1984-2018: 34 anni di Elettronica e Telecomunicazioni all’Einstein.

Discutendo con i colleghi durante una pausa, alcuni di noi si sono accorti di essere all’Einstein ormai da oltre 34 anni.  Siamo arrivati nel 1984, quando all’Einstein ci si diplomava solo come “perito capotecnico in Elettronica” e siamo passati per tutte le sperimentazioni e i riordini che ci hanno portato prima al diploma in  “Elettronica e Telecomunicazioni“, poi all’inserimento del Liceo Scientifico tecnologico, fino ad approdare negli ultimi anni alle nuove dizioni ufficiali e all’unione con il vicino ITC Bachelet.

Da alcuni anni siamo I.I.S. Einstein-Bachelet, Istituto di Istruzione Superiore, con una serie di percorsi didattici che, dopo l’unione dei due istituti, ci porta ad essere sul territorio l’unico polo per l’istruzione tecnica e scientifica; per approfondire potete dare uno sguardo alla brochure nella pagina open day dell’orientamento.

Ma l’antica passione per l’elettronica, che ha portato un gruppo di allora giovani docenti a crescere professionalmente (formazione, aggiornamento, sperimentazioni, didattica innovativa e ICT) e a far crescere l’istituto formando generazioni di diplomati,  batte ancora nel cuore dell’Einstein.  😉

la scheda

Udoo dual in prova

Nel corso degli anni abbiamo integrato nella didattica il meglio dell’innovazione elettronica, spaziando dai sistemi di produzione di energie rinnovabili (eolico, solare termico e fotovoltaico con certificazione delle competenze in collaborazione con ENEA e suoi spin-off), alla robotica (industriale nell’articolazione elettrotecnica e di servizio nell’articolazione elettronica), migrato lo studio dei sistemi a microprocessore dall’anziano ma mai obsoleto Z80 alla famiglia 80×86, affiancato ai PC e ai PLC i più versatili sistemi a microcontrollore (famiglia arduino  e schede simili, finalizzate ai controlli di processo e alla robotica) e i Single Board Computer (Raspberry PI e Udoo, per avviare i percorsi di IoT nelle articolazioni di Telecomunicazioni ed Elettronica), fino ad arrivare all’apertura di un makerspace, dove introdurre le moderne tecnologie della fabbricazione digitale con stampanti 3D, laser cutter e frese, oltre ad una serie di sistemi di misura virtuali (NI Virtual bench e red pitaya).

Tutto per fare in modo che i nostri diplomati siano sempre al massimo livello, sia che decidano di avviarsi al mondo del lavoro che di proseguire negli studi universitari.

Qui sotto una serie di link dove mostriamo alcune delle attività della scuola, settore tecnologico:

La tesina 2017 su rover autonomo del diplomato in Elettronica Valentini con video (al minuto 4 movimento autonomo, al 9,07 analisi del suolo)

La tesina 2017 “Casa Domotica” del diplomato in Elettronica Cricchio

La tesina 2018 “serra automatizzata + inseguitore solare” dei diplomati in Elettronica  Bartolini, Brimi, Nicolai

La tesina 2018 “macchina controllata da remoto con smartphone via wi-fi e raspberryPi” del diplomato in Elettronica Di Camillo


 

https://wp.me/p70flZ-6X

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L’educazione non è un sistema meccanico…

Un interessante talks di Sir Ken Robinson sull’educazione

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Come affrontare la crisi globale dell’apprendimento

Un suggerimento al governo del cambiamento? Ascoltatela!

 

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Carillon 2.0

Carillon tecnoCarillonTecno.jpgschema cubocubo x BProgramma cuboLedRgb3x3x3Il “Carillon” è stato realizzato con una doppia scheda contenente ognuna  un arduino nano e un cubo a led RGB.  Si adopera un pulsante per cambiare la sequenza da visualizzare sul cubo led e in più è stato aggiunto un sensore di suono per sincronizzare la sequenza con la musica. Il tutto è completato con una piccola music-box che si accende assieme al cubo led all’apertura della scatola grazie a un’interruttore.

