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Citychrone è un approccio innovativo per lo studio e il monitoraggio della mobilità all’interno delle città basandosi più sui tempi di percorrenza anziché sulle distanze. Fornisce in questo modo una nuova visione della città, più vicina alla percezione e all'esperienza dei cittadini. Così facendo si attua una visione di città liberata dal trasporto privato, che valuta la qualità del trasporto pubblico e incentiva alla progettazione di nuovi scenari per l'accessibilità di siti e servizi.
Grazie alla disponibilità di dati ed informazioni sui trasporti pubblici, CityChrone realizza mappe navigabili del tessuto urbano in base al tempo di percorrenza. E, grazie alla modellizzazione delle dinamiche del traffico urbano, permette di progettare nuove infrastrutture di trasporto (come nuove linee metropolitane) e simulare il loro impatto sull'accessibilità e sui tempi di percorrenza.
Istituzioni, aziende o organizzazioni attive nel campo della mobilità, che sono interessate a migliorare l'accessibilità di uno specifico territorio e dei suoi servizi, possono essere aiutate da CityChrone con una valutazione critica della situazione attuale e una pianificazione per soluzioni ottimali per il futuro.
Le città rappresentano sistemi sempre più grandi, complessi ed interconnessi. La mobilità urbana rappresenta una delle più grandi sfide ambientali e sociali che l’umanità deve affrontare. Il progetto CityChrone coniuga la disponibilità di importanti moli di dati ad un rigoroso approccio scientifico per affrontare lo studio delle dinamiche urbane complesse e proporre soluzioni efficaci ed innovative.
Le nuove tecnologie della comunicazione e dell’informazione svolgono un ruolo sempre più pervasivo per la nostra cultura e la nostra quotidianità. Questa rivoluzione non giunge evidentemente senza controindicazioni, e nelle nostre società complesse emergono costantemente nuove sfide globali che richiedono nuovi paradigmi.
 
Il primo meeting organizzato dal CREF sul rapporto tra ricerca e impresa digitale
All’evento hanno partecipato diverse personalità dell’ambito politico, scientifico e imprenditoriale. Il dibattito, stimolato dal Presidente del Centro Ricerche Enrico Fermi, Luciano Pietronero, è volto a costruire all’interno del CREF un polo di interdisciplinarietà che faciliti il trasferimento all’impresa delle conoscenze prodotte dalla ricerca scientifica.
Il calcolo neuromorfico è un paradigma emergente nell’ambito dei nuovi modelli di reti neurali. Il problema che oggi limita l’hardware delle reti neurali è il costo dell’addestramento di questi modelli, (utilizzati, per esempio, per le traduzioni o per il tracking di oggetti in ambienti tridimensionali).
L’impatto energetico e ambientale dell’addestramento di grandi reti neurali per attività complesse è la difficoltà principale. Se si considera l’attuale consumo di decine di miliardi di kWh mondiali dei grossi centri di elaborazione dati, si capisce come sia sempre più rilevante sviluppare nuovi modelli di calcolo in cui l’addestramento non sia così pesante. È necessario identificare nuovi modelli computazionali e nuovo hardware più efficienti.
Un paradigma che si va affermando è il cosiddetto calcolo “neuromorfico”, ispirato dal funzionamento efficiente del cervello umano. Nelle reti neuromorfiche, la maggior parte dei pesi non viene ottimizzato, e l’addestramento avviene solo nell’input e nell’output. Se la rete è sufficientemente grande, si può dimostrare che la potenzialità computazionali sono confrontabili con i modelli standard.
Inoltre, gli schemi neuromorfici sono direttamente implementabili con hardware fotonico in cui la luce sostituisce la corrente elettronica nell’elaborazione. In questo hardware ottico, il consumo di energia si riduce drasticamente perché si usano solo componenti passivi, la velocità di elaborazione è la massima possibile, e la scala dei problemi raggiunge al momento 106 spin, ed è destinata a moltiplicarsi rapidamente nel futuro.
Nell’ambito del CREF saranno realizzati nuovi calcolatori neuromorfici fotonici classici e quantistici. Si tratta di una nuova classe di esperimenti e dispositivi che apre moltissime sfide sia teoriche che applicative, ma soprattutto che è più sostenibile delle tecniche tradizionali.
 
Il primo workshop organizzato dal CREF sul rapporto tra scienza e impresa digitale.
Una giornata interamente dedicata ad una serie di conferenze che indagano le relazioni esistenti e auspicabili tra ricerca e industria.
L’evento si terrà in forma ibrida, in presenza su invito o in streaming sulla nostra pagina Facebook e si svolgerà secondo il seguente programma:
Pochi giorni fa è stato pubblicato su Physical Review Research un articolo scientifico che presenta un innovativo approccio dinamico alla legge di Zipf. A questo articolo hanno contribuito il Presidente del CREF, Luciano Pietronero, il direttore scientifico del CREF, Andrea Gabrielli, un dottorando del CREF, Giordano De Marzo e un ricercatore dell’Istituto dei sistemi complessi, Andrea Zaccaria.
La legge di Zipf è una legge di scaling osservata in moltissimi Sistemi Complessi, ad esempio essa è stata riscontrate nella distribuzione delle città, delle imprese e del PIL, ma anche nel linguaggio naturale e molti sistemi naturali, come terremoti e crateri lunari. Dato un insieme di N oggetti e denotando con S (k) la dimensione del k-esimo più grande, la legge di Zipf si scrive come S (k) = S(1)/k^γ dove S (1) è la dimensione dell'oggetto più grande, mentre γ è chiamato esponente di Zipf.
Nonostante l'universalità della legge di Zipf, tutti i sistemi che mostrano questa legge di scaling presentano una caratteristica comune: sono dinamici. Le città esistenti crescono e nuovi insediamenti urbani vengono creati, gli asteroidi colpiscono la Luna ogni giorno, i terremoti si verificano in qualsiasi momento e il linguaggio è in continua evoluzione. Questa osservazione elementare ha forti implicazioni nello studio del problema.
Alcuni sistemi, evolvendo, si discostano sempre di più dalla legge di Zipf; questo comportamento è caratteristico, ad esempio, dei terremoti italiani e delle città del mondo. Al contrario la dinamica di altri sistemi, detta Zipfiana, è tale da rendere costanti o decrescenti le deviazioni dalla legge di Zipf.
Nel primo caso la legge di Zipf può essere osservata solo temporaneamente e quindi diciamo che quei sistemi mostrano la legge di Zipf in modo spurio, mentre nel secondo caso la legge di Zipf è un'attrattore della dinamica e parliamo quindi di sistemi genuinamente Zipfiani.
Questo approccio dinamico ha una serie di applicazioni pratiche e teoriche, per esempio:
• i terremoti possono mostrare la legge di Zipf solo in modo spurio. Usando questa proprietà si può calcolare la magnitudo massima di un terremoto futuro in una data area. Per l'Italia tale magnitudo massima risulta essere circa 7.4;
• si dimostra analiticamente che la dinamica Zipfiana non è additiva, ciò spiega perché la legge di Zipf si osserva considerando le città in una data nazione, ma non tutte le città del mondo.
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