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Digital & Data Black Belts – Vimercate, 22 Maggio 2018
Le infinite possibilità dei datiAlessandro Chiolerio
Istituto Italiano di Tecnologia, Center for Sustainable Future Technologies
~ 40 GUA
SOMMARIO
2
1) Punto nave2) Le universalità fenomenologiche
3) Modello e regressione4) IA: applicazioni come riconoscimento di suoni, immagini e nowcasting
5) Necessità di una base dati completa6) Sequenzialità
7) Neuromorfismi8) Modelli olonomici ed olografici non causali
9) Logiche di Fourier10) Calcolo quantistico
11) Termodinamica dei sistemi olografici12) Bibliografia
1) Punto nave2) Le universalità fenomenologiche
3) Modello e regressione4) IA: applicazioni come riconoscimento di suoni, immagini e nowcasting
5) Necessità di una base dati completa6) Sequenzialità
7) Neuromorfismi8) Modelli olonomici ed olografici non causali
9) Logiche di Fourier10) Calcolo quantistico
11) Termodinamica dei sistemi olografici12) Bibliografia
DARE: dal latino dare, elementofondamentale del lessico indoeuropeo, dalla
radice DÕ, che indica il passaggio di possesso,fissato comunemente nel ‘dare’, ma ad
esempio in area ittita, nel ‘prendere’. Assentesolo nelle aree celtica e germanica.
PUNTO NAVE
3
Dove siamo e dove stiamo andando?Dove siamo e dove stiamo andando?
LE UNIVERSALITA’ FENOMENOLOGICHE
4
Una delle principali sfide della fisica è rappresentata dall’universalità dei modelli.Nella fisica delle interazioni fondamentali ci muoviamo su 25 ordini di grandezza.
La fisica macroscopica necessita di ulteriori 46 ordini di grandezza.Per descrivere il volume dell’universo ce ne mancano ancora 52, di ordini di grandezza.
La biologia, se intesa come ecologia, potrebbe comprenderli tutti e 123.
Una delle principali sfide della fisica è rappresentata dall’universalità dei modelli.Nella fisica delle interazioni fondamentali ci muoviamo su 25 ordini di grandezza.
La fisica macroscopica necessita di ulteriori 46 ordini di grandezza.Per descrivere il volume dell’universo ce ne mancano ancora 52, di ordini di grandezza.
La biologia, se intesa come ecologia, potrebbe comprenderli tutti e 123.
La legge di crescita della retevascolare può essere estesa
allo studio dinamico deitumori.
Delsanto & Gliozzi
MODELLO E REGRESSIONE
5
Un modello è una rappresentazione concettuale che attraverso una semplificazione, operata per consentire la formalizzazionematematica, permette di spiegare un determinato fenomeno.
«C’è un solo principio che possa essere difeso in tutte le circostanze e in tutte le fasi dello sviluppo umano. E’ il principio:qualsiasi cosa può andar bene.» P.K. Feyerabend, Contro il Metodo (1979)
Un modello è una rappresentazione concettuale che attraverso una semplificazione, operata per consentire la formalizzazionematematica, permette di spiegare un determinato fenomeno.
«C’è un solo principio che possa essere difeso in tutte le circostanze e in tutte le fasi dello sviluppo umano. E’ il principio:qualsiasi cosa può andar bene.» P.K. Feyerabend, Contro il Metodo (1979)
[Paul Karl Feyerabend, Vienna 1924 – Genolier 1994]
INTELLIGENZA ARTIFICIALE
6
RICONOSCIMENTO D’IMMAGINE
7
Classificazione di 150.000 immagini al microscopio elettronico a scansione custodite presso il CNR-IOM di Trieste sulla base diun sottoinsieme classificato manualmente di 18.577 immagini
Classificazione di 150.000 immagini al microscopio elettronico a scansione custodite presso il CNR-IOM di Trieste sulla base diun sottoinsieme classificato manualmente di 18.577 immagini
Brandino (πν), eXact-Lab
CHE TEMPO FARA’?
8
Formulando la previsione delle precipitazioni come una particolare sequenza spaziotemporale ed utilizzando una rete neurale èstato possibile dimostrare l’efficacia superiore dell’IA rispetto ai modelli previsionali allo stato dell’arte.
Formulando la previsione delle precipitazioni come una particolare sequenza spaziotemporale ed utilizzando una rete neurale èstato possibile dimostrare l’efficacia superiore dell’IA rispetto ai modelli previsionali allo stato dell’arte.
