Gallup, che aveva condotto un sondaggio con poche migliaia di partecipanti.

Questo episodio non solo fece la fortuna di Gallup, il cui istituto di sondaggi divenne per decenni la principale agenzia di indagini demoscopiche degli Stati Uniti, ma mise plasticamente in evidenza l’importanza del bias di campionamento nelle analisi statistiche. Venne riconosciuto in pratica, e a partire da un esempio di dimensioni ciclopiche (almeno per quei tempi), che quello che conta non è la quantità dei dati raccolti ma la sua qualità.

La Literary Digest aveva inviato le sue finte schede ai suoi abbonati e agli elettori presenti negli elenchi telefonici e in quelli della motorizzazione, cosa che durante la ripresa dalla Grande Depressione significava selezionare solo chi apparteneva alle classi sociali più abbienti e più orientate a votare repubblicano. Gallup, invece, aveva scelto il suo piccolo campione in modo casuale, stando attento a pescare in modo omogeneo fra i diversi gruppi demografici della popolazione americana. Ed ebbe ragione.

Il bias di campionamento è proprio questo: avere tantissimi dati non serve a niente se questi descrivono solo una parte del fenomeno che si vuole studiare, in altri termini se la loro qualità statistica è scarsa. Non è vero che “se ci sono abbastanza dati i numeri parlano da soli”, è vero invece che la spazzatura in ingresso produce solo spazzatura in uscita.

I report periodici di Backblaze (l’ultimo pubblicato, relativo al primo trimestre del 2023, si trova qui) sul tasso di rottura dei dischi installati nei suoi data center sparsi per il mondo (si parla oggi di ben 250.000 dischi) sono diventati una lettura imprescindibile per chi si occupa di hardware, ed un modo per valutare la qualità dell’una o dell’altra marca o modello di disco rigido.

Niente da dire, i report sono fatti molto bene e descrivono con cura il comportamento reale dei dischi usati nei data center dell’azienda. Ma, spiace dirlo, questi report non servono a valutare il comportamento dei dischi rigidi installati nei nostri computer, e in qualche misura anche nei nostri NAS, e non possono valere di certo come consigli per gli acquisti.

I dischi montati nei data center di Backblaze vengono accesi e funzionano quasi ininterrottamente fino alla fine della loro vita utile (o finché si rompono), sono soggetti a condizioni di temperatura e umidità ben controllate, non sono sottoposti a sbalzi di tensione o a spegnimenti improvvisi, e anche il problema delle vibrazioni, ingigantito dal grande numero di dischi montati in ogni singola unità di storage, viene affrontato in modo adeguato.

Tutto il contrario di quello che avviene nelle nostre case o nei nostri uffici, dove i computer vengono accesi e spenti di continuo (orrore!), dove i computer vengono spostati senza troppi scrupoli anche se sono accesi (altro orrore!), dove l’ENEL ogni tanto fa mancare l’energia elettrica, o dove i weekend (e anche le semplici notti) fanno schizzare in alto o in basso le temperature (non so voi ma il mio ufficio diventa rovente durante i weekend estivi e gelato in inverno, e ci vuole una buona mezz’ora, il lunedì, per tornare a condizioni normali).

I dischi di Backblaze sono come i votanti del Literary Digest, anche se sono tantissimi rappresentano solo una piccola parte delle modalità di uso di un disco rigido, e tutte le conclusioni statistiche tratte dai loro dati valgono al 100% solo per quella specifica modalità di uso, non per tutto l’universo dei dischi rigidi.

Volete comprare gli stessi dischi usati da Backblaze? Niente in contrario, sono di sicuro modelli veloci e di qualità. Però, mi spiace dirlo, anche se i report li qualificano come dischi particolarmente affidabili per i data center, non è affatto detto che faranno lo stesso anche sui vostri computer.

È un po’ più complicato di così ma il succo è quello. ↩︎
Per il cervello umano è banale capire dal contesto che la rivoluzione francese non può essere avvenuta in Nord America. Non è così per i sistemi di generazione di testi, che calcolano la probabilità che si presentino determinati flussi di parole ma non hanno la minima idea del loro significato. ↩︎
L’impossibilità di comprendere i dati che gli vengono forniti è alla base del timore che i sistemi di intelligenza artificiale possano contribuire a diffondere informazioni sbagliate o totalmente inventate, propagandate come vere solo perché prodotte dal “cervellone” artificiale. Un problema molto serio, che preoccupa moltissimo i ricercatori più avvertiti (e dovrebbe preoccupare anche noi). ↩︎

Portateci i dati!

Mon, 08 Aug 2022 06:00:00 +0000

Non si sa se questa frase, Noi crediamo in Dio. Tutti gli altri devono portarci i dati, sia stata pronunciata veramente da William Edwards Deming, professore di statistica e fondatore dei metodi di analisi della qualità, ma in ogni caso dovrebbe essere appesa nelle aule scolastiche accanto alla foto del Presidente.

Perché anche se in linea di principio tutte le opinioni sono legittime, non è detto che siano tutte ugualmente valide: le opinioni che non si appoggiano su una solida base di dati sono solo aria fritta, non diventano dei fatti solo in virtù della loro esistenza.

Prendiamo i terrapiattisti, quelli che si ostinano contro ogni evidenza ad affermare che la Terra sia una pizza gigantesca e che sia in atto da secoli un grande complotto per nasconderci la “verità”.

Già 2500 fa i greci avevano dimostrato che la Terra era sferica e nel 200 avanti Cristo Eratostene, l’autore del metodo più famoso per individuare i numeri primi, riuscì a calcolarne la circonferenza con un errore minore del 2%. Oggi si può toccare con mano la sfericità della Terra viaggiando in aereo ad alta quota o, più semplicemente, guardando le foto e i video dei satelliti o quelle scattate dagli astronauti dalla Luna (perché sì, sulla Luna ci siamo andati) e dalla Stazione Spaziale Internazionale.

E allora, se i terrapiattisti sono convinti del contrario, ce lo dimostrino con i fatti e non con le chiacchiere, ci facciano vedere i numeri, le equazioni matematiche e i grafici che supportano le loro affermazioni. Altrimenti farebbero meglio a tacere e a farsi una vita al di fuori di YouTube.

E veniamo agli anti-vax, un’altra categoria di scettici che è letteralmente esplosa negli ultimi due anni di pandemia. Una categoria convinta che i vaccini contro il COVID-19 non servano a proteggerci dalla malattia ma piuttosto ad esercitare un controllo globale sulla popolazione mondiale tramite, a giorni alterni, nanoparticelle di grafene, antenne per il 5G, molecole tossiche o cancerogene e chissà che altro.

Gli anti-vax sono quelli che, novelli San Tommaso, pretendono di toccare con mano cosa c’è nel vaccino, ma che al primo mal di testa prendono senza fiatare la pillolina pubblicizzata in TV senza mai chiedersi cosa contiene.

Secondo gli anti-vax i vaccini contengono grafene o altre cose strane? E allora che le cerchino queste nanoparticelle o queste molecole dannose e ci mostrino pubblicamente i loro risultati. Hanno parecchi “medici” e “ricercatori” dalla loro parte – fra di loro c’era persino un noto premio Nobel – non dovrebbe essere difficile analizzare in laboratorio alcune dosi di vaccino e verificare cosa ci sia dentro.

Perché non lo fanno? O invece lo hanno fatto e non ne parlano? Forse perché rivelare il semplice fatto che quello che c’è nel vaccino per il COVID-19 (così come in tutti i vaccini) è innocuo farebbe crollare una narrazione che ha portato un bel po’ di soldi e di popolarità ai leader, lasciando i gonzi che gli vanno dietro privi di una protezione adeguata contro il COVID-19.

Dimenticavo: si può produrre del grafene usando solo una matita e un po’ di nastro adesivo, che è poi esattamente come è stato scoperto. Di conseguenza non sarebbe strano trovare nanoparticelle di grafene un po’ in tutto quello che ci circonda. Preoccuparsi che ci sia nel vaccino è ridicolo.

Ma i più pericolosi di tutti sono i negazionisti del cambiamento climatico, quelli che con la loro ottusità mettono a rischio il futuro dei nostri figli e la sopravvivenza stessa della specie umana.

È estate, fa caldo. Nel 2003 successe la stessa cosa. Potrei portarti decine di esempi. L'uomo sul clima non conta un cazzo di niente. Basta un peto di un vulcano (la palma) a produrre Co2, inquinanti, ecc, pari a tutta l'Europa per decenni.
— Senso di Napalm (@Napalm51) August 6, 2022

Il cambiamento globale del clima è un fatto accertato, tutti gli studi (perfino quelli di 50 anni fa!), tutti i modelli, tutte le simulazioni convergono su questo fatto, le uniche differenza sono sull’entità del fenomeno e sui modi per evitarlo (ammesso che si possa ancora farlo).

Ma c’è chi si ostina ancora a negare il riscaldamento climatico prodotto dal CO2, adducendo motivazioni risibili che negano la nuda evidenza dei dati. E allora date una occhiata a cosa è successo nella vostra città natale da quando siete nati ad oggi e a quello che potrebbe succedere nei prossimi anni.

Valgono di più questi dati o le fandonie di qualche negazionista ottuso?

“Non si capisce su quali basi un cantante o un cestista dovrebbero saperne di più di milioni di scienziati […] che hanno dedicato la vita allo studio della loro disciplina, ma così oggi va il mondo.” – Massimo Polidori

Sopravvivere al coronavirus: scende o non scende?

Sun, 31 Jul 2022 06:00:00 +0000

Sono reduce, mio malgrado, da una polemica su Twitter, relativa alla discesa della curva dei contagi COVID-19, circa la quale avevo affermato un mesetto fa che non sarebbe scesa.

E per i quindici-venti giorni di cui si parlava in quei tweet le cose sono andate proprio così. Una persona normale la chiude lì e pensa ad altro.

Invece, dopo un mese arriva il cinguettante con il quale avevo polemizzato a suo tempo ad informarmi che “ora la curva sta scendendo”, dandomi del “ciglione maledetto” e del “nefasto ipocondriaco” per aver, a suo dire, sbagliato le previsioni.¹

Se fossi una persona più accomodante l’avrei lasciato perdere: è vero che ora la curva ufficiale sembra scendere (sembra!), ma fino alla metà di luglio (fino al 12 luglio per essere esatti) è sempre salita, come si può notare guardando i dati giornalieri della Dashboard COVID-19 della Protezione Civile e di Repubblica, o quelli mediati a 7 giorni del Sole 24 Ore (dove il picco è più basso proprio perché è una media). E dato che nel tweet incriminato la previsione si limitava proprio all’inizio/metà luglio, solo un cinguettante da strapazzo può spargere accuse gratuite.

– Contagi giornalieri. Fonte: Dashboard della Protezione Civile.

– Contagi giornalieri. Fonte: Repubblica.

– Media mobile a 7 giorni dei contagi giornalieri. Fonte: Fondazione Sole 24 Ore.

Prima e seconda fase

Ma con i dati ci lavoro e quindi mi sembra utile dire qualcosa su questa benedetta curva dei contagi, spiegando perché sono convinto che i numeri relativi ai positivi di quest’anno siano profondamente diversi di quelli dei due anni precedenti della pandemia. Perché guardare i dati non basta, bisogna anche metterli nel contesto giusto.

– Contagi giornalieri, prima fase. Fonte: Dashboard della Protezione Civile.

Nella primissima fase della pandemia, diciamo da marzo a ottobre 2020, corrispondente al primo, durissimo, lockdown e alla successiva tranquillità estiva, il numero di contagi è sempre stato sottostimato a causa della scarsa capacità di analisi dei tamponi. Una cosa che aveva messo a durissima prova sia la strumentazione che gli addetti ai test, tanto che si era arrivati a proporre delle strategie statistiche per analizzare gruppi di pazienti al posto dei singoli individui, con lo scopo di minimizzare il numero complessivo dei test.

In Italia i tamponi venivano effettuati praticamente solo su chi presentava dei sintomi manifesti associabili al coronavirus, sballando tutte le analisi statistiche sulla diffusione reale del virus. Di conseguenza il rapporto fra i contagi stimati e i decessi era altissimo, una cosa che se fosse stata vera sarebbe stata paurosa. Per fortuna questa stima si è rivelata del tutto sballata.

Nei fatti, invece, la diffusione del virus era relativamente bassa, anche in virtù del lockdown rigido imposto dal Governo, tanto che i pochi ammalati (relativamente parlando) soffrivano di una specie di stigma nei confronti del resto della loro comunità di riferimento.

– Contagi giornalieri, seconda fase. Fonte: Dashboard della Protezione Civile.

La seconda fase dura più o meno un anno, dalla seconda ondata dell’autunno 2020 fino al tardo autunno del 2021. Qui emergono le prime varianti, si inizia a capire di più su come si diffonde realmente il virus, il numero di test giornalieri cresce significativamente ma soprattutto si riesce a vaccinare in pochi mesi l’intera popolazione italiana, a parte una piccola percentuale di riottosi novax senza cervello che si inventano di tutto per negare la pandemia e accusare i presunti poteri forti di aver messo chissà cosa nei vaccini.

Ora i test aumentano in modo significativo, tanto che il picco giornaliero dei nuovi positivi è circa 7 volte maggiore di quello, pauroso, di fine marzo 2020, mentre il numero di decessi giornalieri non cambia (si veda il grafico qui sotto), a dimostrazione del fatto che ora i test sono meno focalizzati solo su chi mostra già i sintomi della malattia.

Purtroppo, e questo è una degli errori più gravi commessi dai vari tavoli di esperti ministeriali che hanno gestito la pandemia in questi due anni e (quasi) mezzo, non si è mai arrivati ad effettuare i test nel modo statisticamente corretto, analizzando cioè campioni della popolazione scelti a caso e non chi si presenta autonomamente nei centri di analisi o presenta sintomi più o meno associabili al coronavirus. Ma tant’è, purtroppo la matematica e la statistica sono oggetti sconosciuti per la stragrande maggioranza della popolazione ma anche per tanti, troppi, scienziati.

– Decessi giornalieri, raffronto fra il primo e il secondo picco. Fonte: Repubblica.

Terza fase

– Contagi giornalieri, terza fase. Fonte: Dashboard della Protezione Civile.

La terza fase è quella che stiamo vivendo tuttora, caratterizzata dalla varie varianti Omicron che ha scombinato un po’ tutte le certezze precedenti. Omicron si diffonde in modo velocissimo, e il numero giornaliero dei contagi lo mostra chiaramente. Anche il fatto che i contagi proseguano in modo significativo anche in questo periodo estivo (e nonostante tutte le perplessità sui numeri veri esposte più avanti), mostra come Omicron si trasmetta in modo significativamente diverso dal passato, una cosa su cui non c’è ancora molta chiarezza.

Ma Omicron è per fortuna anche molto meno letale delle varianti precedenti, una cosa che associata ai vaccini porta quasi tutti a ritenere che la pandemia sia di fatto finita o almeno sotto controllo.

Una idea che ha portato negli ultimi due mesi a far cadere tutte le restrizioni, tutte le precauzioni sagge che ci avevano scombinato la vita ma che ci avevano anche protetto dagli effetti più seri del COVID-19.²

E quindi via il Green Pass, via le mascherine, via le precauzioni sugli assembramenti, via tutto, l’estate sta arrivando e bisogna festeggiare la libertà ritrovata.

Ma la terza fase apre la strada anche ai tamponi rapidi fai-da-te, da fare a casa senza controlli sia sul modo di effettuare i test che sui risultati. Per cui tanti fanno il test immediatamente dopo un contatto e risultano negativi, non perché non lo siano ma solo perché è troppo presto per manifestare l’infezione. Oppure non infilano il tampone sufficientemente in profondità nel naso, perché è fastidioso, e quindi il campione di mucosa prelevato non contiene nulla di significativo da analizzare.

E se nonostante tutto risultano positivi, non lo comunicano ufficialmente per non perdere la prossima festa, per non chiudere l’attività o semplicemente per non doversi rinchiudere in casa per una decina di giorni. Andandosene così in giro a contagiare chi gli capita a tiro ed eludendo un isolamento precauzionale che non è solo un obbligo di legge, ma che dovrebbe essere soprattutto un obbligo morale (per chi la morale ce l’ha).

Numeri in libertà

Con questi tamponi fai-da-te amministrati senza controllo,³ associati alla fine del Green Pass e di tutte le misure di protezione e di prevenzione nonché all’elusione delle misure di isolamento precauzionale, come si fa a pensare che il numero dei positivi sia ancora, nell’estate 2022, una metrica affidabile della diffusione reale della pandemia?

La crescita rapidissima del numero di tamponi rapidi venduti nell’ultimo mese supporta questa chiave di lettura: se i tamponi fai-da-te crescono nel tempo e diventano sempre più numerosi in rapporto a quelli amministrati in modo controllato, è evidente che anche l’affidabilità dei dati ufficiali sui positivi tenda a ridursi sempre di più.