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Al lavoro!

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2018!

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MakerSpace e lab. Olivetti aperti!

L’officina digitale “MakerSpace

vista del MakerSpace con stampanti 3D e fresa CNC

e il laboratorio Olivetti “Impresa creativa”

Laboratorio Olivetti “Impresa creativa”, sede Bachelet

dell’IIS “Einstein-Bachelet” sono finalmente aperti.

 

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MakerSpace, ultimi arrivi

Nel nuovo Makerspace dell’IIS “Einstein-Bachelet” continuano ad arrivare nuove strumentazioni; vi presentiamo il nuovissimo Udoo dual, single-board computer computer con integrato un Arduino due. Con questo sistema, di ideazione italiana, abbiamo intenzione di iniziare a sperimentare sull’IoT…

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Udoo dual in prova

Seguiranno altre novità.

Stay tuned

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Cubo led RGB 3x3x3 con Arduino nano

CUBO

cubo rgb 3x3x3

Sto elaborando un progetto per un cubo led RGB.

Nel prototipo ho usato dei transistori BC107B. Nello schema successivo  (ancora da verificare)  provo a pilotare i led direttamente da arduino nano con delle resistenze.

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L’efficacia e l’efficienza dell’Intelligenza Artificiale – Tesi di Maturità (2017)

“La misura dell’Intelligenza è la capacità di cambiare […] Un giorno le macchine riusciranno a risolvere tutti i problemi, ma mai nessuna di esse potrà porne uno”   (A. Einstein)

È con tale citazione che il lavoro intrapreso per affrontare la maturità 2017 si avvia, costituendo altresì un punto di inizio per successivi e continui approfondimenti e/o studi.

Lo scopo del presente lavoro è quello di mettere in evidenzia l’efficienza e l’efficacia dell’ Intelligenza Artificiale (“IA”) nei principali settori di sviluppo e processo economico, in un’ottica di progresso sociale e opportuno sostegno per il mantenimento delle generazioni future. Tale analisi non si limiterà solo ai riferimenti, oggigiorno più discussi quali i settori della Robotica e dell’Automazione, (sezioni industriali che rispecchiano maggiormente l’importanza dell’IA) ma si espanderà verso tutti quei principi fisico – matematici sui quali l’Intelligenza Artificiale medesima si basa. Di conseguenza verrà evidenziato non solo come quest’ultima sia intervenuta nel corso della Storia moderna, ma anche come sia inevitabilmente subordinata al controllo umano, senza dunque rappresentare una minaccia o un rischio, talvolta definito come “invisibile” od “occulto”, in un mondo sempre più propenso allo sviluppo tecnologico.
Nello specifico è opportuno considerare che i progressi nell’ applicazione o sperimentazione dell’ intelligenza artificiale ottenuti negli ultimi anni non hanno precedenti: computer sempre più potenti e la possibilità di avere enormi quantità di dati, grazie a Internet, hanno reso possibile la creazione di software molto elaborati, che nei prossimi anni potrebbero cambiare sensibilmente il nostro rapporto con i computer, le macchine e più in generale il mondo.

Finora non vi è alcuna specifica definizione di “intelligenza artificiale” (IA) e, in realtà, non è affatto facile darne una effettivamente valida.

“L’IA è una disciplina appartenente a

ll’informatica che studia i fondamenti teorici, le metodologie e le tecniche che consentono la progettazione di sistemi hardware e sistemi di programmi software capaci di fornire all’elaboratore elettronico prestazioni che, a un osservatore comune, sembrerebbero essere di pertinenza esclusiva dell’intelligenza umana.”