COMPLETEZZA DELLA BASE DATI
9
«Le agenzie pubbliche [ministeri], come quelle responsabili della giustizia, della sanità, dell’istruzione, ecc. non dovrebberoutilizzare sistemi algoritmici ed IA a scatola chiusa.»
«Preventivamente al rilascio di nuovi sistemi di IA le imprese dovrebbero svolgere test rigorosi per assicurarsi di nonamplificare errori sistematici e relativi dovuti all’incompletezza della base dati, ad errori negli algoritmi o sistemici.»
«Le agenzie pubbliche [ministeri], come quelle responsabili della giustizia, della sanità, dell’istruzione, ecc. non dovrebberoutilizzare sistemi algoritmici ed IA a scatola chiusa.»
«Preventivamente al rilascio di nuovi sistemi di IA le imprese dovrebbero svolgere test rigorosi per assicurarsi di nonamplificare errori sistematici e relativi dovuti all’incompletezza della base dati, ad errori negli algoritmi o sistemici.»
ADOTTANDO LE SEQUENZE COSA PERDIAMO?
10
Il primo catalogo stellare di cui ci sia giunta testimonianza venne trascritto da Ipparco di Nicea nel 2° secolo a.C., erabasato su osservazioni ad occhio nudo o coadiuvate da gnomoni, astrolabi e sfere armillari ed annoverava 850 stelle.Il primo catalogo stellare di cui ci sia giunta testimonianza venne trascritto da Ipparco di Nicea nel 2° secolo a.C., era
basato su osservazioni ad occhio nudo o coadiuvate da gnomoni, astrolabi e sfere armillari ed annoverava 850 stelle.
GAIAData di lancio: 19/12/2013
Peso al lancio: 2029 kgPotenza installata: 1910 W
Costo: 650 M€Distanza (L2): 1,5 Mkm
Risoluzione: 938 MPxCatalogo rilasciato: 1,7 miliardi di stelle
MUSICAZIONE
11
Le proteine assolvono al proprio compito grazie ad una conformazione che si esplica su quattro ordini spaziali, dei quali solo ilprimo è sequenziale. Rinunciando alla sequenzialità si ritrova l’armonia.
Le proteine assolvono al proprio compito grazie ad una conformazione che si esplica su quattro ordini spaziali, dei quali solo ilprimo è sequenziale. Rinunciando alla sequenzialità si ritrova l’armonia.
NEUROMORFISMI/1
12
Assunzioni:
L’informazione procedesequenzialmente
secondo una gerarchiageometrica;
La rete è composta dauna pluralità di
elementi equivalenti egerarchicamente
ordinati
La funzione ditrasferimento è
nonlineare
E’ possibile assegnareun peso
all’informazione iningresso
NEUROMORFISMI/2
13
NEUROMORFISMI/3
14
Il calamaro gigante dell’atlantico Loligo Pealeii possiede un assone di proporzioni enormi che ben si presta ad uno studio finedella propagazione dei potenziali d’azione.
Il memristor venne teorizzato da L. Chua nel 1975 e realizzato sperimentalmente da ricercatori dell’IBM nel 2009.
Il calamaro gigante dell’atlantico Loligo Pealeii possiede un assone di proporzioni enormi che ben si presta ad uno studio finedella propagazione dei potenziali d’azione.
Il memristor venne teorizzato da L. Chua nel 1975 e realizzato sperimentalmente da ricercatori dell’IBM nel 2009.
ADOTTANDO LA CAUSALITA’ A COSA RINUNCIAMO?
15
«Holonomic brain theory»Questa teoria si fonda sull’osservazione effettuata da K. Pribram che i campi recettivi contenuti all’interno della corteccia
sensoriale di un cervello biologico si possono descrivere matematicamente come funzioni di Gabor.
«Holonomic brain theory»Questa teoria si fonda sull’osservazione effettuata da K. Pribram che i campi recettivi contenuti all’interno della corteccia
sensoriale di un cervello biologico si possono descrivere matematicamente come funzioni di Gabor.
Le diramazioni dendritiche sono tropposottili per poter sostenere la
propagazione del potenziale d’azione; ilpotenziale localmente oscilla tra uno
stato eccitatorio ed uno inibitorio
[Dennis Gabor, Budapest 1900 – Londra 1979][Karl H. Pribram, Vienna 1919 – Georgetown 2015]
OLONOMICO ED OLOGRAFICO
16
Nello spazio interferenziale l’informazione viene elaborata ed immagazzinata perdendo qualsiasi riferimento spaziotemporale.Lo stimolo sensoriale è distribuito sull’intera regione del cervello e non in punti o linee fisiche.