Con queste premesse – maggiore trasmissibilità del virus e controlli meno stringenti sulla verifica dello stato di positività – era facile prevedere che, indipendentemente da quello che dicono le cifre ufficiali, i casi reali non sarebbero diminuiti e la discrepanza fra dati ufficiali e dati reali non avrebbe fatto altro che crescere con il trascorrere del tempo.

Alla faccia dei twitterini da strapazzo e dei seguaci sciocchi che li supportano.

Io non mi offendo facilmente, ma “ipocondriaco” non glielo passo. In famiglia mi tacciano proprio del contrario, e direi che i miei familiari ne posano sapere un pelino di più di un cinguettante da quattro soldi. ↩︎
Lo so che il virus tecnicamente si chiama SARS-CoV-2, ma qui si parla più che altro della malattia che del virus in sé. E comunque in un articolo di divulgazione come questo è preferibile usare dei termini comprensibili, anche a scapito di perderci un po’ in precisione. ↩︎
Il bello (o il brutto) è che proprio ora che i tamponi antigenici sono diventati più precisi, queste decisioni insensate li hanno resi una barzelletta. ↩︎

Un puntino blu pallido

Wed, 29 Jun 2022 06:00:00 +0000

Qual è quella macchina progettata per funzionare per appena quattro anni e che invece, dopo 45 anni di funzionamento ininterrotto, è ancora in perfetta forma e, con un po’ di fortuna, potrebbe raggiungere e superare i 50, l’età della maturità?

Qual è quel computer che con appena 69 kilobyte di memoria riesce a far funzionare un mare di strumenti scientifici e ad inviare i dati raccolti attraverso un flebile collegamento radio di appena 23 W di potenza, più o quello che serve per illuminare la cucina con un paio di lampadine a LED?

Qual è quel nastro magnetico che riesce a funzionare senza rompersi per 45 anni in condizioni di freddo e di vuoto estremo?

Tutti questi oggetti fanno parte di una delle maggiori sfide scientifiche e tecnologiche che la mente umana abbia partorito, le sonde Voyager 1 e Voyager 2, lanciate dalla NASA nel lontano 1977 e che oggi, dopo aver visitato in sequenza Giove, Saturno, Urano e Nettuno, viaggiano nello spazio interstellare nei pressi del confine dell’eliosfera, quella zona dello spazio dove il vento solare perde forza fino a scomparire.

La storia di Voyager 1 e 2 è stata raccontata nell’ultimo numero di Scientific American ed è una lettura gradevole e affascinante come poche. Non perdetela!

Molto bello in particolare il racconto di come sia stata scattata la famosa fotografia “Pale Blue Dot” (un puntino blu pallido) del 14 febbraio 1990, che ha catturato l’immagine della Terra immediatamente prima dello spegnimento del sistema fotografico di Voyager 1.

– La famosa immagine “Pale Blue Dot” (un puntino blu pallido) catturata dalla sonda Voyager 1 il 14 febbraio 1990, nella versione aggiornata del 2020.

Una volta arrivati oltre Nettuno c’era ben poco di significativo da fotografare ed era molto più utile spegnere questo sottosistema per risparmiare energia. Ma gli scienziati della NASA vollero immortalare in quell’ultimo scatto l’aspetto del nostro pianeta visto dai confini del sistema solare. La nostra boria di essere al centro dell’universo diventa ben poco quando ci rendiamo conto di essere invece meno di un granello di sabbia nell’immensità che ci circonda.

Una piccola nota tecnica: l’immagine mostrata nella figura qui sopra è una versione recente (realizzata nel 2020, in corrispondenza del 30esimo anniversario della fotografia originale), elaborata utilizzando le più moderne tecniche di elaborazione delle immagini, senza però alterare lo spirito dell’immagine originale.

Due parole infine sul software che gira sul computer con appena 69 kilobyte a cui accennavo all’inizio. Computer come questo non devono, anzi non possono, avere dei bug, perché il più piccolo errore software potrebbe mandare a ramengo una missione costata centinaia di milioni di dollari.

E infatti i bug non ci sono, e i pochi che si presentano comunque possono in genere essere corretti da remoto tramite delle backdoor lasciate appositamente aperte dagli sviluppatori. Tutto ciò però ha un costo enorme, in termini di programmatori dedicati al progetto, di tempo speso nello sviluppo e soprattutto di funzioni implementate nel software, che deve limitarsi a fare lo stretto necessario e niente di più.

Quindi niente interfacce grafiche (orrore!), niente sistemi operativi adatti a pilotare tutto il pilotabile, ma solo ed esclusivamente lo stretto indispensabile alla buona riuscita della missione.

C’è chi oggi pretende di punire o sanzionare gli errori software, utilizzando magari il solito Garante tuttofare per la protezione dei dati personali. Peccato che costui dimentichi (o non sappia) che i bug ci sono perché i sistemi attuali sono intrinsecamente troppo complessi per essere del tutto esenti da errori.

Le missioni spaziali ci insegnano che si può raggiungere la perfezione o quasi, al costo di farci pagare il computer o lo smartphone almeno 10 se non 100 volte di più, oltre che costringerci ad usare modelli con funzioni ridotte all’osso, altro che i lockscreen con i widget animati e facezie varie. È davvero quello che vogliamo?

Oppure possiamo tenere i piedi per terra (letteralmente!) ed accettare il fatto che se stiamo viaggiando nel bel mezzo del sistema solare è fondamentale non perdersi, ma se ci perdiamo in centro perché Maps fa i capricci… insomma, non è poi quella gran cosa.

Qual è la somma? Soluzioni

Mon, 14 Dec 2020 06:00:00 +0000

– Foto di NeONBRAND su Unsplash.

Ed ecco la soluzione promessa al problema di ieri. Anzi, LE soluzioni, perché ce ne sono parecchie, più o meno complicate o, meglio, più o meno adatte al modo di pensare di ciascuno.

Il problema era:

Ciascun termine di una serie geometrica è il doppio del precedente. In una certa serie geometrica, la somma del settimo, ottavo e nono termine fa 3. Qual’è la somma del quarto e quinto termine?

In un primo momento può sembrare un problema complicato, ma basta pensarci un po’ per accorgersi che in realtà la soluzione è abbastanza semplice.

Serie geometrica

Come spiega l’enunciato stesso del problema, una serie geometrica è composta da un numero in teoria infinito di termini, ciascuno dei quali è il doppio di quello precedente. Ad esempio, la serie geometrica più semplice che mi viene in mente è

1, 2, 4, 8, 16, 32, 64…

nella quale 1 è il primo termine della serie, 2 il secondo termine e così via, e ciascun termine (ad esempio 8) è il doppio di quello che lo precede (in questo caso 4). (Volendo ci sarebbe una serie geometrica ancora più semplice, composta tutta da zeri, 0, 0, 0, 0, …, ma è un caso particolare molto banale).

Ogni termine della serie può essere indicato con una variabile a cui viene associato un pedice (cioè un numero scritto più in basso rispetto al nome della variabile), che aiuta ad individuare più facilmente il termine della serie a cui ci stiamo riferendo. As esempio a₁, a₂, a₃, indicano rispettivamente il primo, secondo e terzo termine della serie. Per una serie geometrica, a₂ = 2 a₁, a₃ = 2 a₂ = 4 a₁, e così via.

Soluzione #1

In base a quanto appena detto, definiamo il settimo, ottavo e nono termine della serie come a₇, a₈ e a₉. Il problema ci dice che la somma di questi termini è uguale a 3,

a₇ + a₈ + a₉ = 3

Ma abbiamo anche altre informazioni, perché sappiamo che a₈ = 2 a₇ e a₉ = 2 a₈. Possiamo quindi scrivere un sistema di tre equazioni in tre incognite,

a₇ + a₈ + a₉ = 3 a₈ = 2 a₇ a₉ = 2 a₈

che può essere semplificato tenendo conto delle relazioni fra a₇, a₈ e a₉ e esprimendo le tre equazioni in funzione della sola a₇,

a₇ + (2 a₇) + (4 a₇) = 3 a₈ = 2 a₇ a₉ = 4 a₇

La prima delle tre equazioni del sistema diventa 7 a₇ = 3, cioè

a₇ = 3 ⁄ 7

A questo punto è facile, perché a₆ è la metà di a₇, a₅ un quarto di a₇ e a₄ un ottavo, sempre di a₇. Quindi

a₆ = 3 ⁄ 14 a₅ = 3 ⁄ 28 a₄ = 3 ⁄ 56

da cui si ottiene che

a₄ + a₅ = 3 ⁄ 28 + 3 ⁄ 56 = (2 × 3 + 3) ⁄ 56 = 9 ⁄ 56

che è la soluzione del problema.

Soluzione #2

In realtà non c’è bisogno di mettere su un rigoroso sistema di tre equazioni in tre incognite, perché dalla definizione di serie geometrica sappiamo immediatamente che

a₇ + a₈ + a₉ = a₇ + 2 a₇ + 4 a₇ = 3

da cui ricaviamo immediatamente che a₇ = 3, e tutto il resto è identico al caso precedente.

Soluzione #3

Questa soluzione funziona al contrario delle due precedenti, che partono dai termini di ordine maggiore per calcolare quelli di ordine inferiore. In base alla definizione di serie geometrica,

a₂ = 2 a₁, a₃ = 4 a₁, a₄ = 8 a₁, a₅ = 16 a₁, a₆ = 32 a₁, a₇ = 64 a₁, a₈ = 128 a₁, a₉ = 256 a₁

Di conseguenza,

a₄ + a₅ = 8 a₁ + 16 a₁ = 24 a₁

a₇ + a₈ + a₉ = 64 a₁ + 128 a₁ + 256 a₁ = 448 a₁ = 3

Da questa eguaglianza si ricava il primo termine della serie, a₁ = 3 ⁄ 448, e quindi

a₄ + a₅ = 24 a₁ = 24 × 3 ⁄ 448 = 72 ⁄ 448 = 9 ⁄ 56.

Soluzione #4, 5, …

Se qualcuno trova delle soluzioni diverse al problema, sarò ben felice di aggiungerle qui.

Markdown e LaTeX

Markdown mi piace moltissimo e infatti lo uso per scrivere tutti i miei post, così come tanti documenti di lavoro che non devono circolare oltre il circolo, purtroppo ristretto, di chi è in grado di scrollarsi di dosso Word. Purtroppo devo ammettere che il supporto a LaTeX è abbastanza inconsistente. Va benissimo finché si tratta di scrivere delle equazioni semplici, ma appena le cose si complicano, ad esempio quando si prova ad inserire un sistema di equazioni, sono dolori.

Ancora peggio è il fatto che la resa finale dipenda dal motore di conversione. Ad esempio, Marked converte quasi sempre perfettamente le equazioni fuori testo (quelle centrate in uno spazio apposito), sia quando si usano i simboli $$ prima e dopo l’equazione sia inserendole all’interno dell’ambiente \begin{equation} ... \end{equation}. Ma se l’equazione incapsulata fra $$ ... $$ contiene dei pedici (o degli apici) Marked dà un errore, che invece non compare se si usa l’ambiente \begin{equation} ... \end{equation} (meno usato perché molto più lungo da scrivere).

Ancora peggio è quello che succede con il motore LaTeX di Wordpress.com, che non supporta l’ambiente \begin{equation} ... \end{equation} e nemmeno la forma abbreviata $$ ... $$, ma che per integrare le equazioni nel testo in Markdown usa una sintassi non standard, $latex ... $ (dove il codice LaTeX va inserito al posto dei puntini).

D’altro canto Markdown nasce per essere uno strumento semplice per scrivere sul web, caricarlo di troppe opzioni (e di troppe responsabilità) sarebbe un controsenso. In casi come questi forse la cosa migliore è scrivere il testo direttamente in LaTeX, convertendolo poi in HTML puro tramite pandoc o simili.

Io avevo già scritto quasi tutto il testo quando mi sono accorto di questi problemi e per questa volta ho preferito eliminare il codice LaTeX ed usare solo il normale HTML per indicare i pedici o le frazioni, perché la resa grafica delle equazioni fuori testo era davvero pessima. Basta confrontare questa equazione scritta in LaTeX,

$latex \begin{array}{ll} a_7 + a_8 + a_9 = 3\ a_8 = 2 a_7\ a_9 = 2 a_8 \end{array}$

con questa in HTLM mescolato al normale codice Markdown,

a₇ + a₈ + a₉ = 3 a₈ = 2 a₇ a₉ = 2 a₈

per rendersene conto. Purtroppo l’HTML non riesce a gestire bene le frazioni (o forse sono io che non so come fare), prometto di far meglio la prossima volta.

Qual è la somma?

Sun, 13 Dec 2020 06:00:00 +0000

– Foto di Antoine Dautry su Unsplash.

È domenica, bisogna stare in casa (perché voi cercate di stare il più possibile in casa, vero?), perché non dedicarsi ad un piccolo problema di matematica? Il problema è:

Ciascun termine di una serie geometrica è il doppio del precedente. In una certa serie geometrica, la somma del settimo, ottavo e nono termine fa 3. Qual’è la somma del quarto e quinto termine?

La risposta richiede un po’ di matematica al livello della scuola superiore oppure una certa pratica con i rompicapi stile Settimana Enigmistica (“Giovanni ha la camicia verde ed è stempiato. Luca ha l’ombrello. … Di chi è il cane?”). E magari anche un po’ di attenzione nell’osservare certi dettagli…

Per chi non riuscisse a trovare la soluzione, appuntamento a domani. Sarà anche l’occasione per provare un po’ meglio come Markdown (con cui scrivo tutti i miei post) gestisce le equazioni scritte in LaTeX.

Il CNR è anche questo: la burocrazia degli acquisti

Tue, 08 Dec 2020 06:00:00 +0000

Dilbert, 3 ottobre 1993.

Negli anni ‘90, prima dell’informatizzazione di massa della seconda metà del decennio, era ancora normale vedere negli uffici pubblici decine e decine di macchine da scrivere. Un moderno modello elettrico a pallina per i dirigenti, o meglio per le loro segretarie, i dirigenti non si sporcavano le mani scrivendo a macchina. Un reperto archeologico (un po’ come il Garand della guerra di Corea che mi avevano dato in dotazione al militare) per gli impiegati di secondo livello, quelli che la macchina da scrivere la dovevano usare davvero tutto il giorno.

Con quegli strumenti rudimentali (se pensiamo a quello che abbiamo a disposizione oggi), con l’aggiunta di qualche fax e di quintali di carta, veniva gestito tutto il normale lavoro di ufficio. Allora mi potevo arrabbiare se un ordine veniva emesso in un mese, ogni giorno perduto poteva significare mancare una buona offerta e spendere di più o semplicemente non riuscire a ricevere in tempo utile uno strumento necessario per quello che si era pianificato di fare.

Ma in quegli stessi anni ‘90 ho anche visto emettere degli ordini in tempo reale, proprio davanti ai miei occhi. Rare volte, lo ammetto, ma è successo. Una volta che le carte e le firme erano a posto, bastava un ultimo controllo veloce dei fondi disponibili e l’ordine veniva stampato ed inviato via fax all’azienda.

Oggi che i computer sono ubiqui e che l’ultimo impiegato amministrativo ha sulla scrivania un computer capace di fare in un amen i calcoli per andare su Marte, ci ho messo più di sei mesi per rinnovare il noleggio di una stampante multifunzione, mentre l’azienda che aveva fatto l’offerta migliore se ne volava via per disperazione. E finendo per spendere il 50% in più.

Oppure devo scrivere una relazione di più di 10 pagine piena di tabelle per giustificare l’acquisto di alcune workstation e di materiale informatico vario, per un totale di 15.000 euro. Che sembrano tanti, ma che in realtà sono una sciocchezza se servono per far lavorare meglio e più velocemente ben 5 colleghi. Senza dimenticare che le workstation sono pagate con i fondi dei progetti faticosamente conquistati da noi stessi, di fatto è come se un chirurgo dovesse trovare da sé i soldi per comprare i camici e i bisturi con cui opera.

E dopo aver chiesto offerte, fatto e ricevuto telefonate, confrontato i preventivi, preparato la relazione, firmato e fatto firmare documenti rimpallandoli via email da un collega all’altro, dopo essere finalmente riuscito a far completare la procedura sul famigerato Mercato della Pubblica Amministrazione (MePA), che mi sento dire? Che ci possono volere da 2 a 3 settimane per far uscire l’ordine dalla pancia amministrativa dell’istituto.

Tre settimane! Con l’azienda che preme perché siamo a fine anno e intanto i prezzi crescono… In tre settimane si va e si torna dalla Luna (e avanza tempo per farsi quasi tutta la quarantena) o si attraversa l’Atlantico in barca a vela, altro che emettere un ordine!

Ma la vera chicca è un’altra.