Seppure tale definizione (espressa da Marco Somalvico, ingegnere specializzato in IA) potrebbe essere apparentemente valida, ancora oggi non esiste una spiegazione oggettiva, o quanto meno ampiamente condivisa su cosa sia l’intelligenza stessa. In genere, si intende la capacità di completare compiti e risolvere problemi nuovi (Problem solving), eventualmente sorti durante il completamento del compito originale, nonché la capacità di adattarsi all’ambiente e ai suoi mutamenti. Si vuole aggiungere a questa definizione alquanto pragmatica ed operativa anche la capacità della comprensione della realtà (qualunque cosa questa sia), includendo in questa la comprensione del linguaggio.                 Oggigiorno si tende a superare questa forma di intelligenza esclusivamente intellettuale, e si parla anche di altre tipologie di intelligenze, come l’intelligenza emotiva e quella relazionale (approfondita nel link seguente).

È proprio dal confronto e dalla possibile relazione con l’intelligenza umana, ancora oggi oggetto di analisi scientifici, che si origina e si sviluppa l’IA stessa. Altresì, quest’ultima viene impiegata non solo per fornire prestazioni prettamente intellettuali, o meglio, conoscitive al pari del livello umano, o quasi, ma anche per poter svolgere operazioni decisamente complesse o troppo articolate per essere praticate o, talvolta, comprese dall’essere umano (passando alla cosiddetta “coscienza artificiale“).

Prevedere il prima possibile l’insorgere di malattie nei pazienti, individuare le aree di una città in cui c’è bisogno dell’intervento della polizia e, ovviamente, guidare le auto in piena autonomia, che saranno in circolazione nel giro di pochi anni, questi e molti altri i compiti affidati alle intelligenze artificiali, sempre più delicati e di maggiore responsabilità. La fiducia che il settore scientifico ripone in queste macchine si basa su un semplice fatto: spesso e volentieri ottengono risultati migliori degli esseri umani.
Va precisato, del resto, che le intelligenze artificiali basate sul machine learning (definito approfonditamente da Anna Ukhanova di Google, qui), infatti, non seguono passo dopo passo le istruzioni decise dai programmatori, come avviene con i normali software, ma imparano da sole attraverso milioni di calcoli probabilistici estremamente elaborati. Questi calcoli sono così numerosi e così complessi che, per gli scienziati informatici, è umanamente impossibile capire in che punto l’algoritmo abbia sbagliato le previsioni. Questo problema (noto in gergo come black box, scatola nera) rischia di limitare non poco le possibili applicazioni dell’intelligenza artificiale, soprattutto in campi delicati come quello medico.

Sulla base di tali considerazioni, è opportuno quindi definire il percorso sviluppato e, sul quale, si basa tutto il lavoro svolto: per sostenere l’efficacia e l’efficienza dell’intelligenza artificiale è opportuno verificarne la funzionalità, dimostrandone i principi, le tecniche e le applicazioni che testimoniano tali peculiarità. Nel mondo moderno, il primo settore che sviluppa costantemente le caratteristiche dell’IA è quello della Robotica e dell’ Automazione, ampliamente cresciuto nel corso della ormai affermata Quarta rivoluzione industriale (definita alternativamente come Industria 4.0). I robot, macchine intelligenti in grado di svolgere specifici lavori, sono ormai impiegati in vari ambiti: medico, aeronautico e spaziale, trasporti e, ovviamente, l’automazione industriale. Pertanto le varie applicazioni dell’apparato robotico hanno dato vita a diverse tipologie di robot:  umanoidi, robot telecomandati a distanza e persino robot mobili autonomi. Questi ultimi, in particolar dotati della capacita di muoversi in ambienti terrestri, marini o aerei e di svolgere lavori differenti, a seconda del livello di programmazione correlato, riescono a soddisfare determinati obiettivi (definiti nell’AI come “goals”). Tale tipologia di Robot viene definita autonoma per due motivi specifici:

  1. Autonomia relativa alle fonti di energia: Se le fonti di energia per alimentare la macchina sono collocate a bordo, o dispongono di sistemi ricaricabili, il robot viene definito come autonomo;
  2. Autonomia rispetto alle unità di elaborazione e calcolo (la cosiddetta “intelligenza”): in tale sezione i robot possono essere sia telecomandati a distanza, in tal caso però dipendono direttamente dall’operatore, sia gestiti da sistemi programmabili, i quali permettono a tali macchine di operare autonomamente ed efficacemente nell’ambiente esterno.