Nello spazio interferenziale l’informazione viene elaborata ed immagazzinata perdendo qualsiasi riferimento spaziotemporale.Lo stimolo sensoriale è distribuito sull’intera regione del cervello e non in punti o linee fisiche.
La parola olografia deriva lasua radice dal greco antico,
nell’idea secondo la qualeciascuna parte della scrittura
reca informazioni di tutto ilmessaggio.
L’utilizzo del termineolonomia è stato introdotto
da Pribram, in riferimento adun ologramma dinamico.
LOGICHE DI FOURIER
17
Negli anni ‘70 è stato proposto un paradigma per ilcalcolo ottico tramite trasformate ed antitrasformate
di Fourier. L’articolo qui proposto contiene anche ladimostrazione sperimentale che consente di realizzare
le porte logiche ‘identità’ e XOR.Tuttavia una logica di Fourier non possiede
intrinsecamente gli elementi di identità e diimplicazione, tutte le porte logiche possono esserecostruite a partire dalle operazioni fondamentali di
registrazione e convoluzione.Due oggetti sono identici se la convoluzione tra
identità ed il prodotto del primo con l’inverso delsecondo restituisce l’identità stessa.
L’auto-identità migliora con il crescere dellacomplessità, solamente un oggetto chiaramente
definito è auto-identico!Moderni studi suggeriscono le seguenti innovazioni:
1) Non esiste lo zero2) Gli oggetti sono sempre simmetrici
3) Non è consentita asimmetria temporale4) Non è prevista causalità
Negli anni ‘70 è stato proposto un paradigma per ilcalcolo ottico tramite trasformate ed antitrasformate
di Fourier. L’articolo qui proposto contiene anche ladimostrazione sperimentale che consente di realizzare
le porte logiche ‘identità’ e XOR.Tuttavia una logica di Fourier non possiede
intrinsecamente gli elementi di identità e diimplicazione, tutte le porte logiche possono esserecostruite a partire dalle operazioni fondamentali di
registrazione e convoluzione.Due oggetti sono identici se la convoluzione tra
identità ed il prodotto del primo con l’inverso delsecondo restituisce l’identità stessa.
L’auto-identità migliora con il crescere dellacomplessità, solamente un oggetto chiaramente
definito è auto-identico!Moderni studi suggeriscono le seguenti innovazioni:
1) Non esiste lo zero2) Gli oggetti sono sempre simmetrici
3) Non è consentita asimmetria temporale4) Non è prevista causalità
INFORMAZIONE QUANTISTICA
18
Qualsiasi funzione a valor finito può essere calcolata utilizzando una macchinauniversale di Turing (ipotesi di Church-Turing)
Può qualsiasi sistema finito che descrive l’universo fisico essere simulato da uncalcolatore quantistico? Se la termodinamica dei buchi neri è corretta [nella
definizione olografica della massima entropia superficiale] allora esiste almeno unacombinazione di gate quantistici adeguata a descrivere completamente il sistema ed
a consentire una sua simulazione per mezzo del calcolatore quantistico universale(congettura di Deutsch)
Qualsiasi funzione a valor finito può essere calcolata utilizzando una macchinauniversale di Turing (ipotesi di Church-Turing)
Può qualsiasi sistema finito che descrive l’universo fisico essere simulato da uncalcolatore quantistico? Se la termodinamica dei buchi neri è corretta [nella
definizione olografica della massima entropia superficiale] allora esiste almeno unacombinazione di gate quantistici adeguata a descrivere completamente il sistema ed
a consentire una sua simulazione per mezzo del calcolatore quantistico universale(congettura di Deutsch)
[Alan Turing, Londra 1912 – Wilmslow 1954][David Elieser Deutsch, Haifa 1953]
22000 ~ 1,15×10602
INFORMAZIONE QUANTISTICA
19
D-wave 2000QTM
Temperatura: 15 mKPotenza assorbita: 25 kW
Campo magnetico: 300 pTPressione: 100 pbar
Qubits: 2048Accoppiatori: 5600
Giunzioni Josephson: 128k
DIGRESSIONE
20
La ricerca di un limite superiore alla quantitàdi dati che si possono immagazzinare
nell’universo ha portato ad un risultatodefinito, grazie anche agli studi sui buchi neri
di Stephen Hawkings. Ulteriori esperimentisono necessari per comprendere se la natura
dell’universo sia olografica a tutti gli effetti.