Tante volte bisogna effettuare degli acquisti urgenti, si rompe un mouse, c’è bisogno di un cavetto, serve un nuovo timbro, bisogna spedire una raccomandata (per tante amministrazioni la PEC è un oggetto sconosciuto, oppure vogliono le PEC ma anche il cartaceo). Proprio per questo sono previsti i cosiddetti acquisti per cassa, normalissimi acquisti in contanti rimborsati dietro presentazione dello scontrino fiscale.

Per anni ed anni la cosa ha funzionato bene, soprattutto quando il gruppo riceveva un fondo cassa periodico a cui attingere (fondo economale nel burocratese imperante). Si era liberi di comprare tutto ciò che serviva, ma bisognava anche auto-regolarsi, perché una volta finiti i soldi disponibili non c’erano santi, si doveva aspettare il rinnovo del fondo cassa per fare nuove spese.

Ora invece, dopo l’emanazione di nuove norme più stringenti per “evitare gli sprechi”, per ogni acquisto cosiddetto urgente io e i mie colleghi dobbiamo:

Compilare un modulo, che curiosamente si chiama “Modulo rimborso spese” anche se in questo momento serve solo per pianificare la spesa e non per chiedere il rimborso, attestando che la spesa ha “carattere di urgenza” oppure che è “difficoltosa ogni altra forma di pagamento”. Nel modulo bisogna indicare la spesa prevista (meglio abbondare, se scrivi una cifra e poi spendi 10 centesimi in più diventa un affare di stato), e la descrizione di quello che devi acquistare.
Indicare da qualche parte nello stesso modulo (non è previsto da nessuna parte, e quindi è difficile ricordarsene sempre) il codice del progetto di ricerca dal quale attingere i fondi. E questo anche se si devono spendere 10 euro e con tanti progetti utilizzabili c’è di sicuro la copertura finanziaria.
Firmare il modulo e farlo firmare al responsabile della struttura, cosa che ora richiede un giro di email e un bel po’ di tempo buttato. Solo questa perdita di tempo costa al CNR, e di conseguenza allo Stato e quindi a tutti noi che paghiamo le tasse, molto, molto di più del valore effettivo della spesa. Ma siamo appena all’inizio.
Il modulo firmato va girato alla/al collega che amministra i fondi, che autorizza la spesa. Bisogna però ricordarsi di inviarlo in CC: anche al responsabile amministrativo, il vero e unico Dio onnipotente dell’istituto. Senza CC: il minimo è beccarsi un cartellino giallo, preferisco non pensare a cosa succede dopo la seconda o terza volta ai colleghi più distratti.

A questo punto si può acquistare finalmente quello che serve. Peccato che magari nel frattempo si sono persi due giorni e magari non si è riusciti a lavorare. Ovviamente bisogna ricordarsi di conservare lo scontrino fiscale, ma questa è l’unica cosa normale dell’intera faccenda.
Una volta fatto l’acquisto bisogna compilare un nuovo “Modulo rimborso spese” (questa volta il titolo è appropriato) per chiedere il… rimborso della spesa. Il modulo è identico a quello del punto 1., ma fa niente perché questa volta bisogna indicare la cifra spesa al centesimo e allegare (virtualmente) lo scontrino fiscale.
Naturalmente serve un nuovo giro di firme fra chi ha effettuato l’acquisto, il responsabile della struttura e chi amministra i fondi, ma questa volta firma anche il responsabile amministrativo e persino il direttore dell’istituto. Tutto questo anche per una spesa di 10 euro.

Fatevi due conti e vedete quanto è costato davvero questo benedetto scontrino. Si farebbe prima a buttarli questi soldi, altro che evitare gli sprechi.

Qal’è l’effetto finale di tutta questa storia? Che i soldi non si riesce letteralmente a spenderli. A meno di non dedicarsi anima e corpo agli acquisti (come purtroppo succede a me in questo momento), mentre si cerca di non farsi troppo male contro il muro di gomma della burocrazia e di non togliere troppo tempo prezioso all’attività di ricerca. Perché non c’è niente da fare, la ricerca richiede di investire soldi, parecchi soldi. Per il laboratorio, per la strumentazione, per i computer, per il software, senza spendere soldi non si va da nessuna parte.

Ma la cosa ancora più incredibile al CNR è che, quando i soldi per qualche motivo avanzano – perché in questo momento si vuole conservare un tesoretto da utilizzare più avanti o, peggio, semplicemente perché non si riesce letteralmente a spenderli in tempo a causa delle lungaggini burocratico-amministrative – se come dicevo i soldi avanzano, a fine anno diventano dei residui che finiscono in un limbo dal quale l’amministrazione centrale si sente auto-autorizzata ogni tanto (o meglio, ogni spesso) ad attingere per soddisfare le sue voglie infinite oppure per coprire degli ammanchi opachi, come ha cercato di fare quest’anno.

Con quale scusa l’amministrazione centrale giustifica tutto questo? Che sono soldi che non abbiamo speso e che di conseguenza non ci servono. Insomma, prima fa di tutto per mettere ostacoli e non farceli spendere, e poi ha pure il coraggio di dire che è colpa nostra! Kafkiano.

O meglio, come dicono più terra terra a Napoli, cornuto e mazziato.

Aveva ragione Jim Morrison, questa è proprio la fine.

Il CNR è anche questo: concorsi in LaTeX

Sun, 08 Nov 2020 06:00:00 +0000

Nella puntata precedente ho raccontato della mia corsa contro il tempo dell’estate, una prova assurda come quelle di Giochi senza frontiere, ma senza allegria.

Inutile però dilungarsi ancora in dettagli poco comprensibili ai non addetti ai lavori. Meglio parlare invece di cosa ho fatto io per superare questa prova, cercando di sfruttare quel poco che so di LaTeX e di programmazione.

Perché, l’ho già detto ma mi ripeto, qualche nozione di programmazione può aiutare a cavarsela meglio con le tante rotture di cabasisi che dobbiamo affrontare ogni giorno.

Se c’è una cosa sulla quale sin dal primo momento non ho avuto il minimo dubbio, è che non avrei usato Word per preparare il curriculum professionale. Word non mi piace, si sa, ma in questa scelta non c’era nessuna prevenzione, era solo un modo per preservare la mia salute mentale.

Word ha grosse difficoltà a gestire strutture complesse come le tabelle. Una, due, tre, dieci tabelle vanno ancora bene, ma qui si trattava di creare centinaia e centinaia di tabelle diverse, una per ogni titolo – articolo, progetto, software, brevetto, insegnamento, incarico – inserito nel curriculum professionale. Dopo un po’ Word sarebbe letteralmente impazzito nel maneggiare tutte quelle tabelle, facendomi perdere un sacco di tempo prezioso.

Con LaTeX il problema non si pone. Un documento LaTeX è un normale file di testo e il fatto che contenga tabelle, liste o semplici paragrafi non fa molta differenza, sono solo delle porzioni di testo strutturate in modo diverso. Il peggio che può capitare è che il compilatore LaTeX impieghi qualche secondo in più a convertire il documento LaTeX in PDF.

Il fatto che i documenti LaTeX siano dei file di testo mi permetteva anche di generare automaticamente le tabelle relative a ciascun titolo inserito nel curriculum professionale, una cosa impossibile da fare con Word e che ha velocizzato moltissimo tutto il lavoro.

Già perché, non l’ho detto prima, il curriculum professionale andava sì scritto in Word, ma poi la sottomissione andava fatta in PDF,¹ utilizzando (ci credete?) la piattaforma online per i concorsi dismessa così improvvidamente. In pratica il modello in Word fornito dall’amministrazione serviva solo come indicazione di massima di come dovesse essere organizzato il curriculum, ma niente impediva di utilizzare altri strumenti. L’unica cosa davvero importante è che il layout del file PDF corrispondesse a quello previsto dall’amministrazione.

Riprodurre in LaTeX il modello originale in Word non è stato difficile: la classe memoir è molto flessibile ed è particolarmente adatta a produrre tutti quei documenti che escono dai canoni classici di LaTeX, mentre i package geometry, booktabs, multirow e titlesec permettono di regolare finemente i dettagli del documento finale.

Sia chiaro, preparare un modello di documento LaTeX partendo da zero non è mai facile, a meno di non essere dei veri esperti. Per fortuna avevo già fatto delle cose simili in passato e mi è bastato modificare qualche dettaglio per ottenere quello che mi serviva.²

Il modello LaTeX era però il problema minore, ciò che importava davvero era riuscire a riutilizzare il più possibile il lavoro fatto in passato. Come già detto nel post precedente, i soloni che ci governano non avevano previsto nessuna possibilità di esportare i dati già presenti sulla piattaforma online. L’unica possibilità era quella di partire dal curriculum in PDF preparato per un concorso precedente (del 2013, ben sette anni fa).

Per fortuna ho una certa esperienza nell’estrazione di dati dai documenti PDF, un problema molto attuale dato che tante istituzioni, non solo nazionali ma anche internazionali, sono molto restie a condividere i loro dati in formati standard utilizzabili da chi, come me, si occupa di estrarre informazioni dalle serie temporali di misure. Quando va bene il meglio che si riesce ad ottenere sono dei file PDF contenenti delle tabelle mal strutturate, che bisogna ingegnarsi a convertire in formati usabili per le analisi. Mi è bastato quindi adattare uno script in R sviluppato per altri scopi per riuscire a convertire la domanda in PDF in un file CSV ben ordinato.

Partendo dal file CSV e con qualche semplice script in AWK (un’altro tool di base di cui non potrei mai fare a meno) è stato quasi un gioco da ragazzi estrarre i dati relativi ai titoli già presentati in quel concorso, salvandoli in file differenti in base alla tipologia in modo che poi fosse più semplice aggiungere uno ad uno i titoli mancanti (dal 2013 ad oggi ce ne sono state di novità!). Il modello LaTeX si occupava poi di importare questi file nella sequenza corretta producendo il curriculum completo.

Già che c’ero, con gli stessi script potevo anche costruire automaticamente le tabelle LaTeX dove incasellare ciascun titolo. È una cosa più difficile da spiegare che da fare, ma che ha rappresentato un vantaggio incomparabile rispetto a creare le tabelle una ad una con Word.

Devo ammettere che gli script AWK non erano perfetti, purtroppo me ne sono accorto solo dopo aver iniziato il lavoro di inserimento dei nuovi titoli. Ma dato che questi script mi servivano solo una volta, ho preferito correggere a mano gli errori piuttosto che perdere altro tempo a perfezionarli.

Lavorare con file diversi per ciascuna tipologia (o fattispecie, il termine preferito dai nostri vertici amministrativi) aveva un altro grosso vantaggio. Avendo separato il modello LaTeX, che gestiva l’aspetto generale del curriculum professionale, dai dati riportati nei diversi file, potevo velocizzare parecchio la fase di (diciamo così) debugging del documento finale. In altre parole, se lavoravo sugli articoli scientifici scritti nel corso della mia carriera, potevo importare nel modello generale LaTeX solo il file relativo, lasciando fuori tutto ciò che riguardava le altre attività svolte. Analogamente per le altre tipologie di documenti. Sembra una cosa da niente, ma quando si passano le giornate ad inserire i dati di decine di nuovi documenti, avere a disposizione un file PDF più snello e poter controllare più rapidamente di non aver fatto errori e di non aver dimenticato niente può davvero fare la differenza.

Un altro aspetto chiave dell’usare LaTeX al posto di Word è stato il fatto di poter numerare a piacere le singole tabelle. Su questo la confusione era massima. Il principio generale era chiaro, i vari titoli delle Categorie A e B andavano inseriti rispettando un ordine temporale inverso, dal più recente al più vecchio, assegnando un numero progressivo a ciascuna tabella. Quello che non era affatto chiaro era il come.

Modello di curriculum professionale: titoli della Categoria A.

Modello di curriculum professionale: titoli della Categoria B.

C’era chi affermava che si dovessero numerare progressivamente i documenti della Categoria A, gli ormai famosi Prodotti della Ricerca, indipendentemente dalla loro tipologia ma tendendo conto solo della data, ricominciando la numerazione dal principio una volta passati ai titoli della Categoria B, dove invece i titoli andavano raggruppati in base alla tipologia. Altri pensavano che fosse preferibile raggruppare tutti i titoli della Categoria A per tipologia (prima tutti gli articoli, poi i capitoli di libri e gli atti di congressi, poi i brevetti, e così via), ordinandoli dal più recente al più vecchio e numerandoli progressivamente, continuando la numerazione con gli stessi criteri una volta passati alla Categoria B. Altri volevano numerare anche le tipologie, un po’ come si fa con i capitoli di un libro tecnico. Insomma, ogni partecipante al concorso aveva la sua idea.

Come ha scritto qualcuno in un gruppo WhatsApp, “le migliori menti del Paese non riuscivano a interpretare le istruzioni del bando di concorso”. Non so se al CNR ci siano davvero le migliori menti del Paese, ma è evidente che tutta questa confusione derivava dalla difficoltà di interpretare un gergo burocratico astruso e inconsistente, incomprensibile per chi è abituato per professione ad essere preciso e rigoroso. A ciò si aggiungeva un motivo più banale, il timore di fare degli errori nella stesura del curriculum e di essere penalizzati per questo dalle commissioni di valutazione.

Io non avevo scelta. Avendo raggruppato tutti i miei titoli in file differenti in base alla tipologia e importando i file uno dopo l’altro nel modello generale LaTeX, non potevo fare altro che numerare tutti i titoli della stessa tipologia in base alla data (dal più recente al più vecchio), proseguendo la numerazione una volta passato ad un’altra tipologia e continuando a numerare progressivamente allo stesso modo anche i titoli della Categoria B.

Mi sembrava anche la cosa più logica da fare, perché questo ordinamento facilitava il lavoro della commissione, che così trovava raggruppati prima tutti gli articoli scientifici (che sono senza ombra di dubbio i titoli più importanti per un ricercatore), poi tutti i capitoli di libri o gli atti di congresso, poi i brevetti, e così via. Se l’ordinamento primario per tipologia era previsto esplicitamente per la Categoria B, perché non fare lo stesso anche per la Categoria A? Se poi alla commissione non piacerà, pazienza!

Inutile dire che ho usato git – il sistema di controllo delle versioni che è ormai uno standard di fatto nel mondo dello sviluppo – per gestire le revisioni di tutti i file che mi servivano per produrre il curriculum professionale finale: il modello generale in LaTeX, gli script in R e AWK e tutti i file CSV e LaTeX generati dagli script.

Con il sistema di controllo delle versioni potevo aggiornare i vari file LaTeX dei titoli sapendo di poter tornare indietro anche in caso di errori troppo gravi per essere recuperati a colpi di undo. Per fare un esempio, a un certo punto mi sono accorto che avrei dovuto scambiare due righe in tutte le tabelle del file relativo agli articoli (si veda la figura qui sotto). Con un buon editor di testo è una cosa che si fa in cinque minuti, ma sapere di poter usare git anche per annullare ogni singola modifica è una cosa che si apprezza solo dopo essersi spupazzati una ad una un migliaio di righe di codice LaTeX.

Interfaccia grafica di git con la quale è possibile accettare o annullare ogni singola modifica ad un file.

Git è troppo complicato? Può darsi, ma un sistema di controllo delle versioni è come un backup, finché va tutto bene non si capisce a cosa serva, ma quando si presenta un problema si ringrazia il cielo di averlo usato.

Guardando a ritroso mi accorgo che la preparazione di questo curriculum professionale è stata in parte un lavoro di programmazione, tutto sommato abbastanza divertente, seguita da una lunga e noiosissima fase di inserimento dei nuovi dati e di controllo che tutto fosse a posto, una cosa che sembrava non dovesse finire mai. Lavorando una decina di ore al giorno ho impiegato quasi un mese per completare il lavoro, un pelo in anticipo rispetto alla scadenza prevista. Uno spreco di tempo assurdo per quello che dovrebbe essere un evento normalissimo nella vita professionale di chi fa questo mestiere.

La versione finale del mio curriculum ha 248 pagine, un numero che per un matematico (o un programmatore) ha un certo significato.³ Chissà se la commissione che lo giudicherà sarà dello stesso avviso.

(Continua…)

Una cosa più che ragionevole, visto che un file PDF è molto più difficile da manipolare del corrispettivo in Word. ↩︎
Detto fra parentesi, se c’è interesse per l’argomento, potrei scrivere dei post specifici su LaTeX e dintorni, toccando non solo le basi ma anche argomenti più avanzati come questo. ↩︎
Ammetto che arrivare a 271 o a 314 pagine sarebbe stato meglio, ma ci proverò la prossima volta. ↩︎

Il CNR è anche questo: concorsi senza frontiere

Sun, 25 Oct 2020 06:00:00 +0000

Lo so, è da un mese che non pubblico niente sul blog. Non che mi manchino gli spunti, tutt’altro, la lista di cose da scrivere si allunga ogni giorno di più. Ma è dall’inizio di agosto che mi trovo ad affrontare una scadenza importante dopo l’altra, e appena ne supero una eccone un’altra ancora più pressante. Dopo giornate come quelle delle ultime settimane, è difficile mettersi di nuovo alla scrivania la sera per aggiornare il blog.