Di conseguenza, per essere definiti autonomi, tali robot devono possedere la capacità di muoversi in assenza di cavi di collegamento diretto a fonti di energia esterne (i cosiddetti cordoni ombelicali) e che possiedono una qualche “intelligenza” a bordo, sotto forma di CPU, memorie, sensori e possibilità, talvolta, di comandare attuatori.

Il progetto sperimentale realizzato: un robot autonomo 4WD controllabile a distanza.

Tali macchinari, a seconda della rispettiva costituzione, decisamente variabile essendo una tipologia di apparecchiatura decisamente versatile, sono costituiti da varie sezioni, separate nella parte relativa al lato Hardware e Software, approfondite negli articoli successivi. In tale contesto, il robot in futura analisi è contraddistinto da ben quattro ruote motrici, vari sensori per l’interfacciamento con l’ambiente esterno ed infine la capacità di essere controllato da remoto. Sulla base di tali aspetti, si basa l’ambiente di sviluppo Arduino, con il quale è stato programmato il robot medesimo. Tuttavia, per poter adeguatamente eseguire le operazioni per il quale è stato programmato, così come tutti i dispositivi basati sull’Intelligenza Artificiale, occorre evidenziare tre principi necessari e basilari nella relazione ambiente – macchina. Primo tra tutti il processo di Digitalizzazione dei segnali analogici, e le fasi che ne conseguono, essendo, nel mondo puramente reale, analogiche tutte le grandezze fisiche, e quindi dotate di infiniti valori. Di conseguenza, per essere efficacemente analizzate dai sistemi digitali, che presentano invece valori limitati, i segnali analogici vanno opportunamente campionati, quantizzati e, quindi, opportunamente digitalizzati, procedendo pertanto nel processo di conversione che, applicato alla misurazione di un fenomeno fisico, ne determina il passaggio dal campo dei valori continui a quello dei valori discreti. Analogamente, tale processo rientra nel ben più ampio concetto del cosiddetto “Agente Intelligente”, un’entità in grado di percepire l’ambiente che lo circonda attraverso dei sensori e di eseguire delle azioni attraverso degli attuatori. Tale principio è uno degli obiettivi fondamentali, se non quello decisamente più importante, dell’Intelligenza Artificiale. Essendo un riferimento soprattutto ai sistemi digitali, per poter reagire all’ambiente circostante, tale sistema deve essere in grado di acquisire i dati necessari dall’esterno, sfruttando appositi sensori, a seguire digitalizzarli per poterli elaborare ed infine fornire le elaborazioni prodotte attraverso gli attuatori, per soddisfare il goal specifico. Nel campo dei robot mobili autonomi, l’attuatore più diffuso è senza dubbio il motore elettrico. Quest’ultimo permette a tali dispositivi di riuscire a mantenere stabile la circolazione nell’ambiente, evitando ostacoli, o problematiche associate, attraverso l’utilizzo, e l’elaborazione necessaria, dei dati provenienti dai sensori. Le informazioni ricavate in digitale sono, del resto, essenziali per essere elaborate secondo il processo di ragionamento umano. Necessarie si rivelano le reti neurali artificiali, utilizzate ampiamente sia per ottenere una comprensione delle reti neurali biologiche, ma ancor di più per risolvere problemi ingegneristici di intelligenza artificiale come quelli che si pongono in diversi ambiti tecnologici (elettronica, ingegneria informatica e molte altre discipline).

