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Velocità del cambiamento - Nikolai Carnaghi

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La velocità del cambiamento ( e nel futuro)

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Crea un foglio A4 con all'interno 4 immagini in una pagina e 4 aree di domanda nella pagina successiva, in modo da avere un mazzo di carte.

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Emolink progetto scientifico #FLL29 GEM light

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Parlatene con Ejuxhin e Letizia

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Scuola Futura Savona: Il laboratorio studenti Nuove mappe del turismo nautico

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Parlatene con Ejuxhin e Letizia

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Scuola Futura Savona: Il laboratorio studenti Nuove mappe del turismo nautico

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Emolink progetto scientifico #FLL29 GEM light

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Emolink progetto scientifico #FLL29 GEM light

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FIRST Core Values We express the FIRST philosophies of Gracious Professionalism and Coopertition through our Core Values:

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FIRST Core Values We express the FIRST philosophies of Gracious Professionalism and Coopertition through our Core Values:

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Firefly Intelligenza artificiale dentro ad un tribunale 30447

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Domande - Transporti

1) Riguardo alle decisioni etiche che deve prendere in considerazione l'intelligenza artificiale, ci potrÃ  mai essere una soluzione al problema ed in quanto tempo?
2) Sarebbe giusto affermare che una volta rimpiazzate tutte le automobili con un'intelligenza artificiale non si avrebbe piÃ¹ il rischio di incidenti o dei problemi Trolley?
3) PerchÃ© una persona dovrebbe scegliere un'automobile con l'intelligenza artificiale rispetto ad una senza?

Risposte - Transporti

1) Partendo dalla prima domanda, ovvero se ci potrÃ  mai essere una risposta, si puÃ² con certezza affermare che per ora non si ha una risposta, perÃ² nel futuro si potrebbe avvicinarsi ad una possibile soluzione ma il tempo Ã¨ indeterminato data la complessitÃ  e gli aspetti morali ed etici.
2) Sarebbe parzialmente corretto affermare ciÃ², perchÃ© facendo cosÃ¬ il 90% degli incidenti si potrebbe evitare anche in poco tempo, perÃ² quell'ultimo 10% Ã¨ la parte piÃ¹ complicata, ovvero che per avere risposte che si avvicinano alle soluzioni per i problemi Trolley bisognerebbe aspettare anche piÃ¹ di cinque volte del tempo messo per risolvere il primo 90%. In altre parole se si rimpiazzassero tutte le automobili con un intelligenza artificiale gran parte degli incidenti si possono evitare, ma non tutti.
3) Nessuno obbliga di prendere un'automobile con l'intelligenza artificiale rispetto ad una senza, perÃ² avendone una si ha un rischio inferiore al volante date le nuove tecnologie di sensori e di valutare le situazioni, cosÃ¬ diminuendo l'errore umano, causa di innumerevoli incidenti.

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Domande - Transporti - Fabio Luigi Trombetta