Ma il mondo deve sapere… 😂😂😂😂😂 e quindi quello che segue è il racconto (lungo!) di cosa ha significato affrontare la scadenza più importante di tutte, che purtroppo è stata anche la più fastidiosa e frustante. Una gara contro il tempo che mi faceva pensare alle prove assurde di Giochi senza frontiere, ma senza la goliardia e il buonumore degli originali.¹

La storia interesserà, giustamente, solo a pochissimi frequentatori del blog. Tutti gli altri faranno bene a saltare direttamente alla seconda parte, deve racconto come ho affrontato questa prova con l’aiuto degli strumenti di cui parlo spesso in questo blog, LaTeX, R, script da Terminale, sistemi di controllo di versione.

Perché non è detto che uno debba imparare a programmare solo per fare delle cose serie. Anche riuscire a cavarsela meglio con le rotture di cabasisi di tutti i giorni può essere un’ottima scusa.

Tutto è cominciato ai primi di agosto, quando il CNR ha pensato bene di pubblicare i bandi di concorso ex Articolo 15 (dall’articolo del contratto che li prevede), per i passaggi di livello di ricercatori e tecnologi.² Erano dieci anni che non uscivano dei concorsi di questo tipo (che dovrebbero invece avere una cadenza biennale), cosa potevano scegliere i nostri ineffabili vertici se non il mese di agosto per pubblicare i bandi?

Estate rovinata. Perché partecipare ad un concorso per passare ad un livello superiore non è uno scherzo e può richiedere mesi di lavoro.

Lo so per esperienza. Nel 2013 partecipai ad un altro concorso (di tipologia differente) per passare a dirigente di ricerca, il livello più alto nel cursus honorum della ricerca italiana. Il bando (ovviamente!) uscì a luglio con scadenza a settembre ma poi, a causa del cattivo funzionamento della piattaforma web messa su in fretta e furia per gestire quel concorso, la scadenza venne rimandata più volte fino a novembre. Il motivo principale era la scarsa affidabilità della piattaforma web, che era tanto sovraccarica da andare continuamente in crash, cancellando senza pietà tutte le informazioni non ancora salvate. Mi ricordo ancora le alzatacce alle 4 del mattino, l’unico momento buono per inserire sulla piattaforma le informazioni tratte dalle centinaia di documenti richiesti per partecipare al concorso.³

Negli ultimi anni la piattaforma web è migliorata moltissimo e rappresenta ormai un archivio molto dettagliato dei documenti già presentati dai miei colleghi e da me ai vari concorsi a cui abbiamo partecipato nel frattempo. Un archivio che potrebbe essere molto utile per semplificare la partecipazione ai nuovi concorsi istituiti dal CNR.

E invece cosa pensano i soloni che ci governano e che, un pezzo dopo l’altro, stanno smontando quello che era uno dei migliori enti di ricerca multidisciplinari del mondo? Di abolire per questo concorso agostano la piattaforma web e di richiedere invece la compilazione di un modello di documento in Word (lo trovate in miniatura anche qui sotto), nel quale inserire tutte le migliaia di informazioni che costituiscono il cosiddetto curriculum professionale di ciascun partecipante al concorso. Aggiungendo danno al danno, i soloni suddetti non prevedono alcuno strumento per esportare le informazioni già inserite nella piattaforma online, costringendoci di fatto a ricominciare tutto da zero.

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Il curriculum professionale è solo un lontano parente del normale curriculum vitae (CV), nel quale si condensano anni ed anni di lavoro in poche pagine leggibili. Qui si tratta invece di un dettagliatissimo e minuziosissimo elenco di tutto ciò che costituisce l’attività scientifica di un ricercatore: gli articoli pubblicati sulle riviste scientifiche o sugli atti delle conferenze, i libri o i capitoli di libri, i software sviluppati, i brevetti, i progetti, le attività di docenza, la partecipazione a commissioni tecnico-scientifiche e molto altro.⁴ Sono i cosiddetti titoli, ciascuno dei quali va inserito nel curriculum professionale in base alla sua fattispecie (un termine di estrazione giuridica che in questo contesto è improprio e che nel seguito sostituirò con tipologia).

Traduco per i non iniziati al gergo burocratico dell'ente. Per il CNR una fattispecie rappresenta un tipo specifico di attività svolta: un articolo scientifico è una fattispecie, un libro o capitolo di libro è un'altra fattispecie, i brevetti, i software, i progetti, gli incarichi, le docenze sono ulteriori fattispecie diverse, così come lo sono moltissime altre attività tecnico-scientifiche svolte nel corso della propria carriera.

Per confondere ancora di più le idee, tutte le attività di stampo più propriamente scientifico, e quindi gli articoli, i libri o i capitoli di libri, i brevetti, i software, vengono definite anche Prodotti della Ricerca, e sono suddivise a loro volta in fattispecie differenti (che naturalmente variano di concorso in concorso). Ciascun Prodotto della Ricerca, e più in generale ciascuna attività tecnico-scientifica svolta, rappresenta un titolo professionale, e va inserito in una tabella del curriculum professionale specifica per la sua fattispecie.

Se tutto ciò vi fa girare la testa, pensate a me che ho dovuto cercare di spiegarlo!

Inserire un nuovo Prodotto della Ricerca nell’orribile modello Word fornito dall’amministrazione non è uno scherzo: si deve selezionare la tipologia (o se preferite la fattispecie) giusta, duplicare la tabella originale vuota relativa alla tipologia scelta oppure una tabella già compilata, e infine (si fa per dire) inserire una ad una con molta pazienza le informazioni richieste. Alcune sono ovvie, come il titolo e gli autori di un lavoro scientifico. Altre sono piuttosto complicate da reperire, come l’indice di classificazione della rivista e il famigerato impact factor,⁵ informazioni che bisogna cercare consultando i siti web delle riviste oppure degli appositi database online, alcuni aperti a tutti, altri proprietari e a pagamento (sono carissimi, ma per queste inutili sciocchezze il CNR è sempre pronto a sprecare soldi). Infine ci sono le informazioni di cui non si capisce bene il senso, come il codice identificativo della rivista (ISSN) o peggio ancora il campo Altre informazioni, nel quale ognuno mette quello che gli pare.

E tutto ciò va fatto per ogni singolo Prodotto della Ricerca. I ricercatori più anziani come me, con una carriera ormai più che trentennale alle spalle e centinaia di prodotti della ricerca, partendo da zero hanno bisogno di parecchi giorni per inserire tutti questi titoli.

Ma questa è solo la prima parte della storia, quella che riguarda la produzione scientifica vera e propria e che va sotto l’ombrello di Categoria A. La seconda parte del modello Word se vogliamo è molto, molto peggio. Si tratta della Categoria B, quella che raccoglie tutte la attività di contorno alla ricerca vera e propria, le attività didattiche, quelle di diffusione della cultura scientifica, i premi, le partecipazioni ad organismi tecnici o scientifici, le responsabilità varie e soprattutto le partecipazioni ai progetti di ricerca.

Che è ciò che interessa davvero alla nostra amministrazione.

Perché i progetti di ricerca portano soldi, tanti soldi. I soldi che lo Stato non da più (il finanziamento ordinario copre ormai solo gli stipendi dei dipendenti), per cui se vuoi fare qualcosa devi partecipare a dei progetti di ricerca. Non importa quali, non importa se sono attinenti o no al tuo filone scientifico, non importa se sono davvero utili al progresso scientifico, o perlomeno alla società. L’unica cosa davvero importante è che i progetti portino soldi, perché sono quelli che fanno andare avanti la baracca. Nonché, attraverso rapine sempre più pesanti ai finanziamenti faticosamente acquisiti (preparare un progetto di ricerca è una faticaccia), permettono alla sede amministrativa centrale di prosperare alla grande, senza mai dare nessun supporto a questa faticosa attività di autofinanziamento.

Ormai sei un bravo scienziato se riesci ad acquisire finanziamenti, altrimenti sei uno sfigato qualunque. Potrai anche avere titoli scientifici inappuntabili, ma se non porti soldi puoi sognarti di vincere un concorso al CNR. Lo pensa l’amministrazione, ma lo pensano (purtroppo!) anche tanti colleghi rampanti, quelli che pesano le persone in base al denaro che hanno saputo conquistarsi, e che avrebbero fatto meglio a fare i broker piuttosto che i ricercatori.

Non a caso sono proprio i progetti a fare la parte del leone nella Categoria B del curriculum professionale. I progetti riguardano le prime due fattispecie della Categoria B e la varietà e quantità di informazioni richiesta è decisamente maggiore rispetto a tutte le altre tipologie: da dove sono arrivati i soldi, quanto ha introitato il progetto complessivo, quanto ha introitato il gruppo del CNR (Unità Operativa) di cui fa parte il candidato, quali erano gli obiettivi del progetto, quali risultati ha ottenuto, quanto è durato. E per come sono strutturati i progetti di ricerca, queste informazioni sono sparse su molteplici documenti, da cercare uno ad uno sul proprio computer o magari sulle copie cartacee di venti-trent’anni fa (per quei fortunati o previdenti che le hanno conservate), per cui compilare la tabella di un singolo progetto di ricerca può richiedere ore di lavoro. Un vero incubo!

Ma c’è una cosa che accomuna tutta la Categoria B del curriculum professionale. La richiesta ossessiva di pezze d’appoggio per qualunque cosa si sia fatta nella propria vita professionale: numeri di protocollo, delibere, decreti, provvedimenti.

Una richiesta ragionevole per le attività più importanti, come ad esempio gli insegnamenti universitari, che devono necessariamente essere autorizzati con apposite delibere. Molto meno ragionevole per altre attività normalissime per un ricercatore, come far parte del comitato organizzatore di una conferenza o di qualche commissione tecnico-scientifica, incarichi che vengono assegnati quasi sempre con una semplice email o che compaiono solo su un sito web che spesso viene disattivato al termine della conferenza.⁶

Come ha scritto benissimo un collega, “È stato davvero penoso vedere persone di valore doversi instupidire nella rincorsa del numero di protocollo, del quartile più alto, della dichiarazione del direttore o del responsabile del progetto, del link che non c’è più, e nel mentre erano costantemente infastidite da notizie che continuavano a ribaltare le modalità di compilazione di schede inutilmente minuziose: il numero progressivo, le fattispecie, le annualità. Un vilipendio di energie intellettuali, uno spreco di tempo e denaro, un alt irragionevole e su tutta la linea alle attività di ricerca, un’efficace distrazione da altri temi importanti legati al futuro della ricerca e del suo esercizio (es. PNR). Impegno per altro richiesto e pilotato con un bando uscito a ridosso della chiusura estiva imposta dall’Ente, tale da fagocitarsi una buona parte delle ferie”.

Non potrei essere più d’accordo.

(Continua…)

Alzi la mano chi se li ricorda. Giochi senza frontiere sono stati per tantissimi anni il gioco dell’estate per eccellenza, quello in cui concorrenti provenienti da ogni angolo dell’Europa si affrontavano in gare improbabili nelle quali dovevano evitare di essere travolti da una valanga mentre sciavano sulla sabbia, tirare via l’acqua di un lago con un bicchiere attaccato ad una canna da pesca o cercare di rimanere in equilibrio su una enorme palla di polistirolo. L’inventore di queste prove era un vero genio dell’assurdo. La dirigenza del CNR cerca continuamente di copiare da lui, ma non ha la stessa stoffa. ↩︎
I tecnologi del CNR sono una figura professionale anomale. In teoria dovrebbero essere coloro che gestiscono i grossi laboratori sperimentali, le infrastrutture di rete e così via. In pratica ormai, per ragioni troppo complesse da spiegare qui, una gran parte di tecnologi svolge compiti di tipo amministrativo, snaturando di fatto il ruolo. Per questo motivo, quando nel seguito parlerò dei ricercatori, mi riferirò sempre anche ai (pochi) tecnologi ancora degni di questo nome. ↩︎
Ci sono voluti due o tre anni per concludere l’iter di quel concorso, che naturalmente non ho vinto, anche se in una delle due graduatorie mi sono classificato piuttosto bene. La graduatoria era quella meno attinente al mio percorso professionale, ma queste sono le stranezze della burocrazia italiana, accoppiate alla, diciamo così, ostilità di uno dei commissari dell’altra graduatoria. ↩︎
Si può diventare direttore di un Istituto del CNR, direttore di Dipartimento e perfino Direttore Generale presentando un normalissimo curriculum vitae di 10-20 pagine, ma non ne bastano 200 per partecipare ad un concorso da dirigente di ricerca. ↩︎
La discussione di cos’è l’impact factor e perché lo definisco famigerato porterebbe troppo lontano dal nucleo principale dell’articolo. ↩︎
Più di una volta ho dovuto ricorrere al beneamato Internet Archive per cercare di reperire queste informazioni. ↩︎

Tech porn

Wed, 16 Sep 2020 06:00:00 +0000

Da ragazzo, oltre che su Playboy, sbavavo su immagini come questa, e sognavo di poter usare un giorno uno di questi strumenti complicatissimi.

– Foto ArsTechnica.

Oggi continuo a sbavare ogni volta che vedo un laboratorio perfetto come quello Apple qui sotto, una vera goduria per i miei occhi da nerd.

– Foto Apple.

Quello che ho avuto a disposizione è stato invece questo. Tutto sommato non male, soprattutto perché l’ho costruito pezzo pezzo io stesso in anni ed anni di lavoro, insieme ad un paio di collaboratori più giovani.

Però l’ordine e la perfezione tecnica del laboratorio Apple… beh, quella la invidio senza vergogna. Gli ingegneri di Apple non hanno bisogno di tenere su certi strumenti (piuttosto costosi, peraltro) con i cataloghi e le scatole di cartone!

Verso Marte e ritorno

Thu, 30 Jul 2020 20:00:00 +0000

Ho visto in diretta i lanci delle missioni Apollo, ho visto il primo atterraggio sulla Luna. Ho visto perfino le partenze di qualche Space Shuttle. Ma continuo ancora a pensare che questi spettacoli siano grandiosi.

In bocca al lupo Perseverance!

🚀 We have LIFTOFF to Mars! The @ulalaunch Atlas V takes flight with our @NASAPersevere rover. The #CountdownToMars continues as Perseverance begins her 7-month journey to the Red Planet! pic.twitter.com/3RTL1CR4WS
— NASA (@NASA) July 30, 2020

E per chi vuole di più, qui c’è il video completo del lancio (già posizionato poco prima della partenza).

Sopravvivere al coronavirus: la buona scienza

Sat, 16 May 2020 06:00:00 +0000

– Fonte: Ousa Chea su Unsplash.

Se mi chiedessero se voglio sentire prima una notizia buona o una cattiva, non avrei dubbi e sceglierei la notizia cattiva, per potermi consolare poi con quella buona.

È quello che ho fatto con questi due articoli dedicati alla scienza del coronavirus, iniziando con un articolo dedicato alla cattiva scienza, mentre quello che state leggendo è dedicato alla scienza di buona qualità, quella che probabilmente ci farà fare dei passi avanti nella comprensione e nella lotta al virus.¹

Prima di tutto un po’ di storia, quella degli ormai famosi ventilatori polmonari, inventati in Danimarca nel 1952 per far fronte ad una gravissima epidemia di poliomielite (il vaccino antipolio che abbiamo fatto tutti sarebbe arrivato solo alcuni anni dopo). Il primo modello di ventilatore polmonare doveva essere azionato a mano, schiacciando periodicamente un sacchetto pieno d’aria. Oggi la NASA, il CERN, il nostro l’INFN,² e persino alcuni privati, stanno producendo modelli di ventilatori a basso costo, facili da fabbricare e da gestire, e ci sono perfino delle aziende che mettono online tutto ciò che serve per fabbricare i loro modelli più semplici di ventilatori.

Rimanendo sulla poliomielite, il virologo Robert Gallo, lo scienziato a cui è stato ingiustamente negato il premio Nobel per la scoperta dell’HIV, ha proposto di recente di usare il vaccino per la poliomielite come prima arma di difesa, temporanea e da rinnovare periodicamente, contro l’attacco del COVID-19. Il vaccino antipolio proposto da Gallo non è quello, disattivato, inoculato oggi a tutti i nostri bambini, ma la forma attiva, già somministrata per via orale a miliardi di persone. Non è detto che funzioni e ci ho pensato un po’ prima di inserire questa proposta fra la buona scienza. Mi ha convinto il fatto che, a differenza di tutti i possibili vaccini futuri contro il COVID-19, questo eventuale vaccino temporaneo è stato già testato su gran parte della popolazione mondiale e non comporta praticamente rischi per chi lo riceve (a differenza di quello che pensano gli sciocchi no-vax). In questo caso, quindi, provare non costa davvero nulla.