Quanto evidenziato rappresenta essenzialmente la prima sezione, o capitolo se in riferimento alla tesi (il cui link è proposto in fondo alla pagina), del lavoro svolto, nel quale viene descritto approfonditamente il progetto sperimentale. Nella seconda fase, o capitolo, si procederà con l’analisi delle ulteriori materie, non specificatamente tecniche come le ultime trattate, ma che contribuiscono efficacemente a definire ed evidenziare l’efficacia dell’IA, comparando quest’ultima all’Intelligenza Umana.

Difatti l’analisi in lingua inglese di tali caratteristiche dell’IA permette di evidenziare al meglio entro quali limiti essa viene progettata e, ovviamente, entro quali capacità specifiche, definite o ancora da definire, viene programmata.
Generalmente tale processo si effettua comparando l’intelligenza umana, di base, ai ragionamenti artificiali, per cui è evidente la rigida subordinazione dell’IA all’uomo. Talvolta, però si tende a constatare sostanzialmente che tale intelligenza permetta alle macchine, in un futuro molto prossimo, di non rivestire più un ruolo benefico per l’umanità, bensì problematico, incontenibile e forzatamente negativo. Qui si introduce quindi l’analisi matematica della coerenza dei sistemi formali, come dimostrano i teoremi di incompletezza enunciati dal logico matematico Kurt Gödel e, attraverso il concetto del “limite invalicabile della forma”, ribadiscono lo sviluppo dell’IA entro certe variabili, a sostegno di una ipotetica visione positiva e propositiva. D’altra parte lo stesso Gödel ha condiviso le proprie idee con il matematico Alan Turing (l’ideatore della Macchina di Turing), padre fondatore dell’informatica e profeta dell’Intelligenza Artificiale. Emblematico esponente del contesto di crittografia nel Secondo conflitto mondiale lo stesso Turing il quale, assieme agli altri crittografi di Bletchley Park del “Department of Communications” britannico, ha dato vita al progetto “ULTRA” che ha rappresentato, assieme alla disfatta della macchina tedesca “Enigma”, una delle cause primarie, se non la più importante, per la vittoria degli alleati nella seconda guerra mondiale, in un contesto mondiale sconvolto dalla guerra e offeso dalle dittature. Analogamente, la superiorità dell’Intelligenza umana, oltre ad essere matematicamente trattata costituisce, inoltre, un tema letterario proprio della produzione  “stravagante”  di Gabriele D’Annunzio, dove accanto alle concezioni di estetismo e di panismo primeggia il concetto del “superuomo”, una figura dotata della capacità intellettiva ( intesa soprattutto come “volontà di potenza”) di essere superiore agli altri, talvolta imponendosi addirittura come guida del popolo. In tal senso è resa nota la versatilità dell’Intelligenza alquanto necessaria, sia per l’essere umano che per la  macchina.

Come largamente evidenziato dalle tesi esposte, quindi, l’Intelligenza Artificiale, un argomento così ampio, profondo e controverso, può ritenersi un mezzo efficiente ed efficace per contribuire a migliorare le condizioni di vita dell’uomo, in una prospettiva di progresso sociale mondiale.

“L’AI è estremamente eccitante. Le sue applicazioni pratiche possono aiutarci ad affrontare importanti problemi sociali, e a facilitare lo svolgimento di molte attività nella vita quotidiana […]Finora la tecnologia ha portato a grandi progressi, ma se abusata presenta gravi pericoli”

Margaret Boden (professore di scienze cognitive presso l’Università di Sussex) nel libro “AI: Its nature and future”

Intelligenza Artificiale e Robot: minaccia od opportunità?

Con tale citazione si conclude l’introduzione della tesi il cui lavoro, complesso e completo, si presenta nel link seguente in vari formati che oscillano dalla presentazione in PP e la mappa concettuale alla tesina puramente scritta! Buona lettura e consultazione (qui). Nell’articolo successivo, invece, verrà accuratamente descritto il progetto sperimentale legato a tale analisi scientifica.

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