[Jacob David Beckenstein,Città del Messico 1947 – Helsinki 2015]
21
BIBLIOGRAFIA• Giacomo Devoto, Avviamento alla etimologia italiana, Dizionario etimologico, Le Monnier 1979;• Etymological Dictionary of the Hittite Inherited Lexicon, Alwin Kloekhorst, Brill 2008;• Scaling laws and fractality in the framework of a phenomenological approach, Pier Paolo Delsanto et al., Chaos, Solitons
and Fractals 41 (2009) 2782-2786;• Paul Feyerabend: un ruolo euristico per il dissenso, Giuseppe Giordano, HUMANITIES - Anno VI, Numero 11, Giugno 2017;• A Task-Optimized Neural Network Replicates Human Auditory Behavior, Predicts Brain Responses, and Reveals a Cortical
Processing Hierarchy, Alexander J.E. Kell et al., Neuron 98 (2018) 1-15;• Neural Network for Nanoscience Scanning Electron Microscope Image Recognition, Mohammad Hadi Modarres et al.,
Scientific Reports (2018) in press;• Convolutional LSTM Network: A Machine Learning Approach for Precipitation Nowcasting, Xingijan Shi et al.,
arXiv:1506.04214v2 [cs.CV] 19 Sep 2015;• AI Now 2017 Report, Alex Campolo et al.;• Music Translation of Tertiary Protein Structure: Auditory Patterns of the Protein Folding, Riccardo Castagna et al.,
EvoApplications 2011, Part II, LNCS 6625, pp. 214–222, 2011;• Hodgkin–Huxley axon is made of memristors, Leon Chua et al., International Journal of Bifurcation and Chaos, Vol. 22, No. 3
(2012) 1230011;• Comparison between Karl Pribram’s «Holographic brain theory» and more conventional models of neuronal computation,
Jeff Prideaux;• Holographic or Fourier logic, Miriam Lipschutz Yevich, Pattern Recognition 7 (1975) 197-213;• Digital Holographic Logic, K. Preston, Pattern Recognition 5 (1973) 37-49;• A world without cause and effect, Philip Ball, Nature 546 (2017) 590-592;• The D-Wave 2000QTM Quantum Computer Technology Overview, D-Wave Systems Inc.;• Information and the Holographic Principle, Jacob D. Beckenstein, Scientific American 2007.
• Giacomo Devoto, Avviamento alla etimologia italiana, Dizionario etimologico, Le Monnier 1979;• Etymological Dictionary of the Hittite Inherited Lexicon, Alwin Kloekhorst, Brill 2008;• Scaling laws and fractality in the framework of a phenomenological approach, Pier Paolo Delsanto et al., Chaos, Solitons
and Fractals 41 (2009) 2782-2786;• Paul Feyerabend: un ruolo euristico per il dissenso, Giuseppe Giordano, HUMANITIES - Anno VI, Numero 11, Giugno 2017;• A Task-Optimized Neural Network Replicates Human Auditory Behavior, Predicts Brain Responses, and Reveals a Cortical
Processing Hierarchy, Alexander J.E. Kell et al., Neuron 98 (2018) 1-15;• Neural Network for Nanoscience Scanning Electron Microscope Image Recognition, Mohammad Hadi Modarres et al.,
Scientific Reports (2018) in press;• Convolutional LSTM Network: A Machine Learning Approach for Precipitation Nowcasting, Xingijan Shi et al.,
arXiv:1506.04214v2 [cs.CV] 19 Sep 2015;• AI Now 2017 Report, Alex Campolo et al.;• Music Translation of Tertiary Protein Structure: Auditory Patterns of the Protein Folding, Riccardo Castagna et al.,
EvoApplications 2011, Part II, LNCS 6625, pp. 214–222, 2011;• Hodgkin–Huxley axon is made of memristors, Leon Chua et al., International Journal of Bifurcation and Chaos, Vol. 22, No. 3
(2012) 1230011;• Comparison between Karl Pribram’s «Holographic brain theory» and more conventional models of neuronal computation,
Jeff Prideaux;• Holographic or Fourier logic, Miriam Lipschutz Yevich, Pattern Recognition 7 (1975) 197-213;• Digital Holographic Logic, K. Preston, Pattern Recognition 5 (1973) 37-49;• A world without cause and effect, Philip Ball, Nature 546 (2017) 590-592;• The D-Wave 2000QTM Quantum Computer Technology Overview, D-Wave Systems Inc.;• Information and the Holographic Principle, Jacob D. Beckenstein, Scientific American 2007.