Altra idea potenzialmente interessante è quella di usare l’ozono, un ben noto antinfiammatorio naturale – la molecola di ozono contiene tre atomi legati uno all’altro che si scindono facilmente a formare la normale molecola biatomica di ossigeno – per trattare i pazienti in uno stato intermedio della malattia. L’ozonoterapia applicata alla cura dei malati di COVID-19 è attualmente in corso di sperimentazione presso alcuni ospedali italiani ed è ancora presto per affermare se funzionerà o no. Ma anche se per ora le evidenze scientifiche sono scarse, per l’ozonoterapia vale il discorso fatto per il vaccino antipolio: è una terapia ben nota, a bassissimo costo, somministrabile anche a domicilio e ha poche controindicazioni. Potrebbe meritare ulteriori studi più approfonditi.

Chi volesse saperne di più circa il modo in cui il COVID-19 attacca l’organismo, può dare una occhiata a questo studio molto dettagliato ed interessante, How does coronavirus kill? Clinicians trace a ferocious rampage through the body, from brain to toes. Se ho capito bene, l’infezione può attaccare praticamente tutto il corpo. Una notizia ben poco consolante.

Questo invece è un articolo che descrive come si identificano le mutazioni del virus e da quelle si determina come il virus si è diffuso nel mondo, Gene sleuths are tracking the coronavirus outbreak as it happens. Un riassunto di questi studi si può trovare qui, anche se bisogna ammettere che chi non si occupa di genomica riesce ad avere solo una idea molto vaga di quello che succede.

Sin dai primissimi giorni dell’emergenza, il mantra ripetuto in tutte le salse era la necessità di “appiattire la curva” dei contagi. Se qualcuno non sa ancora bene cosa significa, può dare una occhiata qui o, meglio ancora, può leggere questo bellissimo articolo, Why outbreaks like coronavirus spread exponentially, and how to “flatten the curve”, che contiene alcune simulazioni veramente ben fatte (c’è anche una versione in italiano).

Le simulazioni sono un strumento fondamentale per cercare di capire come si è diffuso il virus e quello che accadrà nei prossimi mesi. Purtroppo il numero di variabili di cui non si conosce il valore preciso è tale che è molto difficile riuscire a prevedere in modo affidabile il futuro. Questo è un problema intrinseco di tutti i modelli matematici, che hanno bisogno di basarsi su dati affidabili per poter funzionare al meglio. Per avere un’idea di quello che voglio dire, date un’occhiata qui, provate a modificare i parametri del modello e osservate come cambiano i risultati anche con piccole variazioni dei parametri di partenza. E questo è solo un modello semplicissimo, figuriamoci cosa accade con quelli complicati!

Le mascherine sono efficaci o no per prevenire la diffusione dell’infezione? Se si leggono questi due articoli su Nature e su JAMA sembra proprio di si, per cui non andate mai in giro senza. E se volete vedere cosa succede quando parlate o starnutite, date una occhiata a questo video a partire dal minuto 21 e 15 secondi (la parte più interessante dura 7 minuti). Dopo averlo visto vi sentirete degli untori ad ogni colpo di tosse. E correrete ad aprire tutte le finestre.

Più in generale, qual’è stata finora la strategia migliore per contenere la diffusione dell’epidemia? Prova a dircelo questo articolo molto interessante, Whose coronavirus strategy worked best? Scientists hunt most effective policies. Leggerlo aiuta a capire la complessità di queste analisi, che hanno bisogno di raccogliere moltissimi dati da fonti disparate, cercando di combinarli assieme in un formato unico. Un lavoro non da poco, che richiede il contributo di più di mille volontari.

Per finire, l’aspetto più interessante dal punto di vista personale, il legame fra la diffusione del COVID-19 e l’ambiente, ed in particolare lo stato dell’aria. Queste immagini probabilmente le avete già viste

L’animazione mostra chiaramente la diminuzione del livello di concentrazione del biossido di azoto ($NO_2$) in Europa, e in particolare nel Nord Italia, a seguito del blocco delle attività iniziato a marzo. Ma questo è solo un effetto del coronavirus, non la causa.

Ma se si guardano le mappe di distribuzione dei casi di infezione, non solo in Italia ma anche negli USA, si nota una buona correlazione fra la diffusione del coronavirus e la presenza di aree fortemente industrializzate, e quindi più inquinate.

– Fonte: figura di sopra New York Times, figura di sotto EPA.

Questo potrebbe significare che le particelle inquinanti si comportano come vettori di trasporto del virus, oppure che l’esposizione per lungo tempo ad agenti inquinanti aumenta l’incidenza e la gravità delle malattie respiratorie, rendendo l’organismo maggiormente suscettibile all’azione del virus, con l’inevitabile conseguenza di aumentare il tasso di mortalità di chi viene colpito dall’infezione. Mi pare che sia una buona ipotesi di lavoro, che merita ulteriori approfondimenti.

A proposito di tasso di mortalità, avrei voluto parlare anche del perché questo è così basso in Germania rispetto agli altri paesi europei. Però alla fine mi sono convinto che non lo sappia ancora nessuno, e che le ipotesi sociali di maggiore distanziamento fra vecchi e giovani o quelle più politiche relative alla diversa qualità del servizio sanitario non riescano a raccontare tutta la storia. Sarà molto interessante verificare come evolverà questa storia.

In questa divisione fra scienza buona e cattiva c’è una buona dose di opinione personale. Nondimeno, ci sono dei principi generali che dovrebbero permettere di riconoscere l’una e l’altra, anche se qualche errore è inevitabile. ↩︎
Brilla l’assenza del CNR, il maggiore ente di ricerca italiano, intrappolato in pastoie burocratiche che negli ultimi mesi lo hanno praticamente paralizzato. ↩︎

Sopravvivere al coronavirus: la cattiva scienza

Mon, 11 May 2020 06:00:00 +0000

– Fonte: Louis Reed su Unsplash.

Una delle conseguenze della pandemia che stiamo vivendo è l’esplosione degli studi scientifici dedicati a scoprire le origini del virus, come si trasmette, quello che si può fare per controllarne e, si spera, limitarne la diffusione, oltre che naturalmente a trovare una cura per quelli che ne sono stati colpiti.

In realtà il termine esplosione non rende bene l’idea. Quello che sta succedendo è uno tsunami di idee, proposte, ipotesi, pubblicazioni. Ricordo momenti simili in passato – penso allo scoppio dell’HIV negli anni ‘80 (un’altra pandemia, limitata però, almeno in Occidente, a gruppi sociali piuttosto ristretti), alla fusione fredda o ai superconduttori ad alta temperatura critica – ma niente di minimamente paragonabile a quello che sta succedendo oggi.

Le proposte di nuovi progetti di ricerca sull’argomento si susseguono a velocità supersonica, volendo provare a stare dietro a tutte si avrebbe bisogno di giornate di 96 ore, e chissà se basterebbero. In quanto alle pubblicazioni, sono stati pubblicati finora più di 10.000 articoli scientifici relativi al COVID-19 (ma per l’Organizzazione Mondiale della Sanità sono almeno 15.000), la stragrande maggioranza fra aprile e questa prima metà di maggio. E questa è di sicuro una valutazione molto per difetto, visto che censisce soprattutto la letteratura di tipo biologico/medico/epidemiologico. Se si aggiungono gli studi statistici, i modelli matematici, l’hardware e il software sviluppato appositamente per questa emergenza e chissà quanti altri settori importanti della ricerca scientifica si arriva a circa 60.000 pubblicazioni. In due mesi!

In una circostanza come questo, adottare una politica di pubblicazione più snella di quella normale e condividere rapidamente tutte le informazioni disponibili può essere utile a salvare tante vite umane. Ma purtroppo questa condivisione rapida e con pochi filtri si presta anche ad essere sfruttata da tanti personaggi senza scrupoli, che stanno letteralmente inondando la letteratura scientifica di pessima scienza, con risultati incontrollati, fantasiosi o totalmente falsi.

Un vero problema, perché in mezzo a tanta abbondanza di pubblicazioni è molto difficile distinguere il grano dal loglio. Problema aggravato dal fatto che i media sono prontissimi a riportare qualunque nuova informazione al grande pubblico, senza preoccuparsi di verificarle, non dico a dovere ma almeno ad un livello minimo di decenza. E così in poche ore un farmaco testato alla carlona su una decina di soggetti presi a caso diventa la cura definitiva per il Coronavirus, con i social che ribollono di invettive contro i poteri forti che vogliono impedirci di sconfiggere la malattia per fare un favore alle multinazionali farmaceutiche.¹

Invece, come dice Jackie Mogensen in un articolo dal titolo significativo, La scienza ha un lato oscuro e complicato. E il Coronavirus lo sta tirando fuori,

La buona scienza richiede tempo. Revisione tra pari. Replica [dei risultati]. Ma negli ultimi mesi, il processo scientifico per tutte ciò che riguarda il COVID-19 è stato [enormemente] accelerato. […] I ricercatori corrono per fornire risultati, le riviste accademiche corrono per pubblicare e i media corrono per portare nuove informazioni a un pubblico impaurito e impaziente. Allo stesso tempo, le opinioni non verificate circolano ampiamente sui social media e in TV, riportate dai cosiddetti esperti, il che rende ancora più difficile la comprensione della situazione. La cattiva scienza – o per lo meno la scienza incompleta – sta semplicemente scivolando attraverso le crepe. […] In un normale ciclo di notizie giornalistiche, la scienza ottiene meno dell'1 percento di copertura. […] Ma nel ciclo delle notizie attuale, l’unica cosa importante è la scienza. Quindi tutti, ogni economista, ogni fisico, ogni guru della tecnologia, tutti vogliono ottenere un pezzo di attenzione se pensano di poter collegare se stessi o di collegare il proprio passatempo, il proprio background, a qualcosa che sarà coperto [dai media]."

Non potrei essere più d’accordo.

Ma qual’è la cattiva scienza e come si fa a distinguerla da quella buona?

Come diceva Newton, gli scienziati guardano più lontano perché stanno sulle spalle dei giganti. La scienza va avanti per piccoli passi e ognuno fornisce il suo mattoncino alla costruzione comune. Anche i grandi salti in avanti – la teoria eliocentrica, l’evoluzione della specie, la tavola periodica, le equazioni di Maxwell, la relatività, la meccanica quantistica, la struttura del DNA – non sono mai un lavoro individuale, ma piuttosto la sintesi del lavoro paziente di decine o centinaia di ricercatori.

Per cui un buon criterio per identificare la scienza cattiva è verificare se propone delle risposte immediate e se non si fa mai assalire dal dubbio. Le soluzioni miracolistiche ai problemi complessi sono in genere solo un modo per cercare soldi e visibilità mediatica.²

Diffidare quindi di chi propone oggi la cura definitiva per una malattia di cui si sa ancora pochissimo, basandosi su un numero ridicolmente basso di pazienti guariti. Non è un genio, è un irresponsabile.

Diffidare anche di chi afferma di essere vicinissimo al vaccino. Non è vero. Magari può essere vicino ad una idea di principio di vaccino, che rimane comunque tutta da verificare. Per realizzare un nuovo vaccino partendo da zero ci vogliono normalmente 15 anni, e finora nessuno ci ha messo meno di 4 anni. Bisogna non solo dimostrare che funzioni, ma anche che sia sicuro, che non abbia (troppi) effetti collaterali e che le sue caratteristiche non degradino nel tempo. E poi che sia possibile produrlo e distribuirlo in dosi sufficienti (non dimentichiamo che stiamo parlando dell’intera popolazione mondiale). Realizzare un vaccino per il COVID-19 in un solo anno sarebbe un risultato mai visto. E anche molto improbabile.

Diffidare anche di chi afferma di sapere l’origine del virus, indipendentemente dal fatto che ne ipotizzi l’origine animale o umana. Affermare oggi con sicurezza che il COVID-19 arrivi dal famoso pipistrello del mercato di Wuhan – magari attraverso un ospite intermedio, il quasi altrettanto famoso pangolino che invece potrebbe dare indicazioni utili per la lotta alla malattia – oppure che sia un prodotto venuto fuori per errore da qualche laboratorio più o meno segreto, significa solo prendere in giro il mondo. Prima o poi qualcuno lo scoprirà, ma non bastano poche sequenze genetiche coincidenti per dirimere la questione, nemmeno se lo dice un premio Nobel. Per definire questa scoperta la cosa migliore è ispirarsi a Cambronne.

Prima o poi qualcuno tirerà fuori la storia che il virus l’hanno messo in giro apposta per fare soldi. (O l’hanno già fatto?) ↩︎
Caso di scuola sono certe ricerche in campo energetico, dalla fusione fredda alle reazioni piezonucleari autarchiche, fino al fantomatico E-Cat. Tutte idee risolutive che alla fine si dimostrano solo del puro vaporware, ma che garantiscono sempre un buon quarto d’ora di notorietà ai loro proponenti. ↩︎

Cinquant'anni fa, la Luna

Sat, 20 Jul 2019 22:17:00 +0000

Il 20 luglio 1969 avevo nove anni e per la prima volta in vita mia i miei genitori mi concessero di stare alzato fino a notte fonda per guardare lo sbarco degli astronauti sulla Luna (per fortuna l’anno dopo fecero lo stesso con Italia-Germania 4:3).

Avevo solo nove anni ma ero già affascinato dalla scienza e dalla tecnologia, invidiavo i tecnici della NASA che potevano usare, beati loro!, tutti quegli apparecchi complicati pieni di lucine, manopole e levette, e sognavo di poterlo fare anch’io un giorno. (mannaggia, quando finalmente ci sono arrivato, le manopole e le levette erano sparite, sostituite dai computer!)

Mi ricordo ancora la discussione fra Tito Stagno e Ruggero Orlando, uno diceva che il modulo lunare era atterrato, l’altro che sta andando ancora scendendo. Io tenevo a prescindere per Ruggero Orlando, era simpaticissimo e poi, dai, viveva a New York, doveva per forza capire perfettamente l’inglese (e in effetti aveva ragione lui).

Il mondo impazzì per la “conquista” della Luna, ma presto i tempi cambiarono, la storia della luna perse di interesse e non ci siamo più andati.

Arrivato a questo punto mi sono accorto che quattro anni fa avevo già scritto un post quasi identico, passano gli anni ma le emozioni sono sempre le stesse. Nel frattempo però ho raccolto del nuovo materiale, quale occasione migliore per condividerlo qui?

Cominciamo con il video della discesa del modulo lunare (LEM) sulla Luna dalla prospettiva degli astronauti. L’inglese è molto difficile, tutti parlano velocissimo e in gergo, la trascrizione permette di capire quello che sta succedendo, ma bisogna leggere molto in fretta. Ma anche se non si capisce quello che dicono, le immagini da sole bastano a dare un’idea di quanto possa essere stato emozionante quel momento. Da vedere assolutamente.

Le stesse immagini le abbiamo già viste nel simulatore dell’allunaggio dell’Apollo 11, che è veramente eccezionale per dettaglio e ampiezza di informazioni, ma il video forse è più comprensibile.

Il LEM era un ammasso precario di alluminio, kapton e scotch, guidato da un computer che con il senno di oggi non possiamo che definire rudimentale. Ma cinquant’anni fa l’Apollo Guidance Computer (AGC) era quanto di meglio si potesse fare con la tecnologia di allora: il primo computer a circuiti integrati, il primo computer con una interfaccia utente tanto semplificata da permettere agli astronauti di interagire con il computer nel corso del volo, il primo computer in grado di guidare da solo una astronave.

Per avere un’idea del salto tecnologico che c’è stato in questi cinquant’anni, si può leggere l’articolo Computer from NASA’s Apollo program reprogrammed to mine bitcoin, nel quale vengono confrontate le prestazioni di calcolo dell’AGC con quelle di un computer odierno specializzato nel mining dei bitcoin (dietro il quale ci sono operazioni matematiche molto sofisticate): il computer di oggi è in grado oggi di eseguire mille miliardi di operazioni elementari di calcolo (dette hash) in un secondo, il computer dell’Apollo impiega 10 secondi per eseguire il calcolo di un solo hash.

Detto in altri termini, se la potenza di calcolo del computer dell’Apollo fosse equivalente alla distanza fra la Terra e la Luna (in media 384.000 km), la potenza di calcolo dell’AGC equivarrebbe a circa 38 micrometri, la metà del diametro di un capello umano. Tutto questo in appena mezzo secolo.¹

Vogliamo conoscere tutti i dettagli di quello che è successo nel corso della missione dell’Apollo 11? C’è a disposizione Apollo in Real Time, una ricostruzione minuziosa, minuto per minuto, di tutto quello che è successo nel corso della missione dell’Apollo 11 (c’è anche una ricostruzione analoga della missione dell’Apollo 17 del 1972, l’ultimo viaggio di un equipaggio umano sul nostro satellite).

Ma sulla Luna ci siamo andati per davvero? Ovvio che si, Capricorn One è un bel film, ma dubitare di essere andati sulla Luna è come dubitare che la Terra giri attorno al Sole o che Colombo abbia veramente scoperto l’America.

Ci sono sedicenti esperti che sostengono che non siamo andati sulla Luna perché la bandiera americana non appare afflosciata nelle fotografie, una cosa che secondo loro dimostra l’esistenza di un qualche trucco hollywoodiano. Non ci vuole Hollywood per far stare dritta una bandiera, basta infilarci dentro un bastoncino orizzontale. Se vai fin sulla Luna vorrai pure che il simbolo della tua nazione si veda bene in fotografia!

Altri esperti sostengono che le fotografie sono (a seconda dei gusti) troppo scure o troppo chiare, che le ombre non vanno bene, che si dovrebbero vedere uno sfondo pieno di stelle. Sono tutti ultrasicuri di quello che dicono, nemmeno fossero andati decine di volte sulla Luna a scattare fotografie. Pagliacci!

NVidia si è messa di impegno e ha simulato tutto quello che c’era nelle fotografie prese da Armstrong e Aldrin, il modulo lunare, gli astronauti, la superficie della Luna, persino le particelle di suolo lunare disperse nell’aria (ammesso che si possa parlare di aria sulla Luna) e ne ha fatto un video stupefacente, 15 minuti che dimostrano come la giusta combinazione di scienza e tecnica possano dare risultati straordinari.

Gli esperti da scrivania sostengono che certe foto dovrebbero essere molto più scure? Peccato che non tengano conto che il suolo lunare e le stesse tute degli astronauti riflettono molta più luce rispetto a quello che succede sulla Terra e che sono proprio questi riflessi che rendono le fotografie molto più luminose del previsto e mascherano la luce delle stelle. Partita chiusa, 10 a 0 per la NASA e per NVidia.

È una considerazione banale, ma sarebbe bello lo stesso se gli stessi progressi fossero stati fatti nel campo dell’energia o del controllo dell’inquinamento. ↩︎

E sono cinque!

Tue, 18 Dec 2018 06:00:00 +0000

Oggi il blog compie cinque anni. Purtroppo me ne sono ricordato solo all’ultimo momento e non ho avuto il tempo di fare una analisi dettagliata come mi ero ripromesso di fare. Pazienza, magari ci sarà occasione in una circostanza meno “tonda”.

Una cosa che mi colpisce sempre è che, nonostante il blog sia in italiano, ben il 10% degli accessi provenga da fuori Italia. Chissà cosa riescono a capire i poveri visitatori che leggono gli articoli tramite Google Traduttore!

Un’altra cosa che mi colpisce è che, oltre ai tanti lettori affezionati che non mi stancherò mai di ringraziare per la loro immensa pazienza, circa due terzi dei vsitatori arrivano al blog tramite i motori di ricerca. Anzi, tramite Google, gli altri motori di ricerca, anche Bing o DuckDuckGo (e mi dispiace soprattutto per quest’ultimo), praticamente non esistono. Il che significa da un lato che il blog si posiziona abbastanza bene nelle ricerche sul web (anche se io non faccio nulla per spingere in su la SEO del blog), dall’altro che gli articoli hanno una vita piuttosto lunga e vengono cercati e letti anche molti anni dopo la pubblicazione. L’articolo più letto in assoluto quest’anno, Usare un Mac con PowerPC oggi è del 2016 e ha un numero di letture che tende a crescere ogni mese. Lo stesso sta succedendo all’articolo più letto pubblicato nel 2018, Ma il Fusion Drive serve ancora?, che ogni mese ha più che raddoppiato il numero di letture rispetto al mese precedente.

Fra le cose che non mi piacciono c’è quella di aver diminuito fortemente la cadenza di pubblicazione dei nuovi articoli, passando dai due articoli a settimana del 2014 a un solo articolo ogni dieci giorni di quest’anno. Sono valori medi, ma riflettono bene la scarsa velocità con la quale riesco a pubblicare nuovo materiale. Non che mi manchino gli spunti e le idee, anzi, quello che mi manca è il tempo per scrivere in pace e poi per rivedere quello che scrivo. In compenso la lunghezza media di ciascun articolo è cresciuta significativamente nel tempo, anche se non so se questa sia una cosa positiva o no.

Altra cosa che non mi piace è il numero di commenti, che si è ridotto anch’esso in modo molto significativo. Dal picco di circa 550 commenti del 2015 si è scesi ad appena 159 nel 2018, nonostante nello stesso periodo di tempo il numero di visitatori sia quasi raddoppiato. Mi piacerebbe che ci fosse maggiore interazione con chi legge il blog, e vorrei anche sapere se posso fare qualcosa per favorire questa interazione.

Prima di concludere, un piccolo consiglio di lettura. Ho scoperto da poco il libro Automate the Boring Stuff with Python, che si può leggere gratuitamente sul web o comprare in edizione elettronica o cartacea sul sito della casa editrice o sul solito Amazon. È una vera bomba, ed è pure perfettamente in tema con la serie dedicata al Terminale e allo scripting di questo periodo. Consigliatissimo!

Pensieri d'agosto 3

Sun, 26 Aug 2018 06:00:00 +0000

Non voglio entrare a gamba tesa in tutti i disastri degli ultimi giorni, ma leggere della sciagura avvenuta sul Pollino mi ha fatto tornare in mente una esperienza recente legata proprio alla Calabria.

Da qualche anno mi occupo fra le altre cose di monitoraggio ambientale, in particolare di ottimizzazione delle reti di monitoraggio e di analisi dei dati provenienti dai sensori di misura.

Più o meno un anno fa sono stato coinvolto in un progetto di studio dei dati di una rete di monitoraggio operante nella provincia di Cosenza e dintorni. L’idea si è arenata quasi subito per problemi di condivisione dei dati con degli esterni come noi, come se questi dati fossero una “proprietà esclusiva” degli enti – comuni, province, regioni, arpa, protezione civile – che li avevano prodotti. Purtroppo in Italia la ritrosia a condividere le informazioni è molto diffusa a tutti i livelli, anche quando queste informazioni sono prodotte con fondi pubblici (quindi con le nostre tasse).

La rete di monitoraggio era molto interessante: era costituita da una serie di sensori per misurare le deformazioni del terreno, l’apertura di fratture e crepe, lo spostamento di punti fissi del terreno e altri segni premonitori delle frane. In questo modo era possibile individuare la posizione delle superfici di instabilità dei pendii e intervenire preventivamente per limitare i danni nonché, nei casi più a rischio, allertare le strutture di soccorso e la popolazione coinvolta.

La rete era stata costruita con i finanziamenti di qualche progetto di ricerca – comunitario, nazionale, regionale, ce ne sono una caterva – e finché il progetto è stato operativo tutto ha funzionato bene. I sensori erano stati installati e funzionavano regolarmente. I dati venivano trasmessi ai comuni coinvolti e messi online in modo da avere un quadro più generale, anche se l’accesso era riservato ai soli partecipanti al progetto. Il progetto aveva anche previsto l’assunzione (a tempo determinato, c’è bisogno di dirlo?) di uno o due tecnici che giravano periodicamente fra i vari siti della rete per controllare che tutto funzionasse a dovere e per effettuare gli eventuali interventi di manutenzione.

Ma dopo due, tre anni il progetto è terminato e, quel che è più grave, sono finiti i soldi del finanziamento. In un paese normale ci si aspetterebbe che, dopo aver messo su un sistema di allerta così utile per un territorio a rischio come quello di cui stiamo parlando, le istituzioni coinvolte avrebbero fatto di tutto per portare avanti il progetto. Del resto, una volta installati i sensori e sviluppato il software di monitoraggio, bastavano pochi soldi per la manutenzione delle rete e per gli stipendi dei tecnici che effettuavano i controlli, cifre comunque irrilevanti rispetto ai costi di una eventuale emergenza.

Ma non siamo un paese normale. I soldi non sono arrivati e a poco a poco, senza controlli e senza manutenzione, la rete messa su con tanta fatica e con tanto impegno ha smesso di funzionare. In questo momento perfino il sito del progetto è offline. Soldi buttati. E quel che è peggio, per risparmiare qualche spicciolo si è buttato via uno strumento che, nel caso non improbabile di eventi distruttivi, potrebbe evitare vittime, danni materiali e costi ben maggiori di ricostruzione.

A quanto sembra la sciagura sul Pollino ha origini analoghe: una rete di misura delle piogge installata ma non più funzionante in modo adeguato, per scarsa manutenzione e per mancanza di personale tecnico all’altezza del compito.¹ Tante vite perse perché in questo paese non si riesce a capire che prevenire i rischi può non solo salvare tante vite umane, ma può anche costare infinitamente meno che intervenire scompostamente a posteriori, quando la sciagura si è consumata.²

Perché ai nostri politici e amministratori piace da matti farsi fotografare mentre tagliano i nastri delle inaugurazioni, se poi queste si risolvono o no in qualcosa di ben fatto e funzionante gli interessa pochissimo. Ancor meno gli interessa la manutenzione dell’esistente, perché secondo costoro non porta notorietà e voti. Poi, quando avviene la tragedia, tutti a piangere lacrime di coccodrillo e a scaricare le responsabilità su qualcun altro.

Se non riuscite ad aprire la pagina, ecco qui uno screenshot del titolo dell’articolo. Anche questo articolo pone più o meno le stesse domande di Repubblica. ↩︎
Ma come dimostrano certe intercettazioni ai tempi del sisma dell’Aquila, alcuni personaggi senza scrupoli preferiscono che sia così. ↩︎

Bastardi con tanta gloria (seconda parte)

Tue, 20 Mar 2018 06:00:00 +0000

– Duncan Hull, Flickr.

Nella prima parte di questa storia abbiamo visto quello che è successo ai veri ideatori del metodo di calcolo noto come il metodo Rietveld, il cui contributo è stato fino ad oggi totalmente disconosciuto, ma che almeno hanno potuto continuare a svolgere la loro attività accademica e di ricerca.

Molto peggio è quello che è successo a Rosalind Franklin, le cui immagini a raggi X fornirono a James Watson e Francis Crick la chiave per comprendere la struttura a doppia elica del DNA, una scoperta che dieci anni dopo gli valse il Premio Nobel per la Medicina.

All’inizio degli anni ‘50, dopo aver trascorso alcuni anni a Parigi ad occuparsi di cristallografia a raggi X, Rosalind Franklin si trasferì al King’s College di Londra, dove avrebbe dovuto dirigere e potenziare il laboratorio di cristallografia a raggi X con lo scopo di studiare la struttura ancora ignota del DNA. Ma il direttore del progetto, Maurice Wilkins, la pensava diversamente e considerava la Franklin solo una sua assistente, non una collaboratrice di pari livello.

La cosa generò un fortissimo attrito fra i due, che si parlavano a malapena, tanto che secondo James Watson, “Se appena avesse potuto, Wilkins avrebbe cacciato via la Franklin a calci”.

In questo clima gelido avvenne la famosa visita di James Watson al King’s, durante la quale Wilkins, senza preoccuparsi minimamente di chiedere il permesso alla collega, mostrò a Watson le immagini a raggi X del DNA realizzate dalla Franklin. Fra queste c’era l’immagine chiave, la famosa Fotografia 51, dalla quale un occhio esperto poteva facilmente riconoscere la presenza di una doppia elica (per tutti gli altri, questa analisi dettagliata della Fotografia 51 risulterà illuminante).¹

– R. Franklin, Immagine a raggi X della molecola del DNA (forma B), meglio conosciuta come “Fotografia 51”.

Dopo aver visto questa immagine e aver letto di nuovo di straforo un articolo non ancora pubblicato della stessa Franklin, Watson e Crick ebbero la conferma di essere sulla strada giusta giusta e riuscirono a completare in pochi mesi il famoso modello strutturale a doppia elica del DNA, che gli valse nel 1962 il Premio Nobel per la Medicina insieme a Maurice Wilkins, l’ex “capo” di Rosalind Franklin.

Nel frattempo la Franklin – fuggita dal King’s College per lavorare in un ambiente più congeniale ed adatto a valorizzarne le capacità – si era ammalata di tumore alle ovaie, causato forse dalle radiazioni a raggi X assorbite durante la sua attività di ricerca (in quegli anni l’attenzione alle questioni relative alla sicurezza era pressoché nulla), ed era deceduta nel 1958, ad appena 37 anni.

Perché il Nobel non venne dato anche a lei? Le spiegazioni sono diverse: c’è chi ricorda che lo statuto del premio Nobel impedisce di attribuire premi postumi e che comunque il riconoscimento può andare al massimo a tre ricercatori. C’è chi invece ritiene che la Franklin sia stata vittima delle misoginia degli anni ‘50 e del disprezzo per le scienziate donne tanto comune in quegli anni. Lo stesso James Watson, nel famoso libro che racconta i retroscena della scoperta del DNA, La doppia elica, descrive la Franklin come

il prodotto di una madre insoddisfatta che aveva sottolineato eccessivamente l’opportunità di una carriera professionale che la potesse salvare dal matrimonio con un uomo ottuso. – James Watson, La doppia elica.

Misoginia o no, Watson e Crick si guardarono bene di inserire Rosalind Franklin fra gli autori dell’articolo sulla struttura del DNA, nonostante fosse stato proprio il lavoro sperimentale della Franklin a metterli sulla strada giusta.

E non c’è dubbio che i due fossero ben consapevoli della grave scorrettezza fatta, tanto che nel 1999 James Watson ammise pubblicamente che

Sapete, c’è una specie di mito [sul fatto] che Francis [Crick] e io abbiamo rubato la struttura dalla gente del King’s. Mi avevano mostrato la foto a raggi X di Rosalind Franklin e, wow!, quella era un’elica, e un mese dopo avevamo la struttura e Wilkins non mi avrebbe mai dovuto mostrare quella roba. [Sia chiaro], non sono andato [a rubare] nel cassetto [della Franklin], mi è stata mostrata, mi hanno [perfino] detto le dimensioni, si ripeteva ogni 34 Angstrom, e sapete, io sapevo più o meno quello che significava, e quella foto della Franklin è stato l’evento chiave. È stato quello che, psicologicamente, ci ha messo in moto…
– James Watson, Inaugurazione del Centro James Watson di Ricerca Genomica, Harvard, 30 Settembre 1999.

There’s a myth which is, you know, that Francis and I basically stole the structure from the people at King’s. I was shown Rosalind Franklin’s x-ray photograph and, Whooo! that was a helix, and a month later we had the structure, and Wilkins should never have shown me the thing. I didn’t go into the drawer and steal it, it was shown to me, and I was told the dimensions, a repeat of 34 angstroms, so, you know, I knew roughly what it meant and, uh, but it was that the Franklin photograph was the key event. It was, psychologically, it mobilised us…
– James Watson, James Watson Center for Genomic Research Inauguration, Harvard, September 30, 1999.

Non saranno adatte a Quentin Tarantino, ma queste storie lasciano lo stesso l’amaro in bocca.

Bibliografia

[1] James Watson, La doppia elica, Garzanti, 2016.

[2] Anne Sayre, Rosalind Franklin and DNA, W. W. Norton & Company, 1975.

[3] Brenda Maddox, The dark lady of DNA?, The Guardian, 5 marzo 2000.

[4] Brenda Maddox, The double helix and the ‘wronged heroine’, Nature 421, 2003.

Purtroppo richiede Flash. ↩︎

Bastardi con tanta gloria (prima parte)

Wed, 07 Mar 2018 06:00:00 +0000

– Nanoscale-Ordered Materials Diffractometer (NOMAD), Oak Ridge National Laboratory, USA.

Gli articoli scientifici, ammettiamolo, possono anche essere molto interessanti, ma raramente riescono a catturare l’attenzione di chi li legge più di un giallo ben congegnato.

È proprio quello che mi è successo mentre leggevo The development of powder profile refinement at the Reactor Centre Netherlands at Petten di Bob van Laar e Henk Schenk, appena pubblicato su Acta Crystallographica Section A, la più importante rivista scientifica di cristallografia (l’articolo può essere letto o scaricato da qui).

L’articolo di van Laar e Schenk vuole fare chiarezza sulle vere origini di uno dei metodi di calcolo più usati e celebrati della cristallografia, il cosidetto metodo Rietveld, uno degli strumenti principali per la determinazione accurata della struttura cristallina di un materiale a partire da misure di diffrazione a raggi X o a neutroni.¹

L’importanza del metodo è data dal fatto che la maggior parte dei materiali di interesse pratico cresce solo sotto forma di cristalli di dimensioni così piccole, vere e proprie polveri cristalline, da non poter essere analizzate mediante le normali tecniche di diffrazione per cristallo singolo, che richiedono cristalli di almeno alcune decine di micrometri per lato. D’altra parte, le polveri cristalline producono uno spettro di diffrazione con picchi fortemente sovrapposti, un cosa che complica moltissimo la determinazione della struttura cristallina del materiale. Il metodo Rietveld riesce a separare virtualmente (o meglio matematicamente) questi picchi, consentendo di calcolare in modo completo ed accurato la struttura del cristallo sotto esame. Ancora più importante dal punto di vista pratico è il fatto che il metodo Rietveld consente anche di individuare rapidamente le componenti presenti in una miscela di prodotti chimici e viene utilizzato non solo in un grandissimo numero di processi industriali, ma anche in settori apparentemente molto lontani come l’arte, l’archeologia o le scienze forensi.

Insomma, Hugo Rietveld, lo scienziato olandese che ha ideato e messo a punto una tecnica così utile, merita senz’altro gli apprezzamenti e gli onori (tanti!) che gli sono stati attribuiti.

Ma a leggere l’articolo di van Laar e Schenk sembra che non sia proprio così.

Anzi, i due autori lo accusano senza mezzi termini di essersi impossessato di idee ed informazioni sviluppate da Brett Loopstra (deceduto nel 1998) e dallo stesso Bob van Laar, uno dei due autori dell’articolo in questione.

La storia è più o meno questa. All’inizio degli anni ‘60 Brett Loopstra e Bob van Laar iniziano a lavorare presso un nuovo centro di ricerca in fisica nucleare, l’RCN di Petten in Olanda, occupandosi di diffrazione da neutroni. I due collaborano alla costruzione di un nuovo strumento di misura, un diffrattometro a neutroni per polveri cristalline, che utilizzano per la determinazione della struttura di materiali a base di uranio o con caratteristiche magnetiche.

Questa attività li porta a comprendere che il motivo principale che impedisce la corretta determinazione della struttura cristallina dei materiali di cui si occupano risiede proprio nel fatto che i picchi degli spettri di diffrazione misurati sono tanto sovrapposti da rendere difficile stimare l’ampiezza di ciascuno di essi. E anche se conoscono bene, van Laar in particolare, le tecniche matematiche che possono essere usate per separarli, non hanno le competenze tecniche per scrivere un programma per i rudimentali computer dell’epoca che possa effettuare i calcoli di cui hanno bisogno.

A un certo punto al gruppo si aggiunge un terzo ricercatore, Hugo Rietveld, nato in Olanda ma che aveva vissuto a lungo in Australia. Sembra l’occasione giusta, perché anche se Rietveld non sa nulla di cristallografia per polveri, è un vero esperto nella programmazione dei computer. I due lo mettono a parte delle loro idee e in poco tempo Rietveld scrive un programma che le implementa, descrivendo le basi del suo funzionamento in un brevissimo articolo (appena due pagine) pubblicato solo a suo nome nel 1967. La nuova tecnica di calcolo viene presentata in modo più ampio in un articolo successivo, scritto in collaborazione da Loopstra e Rietveld e pubblicato nel 1969, che però passa praticamente inosservato.

Non passa inosservato, invece, un altro articolo dello stesso anno a firma del solo Rietveld, che descrive il programma di calcolo e le sue basi matematiche, esattamente come gli erano state spiegate da Loopstra e van Laar. Ci vuole un po’, è vero, ma fra gli anni ‘70 e ‘80 questo articolo diventa il lavoro fondamentale della cristallografia per polveri cristalline, citato e ricitato da chiunque si occupi di questo tema di ricerca. Fino ad oggi l’articolo di Rietveld ha ricevuto quasi 14.000 citazioni, un numero enorme se si tiene conto del fatto che la diffrazione per polveri è tutto sommato un settore di ricerca relativaemnte di nicchia.

Perché Rietveld fa una cosa così scorretta? Perché non riconosce il contributo fondamentale dei due colleghi? Perché non li invita a firmare l’articolo insieme a lui, ma si limita solo a ringraziarli, in due brevissime righe, per avergli fornito degli utili suggerimenti (e critiche)?

Le conseguenze sono inevitabili: i due colleghi si sentono traditi, l’aria nel laboratorio diventa sempre più tesa e Rietveld decide di lasciare la ricerca e di passare ad occuparsi della biblioteca dell’RCN, cosa che farà fino al momento di andare in pensione.

È possibile, come ipotizzano con eleganza gli stessi van Laar e Schenk, che Rietveld all’inizio sottovaluti l’importanza del lavoro e le conseguenze che avrà nel suo settore di ricerca. Però è altrettanto vero che quando il suo articolo diventa una pietra miliare della cristallografia non fa nulla per correggere l’eventuale errore iniziale.

Anzi, con il passare degli anni, diventato famoso nonostante non faccia più ricerca attiva, rimarca sempre di più di aver fatto tutto il lavoro da solo. Arriva persino a modificare il testo di un breve capitolo di un libro di divulgazione scientifica, rimuovendo ogni menzione del contributo dato dai suoi due ex-colleghi allo sviluppo del metodo che porta il suo nome. E fino alla morte, avvenuta nel 2016, cerca strenuamente di impedire la pubblicazione di qualunque articolo che cerchi di fare chiarezza sulla vicenda.

Totò aveva ragione, signori si nasce.

Determinare la struttura cristallina di un materiale significa calcolare la posizione relativa degli atomi che lo costituiscono all’interno della cella elementare che, ripetuta un enorme numero di volte nello spazio, compone il cristallo stesso. ↩︎

Immagini di mondi vicini e lontani

Mon, 05 Feb 2018 06:00:00 +0000

http://www.youtube.com/watch?v=U5nrrnAukwI

Martedì scorso la NASA ha messo online un video che mostra un panorama mozzafiato della superficie di Marte vista dal rover Curiosity. La notizia è stata subito ripresa da tutti i siti di informazione; una ricerca su Google di “curiosity mars panorama”, vi farà trovare decine di link interessanti.¹

Il video è stato prodotto utilizzando le foto scattate dal rover il 25 ottobre 2017, dopo 1.856 giorni di permanenza su Marte, in una giornata (marziana) particolarmente limpida e con una visibilità praticamente perfetta. Quel giorno il veicolo, che in effetti è un vero e proprio laboratorio mobile, ha raggiunto la cima di un promontorio ai margini del cratere Gale e ha scattato una serie di 16 foto dell’area circostante e in particolare dei 18 km percorsi dall’atterraggio nell’agosto del 2012.²

Le foto sono state messe insieme digitalmente facendo coincidere i bordi delle immagini consecutive e producendo una grande foto panoramica di ben 17.478 x 1.369 pixel (24 megapixel), più o meno come fanno i programmi di cucitura (o stitching) per smartphone con le nostre foto. Maggiori dettagli si trovano in questa pagina, dalla quale si può scaricare sia la versione originale dell’immagine da cui è stato prodotto il video messo online (un file .tiff di ben 48 MB), che una versione annotata con il percorso del Curiosity e una serie di punti chiave dell’area del cratere (un file .jpeg compresso ma di ottima qualità).

La tecnologia di elaborazione delle immagini ci permette di fare oggi cose che sarebbero state impensabili fino a pochi anni fa. Si possono ottenere splendide immagini, come quelle viste prima o come questo incredibile e dettagliatissimo selfie del rover. Si può arrivare a cucire insieme tante di quelle foto da ottenere una immagine di 4 gigapixel (90.000 x 45.000 pixel) totali – servono 275 iMac Pro o iMac 27" e quasi 2000 iMac da 21" per ottenerne una equivalente.³

Come per noi oggi Marte e i pianeti del sistema solare rappresentano la punta più avanzata delle nostre capacità di esplorazione extraterrestre, nel ‘500 la scoperta dell’America aveva determinato una fortissima spinta ad esplorare gli angoli più remoti del globo terrestre.

Il geografo e cartografo milanese Urbano Monte pubblicò nel 1587 i quattro volumi del Trattato universale. Descrittione et sito de tutta la Terra sin qui conosciuta, una descrizione dettagliata di tutto quello che si sapeva della Terra ai suoi tempi. Ma la vera chicca dell’opera è la dettagliatissima mappa della Terra inclusa nel trattato, ben 60 fogli di 51 x 40 cm ciascuno, che mostrano l’intero globo terrestre come era conosciuto quattro secoli fa.

Per rappresentare la sfera terrestre sul piano, Monte utilizzò una inusitata rappresentazione azimutale centrata sul Polo Nord, una rappresentazione diventata popolare solo nella seconda metà del ‘900 (è quella utilizzata nella bandiera delle Nazioni Unite), che ha il vantaggio di rappresentare le dimensioni relative dei continenti dell’emisfero Nord molto più accuratamente della solita rappresentazione di Mercatore che conosciamo tutti (di contro, la rappresentazione azimutale distorce fortemente l’emisfero Sud, che comunque ai tempi di Monte era molto meno conosciuto).

Il lavoro di Monte era così avanzato per i suoi tempi da finire nel dimenticatoio per secoli. In particolare, per le sue enormi dimensioni, più di 2.75 x 2.75 metri in totale, la mappa non era mai stata vista nella sua interezza. Ci ha pensato pochi mesi fa la David Rumsey Historical Map Collection ospitata presso l’Università di Stanford che, dopo aver acquisito nel settembre del 2017 uno dei soli tre Trattati esistenti al mondo, ha assemblato digitalmente i fogli della mappa di Monte, ottenendo questa straordinaria immagine composita che ora possiamo vedere in tutti i dettagli con un qualunque browser.

A guardare la mappa sembra che tutti i bordi dei fogli concidano perfettamente, una ulteriore dimostrazione della grandezza e della precisione del lavoro di Monte nonostante i limitati mezzi tecnici a disposizione.

Figuriamoci cosa avrebbe potuto fare Urbano Monte se avesse avuto disposizione le tecnologie dei nostri tempi.

In Italia la trovate su il Corriere, la Repubblica, la Stampa, il Fatto. Se il quotidiano che leggete normalmente non la riporta, e magari gli preferisce un video sull’accoppiamento di due cani, forse è tempo di cambiare giornale. ↩︎
Lo so, va piano, ma siamo su Marte ed è già un miracolo della tecnologia che Curiosity funzioni ancora perfettamente dopo tutto questo tempo. ↩︎
L’immagine di 4 gigapixel è stata ottenuta componendo più di 400 fotografie catturate nei primi mesi di permanenza su Marte dalle due macchine fotografiche montate sul rover. ↩︎

A spasso sulla Stazione Spaziale Internazionale

Wed, 26 Jul 2017 06:00:00 +0000

È tempo di vacanze e allora cosa ci può essere di meglio che fare una gita (purtroppo solo virtuale) sulla Stazione Spaziale Internazionale (ISS),¹ che ci gira di continuo sulla testa alla bella velocità di 28.800 km/h e che in questo momento si trova esattamente qui?

Da qualche giorno infatti, dopo il Grand Canyon, Google Street View è arrivata anche sulla ISS. Con un semplice click possiamo andare a dare una occhiata alla cupola, da cui si possono controllare le operazioni svolte all’esterno e dove si gode di vista mozzafiato della Terra e dello spazio, oppure al locale dove ci si prepara alle attività esterne.

I più curiosi possono anche dare una occhiata alla stanza da pranzo (con tavolo apparecchiato per sei) e alle stanze da letto (se possiamo chiamarle così) della Stazione Spaziale.

Ma la cosa che trovo particolarmente interessante è girare un po’ a caso nella Stazione Spaziale, come dei turisti un po’ ficcanaso. Se incontrate un’astronauta, però, fatevi un favore e girate al largo, sono sempre impegnati allo spasimo e non è detto che abbiano tempo e voglia per chiacchierare con voi.

La Stazione Spaziale Internazionale (International Space Station, ISS) è uno dei migliori esempi di collaborazione scientifica globale, un progetto gestito da NASA (USA), CSA (Canada), ESA (Europa), RKA (Russia) e JAXA (Giappone), dove dal 2 novembre 2000 vivono (e convivono) un certo numero di astronauti di tutto il mondo. ↩︎

La cattiva scienza dei sensori da polso

Wed, 05 Jul 2017 06:00:00 +0000

L’articolo Accuracy in Wrist-Worn, Sensor-Based Measurements of Heart Rate and Energy Expenditure in a Diverse Cohort, pubblicato qualche giorno fa sul Journal of Personalized Medicine da Anna Shcherbina e coautori, sotto la guida del prof. Euan Ashley del Dipartimento di Medicina dell’Università di Stanford in California ha destato molto scalpore sul web.

Una veloce ricerca su Google con le parole chiave “stanford apple watch heart rate accuracy” produce oltre 1.000.000 (un milione!) di risultati, con in cima un articolo interessante su iMore e un altro articolo (discreto) su AppleInsider. Poi tanta fuffa ricopiata in fretta e furia, prevalentemente sui siti dedicate alle ultime notizie sul mondo Apple. In Italia ne ha scritto in modo originale QuickLoox, e per una volta non è male nemmeno l’articolo pubblicato da Repubblica.

Del resto è naturale che sia così, in fondo si parla di tecnologia e di salute e ci sono di mezzo Apple e Samsung, le due arcirivali del momento (i tempi della contrapposizione fra Apple e Microsoft sono passati da un pezzo).

Meno naturale è fidarsi ciecamente dei risultati e delle conclusioni dell’articolo citato. Perché la scelta degli autori di pubblicare un articolo di così alta risonanza sul Journal of Personalized Medicine desta parecchie perplessità, almeno in chi conosce un po’ i meccanismi dell’editoria scientifica.

– Il cardiologo Euan Ashley e il suo team nel corso della sperimentazione sui dispositivi da polso per il tracciamento della frequenza cardiaca e del consumo calorico (foto Università di Stanford).

Una casa editrice discussa

Il Journal of Personalized Medicine infatti è edito dal Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI), una casa editrice piuttosto discussa, basata in Cina ma con sede di facciata in Svizzera, il cui rigore scientifico è stato messo in dubbio più volte.

MDPI è diventata famosa qualche anno fa per aver pubblicato su una delle tante riviste del gruppo un articolo riguardante il paradosso australiano, in base al quale la riduzione del consumo di zucchero si accompagna in Australia ad un aumento dell’obesità (detto più tecnicamente, l’articolo afferma che c’è una correlazione negativa fra consumo di zucchero e obesità, quando uno aumenta l’altro diminuisce).

Tutte balle, naturalmente.

Balle come quelle pubblicate in un altro articolo sull’origine, l’evoluzione e la natura della vita, che mette insieme il micro e il macrocosmo, la gravità quantistica e le transizioni di fase dell’acqua, gli elementi chimici alla base della vita e le mutazioni del DNA. Una teoria del tutto basata sul nulla, un articolo di più di 100 pagine, ricevuto, letto, digerito ed accettato per la pubblicazione in meno di un mese, praticamente un record.¹

Ci sono dei segnali che indicano che MDPI negli ultimi anni abbia iniziato a cambiare rotta, ma non è facile scrollarsi di dosso un’impronta negativa, soprattutto quando si continua ad avere la pessima abitudine di invitare continuamente gli scienziati di tutto il mondo a pubblicare sulle loro riviste. Meglio: a pubblicare qualunque cosa sulle loro riviste, senza che ci sia spesso una vera relazione fra il settore di ricerca di chi viene invitato e il tema della rivista stessa.

Abbindolati?

Non voglio farla lunga su un tema così complesso e così lontano dall’esperienza comune. Però è naturale chiedersi perché mai gli autori dell’articolo di cui stiamo parlando che, non dimentichiamolo, provengono dall’università di Stanford, una delle università più prestigiose degli USA e del mondo (e non dalla IMT School for Advanced Studies di certi nostri ministri), abbiano deciso di pubblicare un articolo destinato a fare scalpore su una rivista minore come il Journal of Personalized Medicine,² piuttosto che su una rivista di una casa editrice più prestigiosa.

Delle due l’una: o gli autori si sono fatti abbindolare in buona fede dalle continue email provenienti da MDPI che invitano a pubblicare su qualcuna delle loro riviste (ne ho una buona collezione anch’io), oppure l’articolo è stato rifiutato da riviste di maggior calibro e gli autori sono stati costretti a scendere di livello, fino ad arrivare al Journal of Personalized Medicine, dove i controlli di qualità sono meno stringenti.

Non è necessario essere dei pivelli per farsi abbindolare (però aiuta). Gli inviti via email sono molto pressanti, il processo di pubblicazione sembra veloce, serio, professionale, le riviste sono nuove ma potenzialmente interessanti. Scoprire cosa c’è dietro – spesso un verminaio di bassi interessi economici che con la scienza hanno ben poco a che fare e che confinano con la truffa vera e propria – non è per niente facile, a meno che non si indaghi un po’ e che si sia anche fortunati.

Però qui si tratta di un gruppo di ricerca forte, guidato da un professore importante che ha pubblicato sulle migliori riviste di medicina, proveniente da una università di primissimo piano, non di ricercatori alle prime armi. Difficile credere che nessuno di loro conosca MDPI e le sue pratiche opache.

O rifiutati?

L’articolo di cui stiamo parlando non è il primo che analizza le prestazioni dei dispositivi da polso in campo biomedico. Ce ne sono almeno altri cinque pubblicati nell’ultimo anno, tutti su riviste di prestigio e uno perfino su JAMA, una delle riviste più importanti in assoluto in campo medico (gli articoli sono elencati nella bibliografia, in ordine di data di pubblicazione).

L’argomento è di moda, dovrebbe essere piuttosto facile pubblicare su una rivista di alto livello. Anzi, se si ha in mano qualcosa di buono, dovrebbe essere imperativo cercare di pubblicare su una rivista importante, sia per facilitare il proseguimento dell’attività, sia per aumentare il prestigio scientifico di chi ha collaborato allo studio.

E invece, niente JAMA, niente riviste prestigiose, solo un misero Journal of Personalized Medicine. Dove però l’articolo riceve una attenzione straordinaria da parte dei media, a differenza di tutti gli altri sullo stesso tema pubblicati in precedenza.

Ho letto l’articolo e francamente non mi sembra niente di che, il numero e la distribuzione statistica dei pazienti analizzati è piuttosto limitato, la procedura di misura è discutibile, l’analisi dei dati è presentata in modo confuso, tuttla la presentazione è poco chiara. Non mi stupirebbe affatto che fosse stato respinto da qualche rivista di prestigio. Magari da più di una.

Infatti basta scavare un po’ per accorgersene.

Cercando un po’ su Google si finisce sulla pagina personale di Anna Shcherbina sul sito dell’università di Stanford dove, in cima alla lista delle pubblicazioni, si trova il preprint, cioè la versione iniziale dell’articolo poi finito sul Journal of Personalized Medicine.

Il formato del preprint, che è la prima versione di un articolo inviata ad una rivista perché possa essere valutata, è molto simile a quello degli articoli pubblicati sulla nota rivista ad accesso aperto PLOS ONE, basta confrontare il PDF del preprint con la referenza numero 3 della bibliografia per rendersene conto.

Spicca in particolare il modo in cui è formattato l’abstract, che se non è specifico di PLOS ONE è comunque ben poco diffuso (infatti nella versione definitiva pubblicata sul Journal of Personalized Medicine l’abstract è riscritto in modo convenzionale).

Nel preprint mancano anche alcune parti presenti nella versione definitiva, ed altre sono state spostate dal Materiale Supplementare (una specie di appendice ormai molto di moda al testo vero e proprio) all’articolo vero e proprio, segno evidente dell’intervento di qualche referee non molto convinto dall’organizzazione e dalla presentazione del lavoro.

Il preprint è stato archiviato su bioRxiv (il servizio di preprint degli articoli di biologia analogo al primo e più noto arXiv usato dai fisici e dai matematici), a metà dicembre del 2016, cioè ben due mesi e mezzo prima della sottomissione al Journal of Personalized Medicine.

Mettere un preprint su bioRxiv (o arXiv) serve per distribuire in anticipo un articolo scientifico, superando le lungaggini e i tempi tecnici della pubblicazione ufficiale.

Ma sarebbe folle mettere online un preprint ben due mesi e mezzo prima della sottomissione dell’articolo ad una rivista scientifica. Mancando l’ombrello di ufficialità dato dalla sottomissione ad una rivista, qualcuno senza scrupoli (ce ne sono!) potrebbe scopiazzare i risultati della ricerca e pubblicarli autonomamente, senza che i veri autori possano far niente per dimostrare il plagio.

Da quanto detto, si può ipotizzare che gli autori abbiano mandato la ricerca prima a PLOS ONE, ricevendone un rifiuto, come succede fin troppo spesso agli articoli scientifici (ci sono riviste scientifiche che hanno percentuali di accettazione del 5-10%, e la maggior parte non va oltre il 30%). Invece di rivedere l’articolo (come sarebbe normale), hanno deciso di fare delle modifiche minime e di inviarlo al Journal of Personalized Medicine, che l’ha accettato e pubblicato in un battibaleno, infatti fra sottomissione ed accettazione dell’articolo sono passati appena due mesi, dal 27 febbraio al 4 maggio.³

Sono consapevole che processo di valutazione degli articoli scientifici non è esente da pecche, e che la pubblicazione su una rivista di primaria importanza non garantisce la qualità della ricerca. Ma è altrettanto vero che lo scarso, scarsissimo, controllo effettuato da riviste come il Journal of Personalized Medicine depone ancora meno bene circa il livello qualitativo del lavoro.

Conclusioni

Qual è la morale di tutto ciò?

Una più generale è che, in tempi di scienza champagne, quando tanti scienziati cercano più l’attenzione dei media che quella dei colleghi, non tutto quello che viene pubblicato in ambito scientifico ha necessariamente un valore (potrei fare esempi come la fusione fredda, il nono pianeta del sistema solare, certe particelle che appaiono e scompaiono).

L’altra più specifica è che, prima di fare ulteriori considerazioni sulla qualità (o meno) di dispositivi a cui affidare la nostra salute, io preferirei aspettare i risultati di altre indagini indipendenti e, si spera, più rigorose.

Bibliografia

[1] M.E. Rosenberger et al., 24 Hours of Sleep, Sedentary Behavior, and Physical Activity with Nine Wearable Devices, Medicine & Science in Sports & Exercise, vol. 48, num. 3, pag. 457 (Marzo 2016), doi: 10.1249/MSS.0000000000000778.

[2] D.W. Kaiser, R.A. Harrington, M.P. Turakhia, Wearable Fitness Trackers and Heart Disease, JAMA Cardiology, vol. 1, num. 2, pag. 239 (Maggio 2016), doi: 10.1001/jamacardio.2016.0354.

[3] M.P. Wallen et al., Accuracy of Heart Rate Watches: Implications for Weight Management, PLOS ONE, vol. 11, num. 5, pag. e0154420 (Maggio 2016), doi:10.1371/journal.pone.0154420.

[4] J.M. Jakicic et al., Effect of Wearable Technology Combined With a Lifestyle Intervention on Long-term Weight Loss: The IDEA Randomized Clinical Trial, JAMA, vol. 316, num. 11, pag. 1161 (Settembre 2016), doi:10.1001/jama.2016.12858.

[5] R. Wang et al., Accuracy of Wrist-Worn Heart Rate Monitors, JAMA Cardiology, vol. 2, num. 1 , pag. 104 (Gennaio 2017), doi: 10.1001/jamacardio.2016.3340.

Ci sarebbero altri esempi, come un articolo secondo il quale il riscaldamento globale della terra è molto meno intenso di quanto comunemente si pensi. Un articolo che può piacere al presidente degli Stati Uniti, ma che è stato duramente criticato dagli studiosi del clima, secondo i quali l’analisi dei dati e le conclusioni che ne vengono tratte sono fondamentalmente errate. ↩︎
Che il Journal of Personalized Medicine sia una rivista minore non lo dico io ma dei dati oggettivi, come il fatto che dei 127 articoli che ha pubblicato nei suoi sette anni di vita, appena 10 hanno ricevuto più di 10 citazioni. Opppure il fatto che il database Scimago non la elenchi fra le riviste scientifiche conosciute. Scopus, uno dei più importanti database di articoli scientifici (se un articolo non è su Scopus non conta niente), invece trova il Journal of Personalized Medicine ma, a differenza delle altre riviste del settore, non le assegna nessun indicatore statistico di qualità. ↩︎
Sulle riviste serie il processo di referaggio, cioè la valutazione della qualità tecnico-scientifica del manoscritto fatta in modo anonimo da altri scienziati che lavorano nello stesso campo di ricerca, ha bisogno di tempi molto più lunghi, se va bene 3-4 mesi, ma spesso anche molto di più. Troppa velocità significa troppo spesso che la valutazione del manoscritto è stata fatta alla carlona. ↩︎

Salviamo la ricerca!

Thu, 20 Oct 2016 06:00:00 +0000

Non ho visto la puntata di Presa Diretta di Riccardo Iacona dedicata alla ricerca scientifica.

Avrei dovuto farlo, lo so. La puntata era dedicata a quello che ho scelto di fare con enorme entusiasmo quasi trent’anni fa, preferendolo ad alternative (allora c’erano, altro che se c’erano) ben più remunerative, ma anche molto più banali e noiose.

Ma non l’ho vista (e non voglio vederla) di proposito.

Perché se fai questo lavoro e vedi cosa è diventato negli ultimi anni il mondo della ricerca scientifica in Italia, non puoi che farti prendere dal magone e dalla voglia di buttare tutto all’aria. Figuriamoci riuscire a reggere quasi due ore di trasmissione ben documentata e ficcante.

Perché la ricerca in Italia è un ammalato grave, gravissimo, anzi ormai moribondo. Mi vengono in mente tre motivi su tutto:

Perché ci sono troppo pochi fondi. Senza soldi non si fa ricerca, e i pochi soldi che ci sono vengono destinati soprattutto a progetti di ricerca applicata, quella che sfrutta conoscenze già note per applicazioni industriali con un immediato ritorno economico. Non ho niente contro la ricerca applicata (anzi), ma senza la ricerca fondamentale – quella che butta via dei soldi per studiare cose nuove e apparentemente inutili (a che diavolo serve il bosone di Higgs?) – anche la ricerca applicata prima o poi si esaurisce e muore.¹
Perché ci sono troppi precari. Il mondo della ricerca è vecchio, mi guardo intorno e e vedo tutti colleghi (almeno) sui cinquant’anni. Anche i precari più anziani vanno ormai per i quaranta, con pochissime possibilità di riuscire a raggiungere l’agognata stabilizzazione. I pochi fondi che arrivano se ne vanno a pagare i contratti dei precari, e rimane pochissimo per i laboratori, la strumentazione, gli strumenti di calcolo, cioè i mattoni fondamentali con cui si fa la ricerca.
Perché ci sono troppi intoppi burocratici. Per la sua stessa natura, la ricerca ha bisogno di essere libera da troppe pastoie burocratiche, che spesso sono solo un inutile spreco di soldi. Ho conosciuto gente negli USA che poteva preparare dei campioni a Chicago, saltare sul primo aereo e misurarli la sera stessa a Pittsburgh. Io per andare domani a fare una settimana di misure a Salerno ho dovuto riempire tre o quattro moduli, far preparare una convenzione ufficiale all’ente pubblico che mi ospiterà e aspettare quindici giorni per le autorizzazioni obbligatorie. E tutto per una cosa che è a costo zero per il mio Istituto!

Se ne può uscire? Non lo so , ma nonostante tutto non voglio arrendermi. E ho sottoscritto volentieri una petizione per il rilancio della ricerca pubblica, l’unico modo realistico per stimolare l’economia e creare veri posti di lavoro.

Da qualche giorno la petizione è aperta a tutti. Andate sul sito di Change.org, che spiega molto meglio di me le ragioni della richiesta, leggete il testo della petizione e, se vi convince, firmatela e condividetela tranne i canali sociali a cui siete affezionati.

Per una volta perfino Facebook potrebbe servire a qualcosa!

Non male questo articolo sui risultati applicativi inaspettati della ricerca fondamentale ↩︎

Claude Shannon, un matematico per tutti i giorni

Tue, 03 May 2016 06:00:00 +0000

Non mi piace troppo celebrare le ricorrenze, ma per il centenario della nascita di Claude E. Shannon voglio fare una eccezione, perché dimostra come anche una attività di ricerca matematica prettamente teorica possa avere effetti, ogni giorno, sulla vita di tutti noi.

Shannon è considerato il padre della teoria dell’informazione, che è alla base del funzionamento dei computer e quindi di quasi tutto quello che usiamo oggi. Già che c’era ha anche sviluppato nel 1950 Teseo, un topolino meccanico che riusciva ad imparare a muoversi e ad uscire da un labirinto, e che è considerato uno dei primi esempi pratici di intelligenza artificiale.

Ma Shannon, insieme al fisico di origine svedese Harry Nyquist, è anche il padre del famoso teorema del campionamento¹ che, nella versione (più accessibile) di Shannon, stabilisce che:

Se una funzione [latex] f(t) [/latex] non contiene frequenze maggiori di [latex] W [/latex] cps, può essere determinata completamente fornendone il valore ad istanti di tempo separati di [latex] 1 / (2W) [/latex] secondi.

In altre parole, se abbiamo un segnale che varia nel tempo e che contiene frequenze fino a 20.000 Hz (l’unità di misura cps usata da Shannon non è altro che l’Hz moderno), questo può essere ricostruito in modo preciso se ne determiniamo il valore almeno ogni [latex] 1/(2 \times 20.000) [/latex] secondi, cioè 40 mila volte al secondo.

Embè?

Embé un corno, questa affermazione semplice semplice è alla base della tecnologia che permette di convertire un qualunque segnale continuo di origine fisica (segnale analogico) in una serie di campioni numerici (segnale digitale) che rappresentano in modo fedele il segnale fisico di partenza.

Una cosa fondamentale, perché è molto più facile elaborare o modificare dei campioni numerici tramite un computer, che fare la stessa cosa con un segnale analogico. L’elaborazione di un segnale analogico ha bisogno di circuiti elettronici costruiti ad hoc, che possono svolgere solo ed esclusivamente la funzione per la quale sono stati progettati. Ogni modifica richiede un nuovo ciclo di progettazione, costruzione e test, con i costi conseguenti. Con un segnale digitale è sufficiente sviluppare un programma che tratti i dati numerici, con l’enorme vantaggio che un programma può essere facilmente modificato ed adattato a svolgere nuove funzioni non previste inizialmente.

Il teorema del campionamento è stato dimostrato originariamente per i segnali che cambiano nel tempo, ma può essere esteso anche a quelli che dipendono dallo spazio. In questo caso, la risoluzione spaziale fa le veci della frequenza: per riprodurre correttamente un oggetto di 2 cm di larghezza, bisogna acquisire un campione digitale dell’immagine almeno ogni centimetro.

Questo spiega perché nelle macchine fotografiche digitali il numero di megapixel (MP) di cui è composta la foto venga considerato un buon indice della qualità dell’immagine acquisita. A parità di distanza focale, aumentando il numero di pixel sull’asse orizzontale e verticale, aumenta anche il numero di dettagli catturati nell’immagine (almeno in prima approssimazione, perché bisogna anche tenere conto delle dimensioni del sensore e di altri fattori minori).²

[caption id=“attachment_2514” align=“aligncenter” width=“600”] Aumentando il numero di pixel aumentano i dettagli visibili nell’immagine.[/caption]

Ma cosa succede se non campioniamo un segnale analogico secondo quanto richiesto dal teorema del campionamento? Si verifica il fenomeno dell’aliasing. Il segnale analogico viene campionato troppo poco spesso, ottenendo un segnale digitale che ha poca (o nessuna) somiglianza con il segnale originale.

Il fenomeno dell’aliasing è visibile chiaramente con questo simulatore online: si sceglie una delle forme d’onda periodiche predefinite (cioè le forme d’onda contenenti le funzioni seno e coseno, meglio evitare le forme d’onda non periodiche come [latex] t [/latex] o le sue potenze) e si osserva come cambia la forma d’onda del segnale acquisito e l’errore relativo al vaiare della frequenza di campionamento (sampling frequency).³

Purtroppo il simulatore richiede l’installazione di un plugin apposito per il browser in uso o l’installazione del Wolfram CFD Player, che consente di eseguire sul Mac (o su Windows) le migliaia di simulazioni diponibili sul sito di Mathematica.

Chi non volesse farlo può guardare qui sotto alcuni esempi di quello che succede. Nelle immagini successive, il segnale analogico [latex] y = sin(2 \pi t) [/latex] è rappresentato dalla curva sinusoidale azzurra, i puntini rossi sono i campioni acquisiti e la curva tratteggiata rossa rappresenta il segnale ricostruito dai campioni.

Dobbiamo ringraziare Claude Shannon. Senza di lui non avremmo i CD, l’iPod, Netflix o la musica liquida, solo dischi a 33 giri e walkman a cassette. E guarderemmo i film ancora con il VHS.

Chi fosse interessato può scaricare gli articoli originali di Shannon e Nyquist, ristampati pochi anni fa dalla IEEE, l’istituto degli ingegneri elettrici ed elettronici. ↩︎
Questa animazione interattiva mostra chiaramente come l’aumento della risoluzione spaziale migliori i dettagli visibili dell’immagine. ↩︎
Sul sito è disponibile anche un altro simulatore di aliasing, che però secondo me è meno efficace. In questo caso si seleziona la frequenza di campionamento fra quelle predefinite e si varia la frequenza del segnale sinusoidale da campionare. Quando questa supera la metà della frequanza di campionamento, il segnale digitale non ha più nessuna relazione con il segnale originale. ↩︎