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Nel corso degli ultimi decenni, la tecnologia ha avanzato il suo impatto sulla vita quotidiana, trasformando anche il settore automobilistico. Un tema sempre piÃ¹ dibattuto Ã¨ quello della guida autonoma, ovvero l'uso di intelligenza artificiale (IA) per condurre veicoli senza l'intervento umano. Questo processo porta a una lotta frontale con la guida tradizionale, quella eseguita dall'uomo, che Ã¨ sempre stata uno dei momenti cardine della mobilitÃ . La guida, pur essendo essenziale al nostro movimento, Ã¨ anche una delle principali responsabili di incidenti stradali e di morte. Tuttavia, la guida autonoma vanta il vantaggio di diminuire i rischi correlati all'errore umano in misura significativa, ma anche di offrire nuove sfide etiche e morali. In questo saggio analizzerÃ² le principali differenze tra guida umana e autonoma, i benefici e gli svantaggi che si legano all'adozione dell'intelligenza artificiale nelle macchine, ponendo maggiore attenzione al tema del dilemma morale che si pongono nel caso estremo.
La guida umana Ã¨ stata per millenni l'unico mezzo di spostamento, ma si lega a una serie di problematiche insiti. Uno dei principali motivi di morte nel mondo intero Ã¨ realmente dovuto agli incidenti stradali, e la loro principale causa sono l'errore umano. Distanze a cui non ci si attacca, fatica, alcool e improvvisazione sono alcune delle cause per cui si mette in pericolo la vita del conducente e degli altri che utilizzano la strada. Ogni giorno, milioni di persone si mettono al volante, sperando che, nonostante le difficoltÃ  della strada e la velocitÃ  con cui si viaggia, tutto vada per il meglio. Tuttavia, l'incertezza della guida umana Ã¨ sempre presente, e basta un attimo di disattenzione o una reazione sbagliata per causare un incidente grave.
Se non dovessimo piÃ¹ dipendere dalla guida umana, le cose potrebbero cambiare radicalmente. L'introduzione dell'auto a guida autonoma potrebbe ridurre drasticamente gli incidenti legati all'errore umano, ma a quale prezzo? La realtÃ  Ã¨ che, nonostante l'impegno nel migliorare la sicurezza, l'elemento umano sarÃ  sempre una componente del nostro comportamento al volante, ed Ã¨ qui che entra in gioco l'importanza della tecnologia.
La guida automatica, o auto a guida automatica, Ã¨ una tecnologia che si appoggia sull'uso di sensori, telecamere, radar e intelligenza artificiale per prendere decisioni in tempo reale. Una delle ipotesi di fondo di questa innovazione Ã¨ la riduzione improvvisa degli incidenti stradali. La macchina, infatti, non Ã¨ stremata dalla fatica, non Ã¨ distratta da situazioni esterne e decide rapidamente grazie a un sistema di calcolo assolutamente preciso. Un altro vantaggio che l'intelligenza artificiale offre Ã¨ la sua capacitÃ  di monitorare costantemente l'ambiente circostante, prevedendo il comportamento degli altri veicoli e reagendo in modo tempestivo. In molte situazioni, la guida autonoma risulta piÃ¹ sicura e piÃ¹ affidabile rispetto all'essere umano.
Inoltre, la guida autonoma potrebbe portare a un risparmio significativo in termini di risorse. Le automobili autonome possono essere in grado di ricevere un rendimento di carburante massimo, ridurre il traffico e far diminuire l'inquinamento. Per il caso delle auto, queste potrebbero prevedere le frenate o prendere i migliori itinerari, risparmiando carburante e controllando le emissioni di CO2. Quindi, non si tratterebbe solo di un vantaggio in termini di vite umane, ma anche di risorse ambientali, creando un doppio incentivo ad adottare questa tecnologia: la salvaguardia della vita umana e la tutela dell'ambiente.
Tesla Ã¨ uno degli esempi piÃ¹ noti di veicolo a guida autonoma. Sue auto hanno un sistema di guida autonomo che li rende capaci di superare qualsiasi tipo di strada e adattarsi anche a contrattempi. La sicurezza e stabilitÃ  del sistema sono ampiamente certificate da vari test e sperimentazioni. Purtroppo, nonostante la sua efficacia, la guida autonoma in Italia Ã¨ ancora illegale per tutti gli livelli di autonomia (livelli 1 e 2). Questo limita la diffusione della tecnologia, ma non significa che essa diventi sempre piÃ¹ una realtÃ  sempre piÃ¹ appariscente sulla strada altrove. 
Nel contesto della guida autonoma, emergono inevitabilmente delle reazioni umane e una riflessione etica. Quando un incidente avviene, spesso la reazione da parte degli esseri umani Ã¨ "accettabile": le persone potrebbero non avere tempo sufficiente per prevedere la situazione, o potrebbero prendere decisioni impulsive dettate dall'istinto. Tuttavia, quando si parla di intelligenza artificiale, la situazione cambia. Le macchine non agiscono d'istinto: sono programmate per rispondere in base a regole e algoritmi definiti.
Questa specificitÃ  porta con sÃ© una serie di questioni morali. Quando l'intelligenza artificiale prende una decisione, Ã¨ come se fosse responsabile di un'azione. Alcuni ritengono che, in caso di incidenti mortali, il fatto che la macchina sia stata programmata per determinare un'azione possa essere paragonato a un omicidio indiretto. Se un veicolo autonomo dovesse decidere di sacrificare un' vita in cambio di altre, si sussisterebbe un problema di moralitÃ  che Ã¨ oltre la questione della mera sicurezza: chi Ã¨ colpevole di aver ucciso una persona?
One of the most popular examples of moral dilemma related to autonomous driving is the "trolley problem," which has prompted many debates. Imagine you're on a highway with a truck loaded with cargo. A certo punto, un oggetto Ã¨ caduto dal camion, e a te tocca prendere una scelta difficile: frenare e subire un impatto disastroso, svoltare a destra investendo un'automobile o svoltare a sinistra investendo una motocicletta. In ogni caso, una vita perderebbe. Come scegliere cosa fare?
Persino in contesti meno estremi, il problema non cambia. Il dilemma si ripresenta come quello di un veicolo che deve scegliere tra schiantarsi contro un muro e uccidere i passeggeri o investire i pedoni. Se un'auto a guida autonoma dovesse essere costretta a fronteggiare una simile decisione, come farebbe la scelta? E chi stabilirebbe le linee guida per queste scelte?
Il "moral machine", un algoritmo che pone dinanzi alle persone scenario simili, Ã¨ un esempio di come la vita artificiale verrÃ  a confrontarsi con scelte che potranno avere un impatto rilevante sulle esistenze degli umani. Se una macchina dovrÃ  scegliere tra uccidere uno individuo o incendiare i suoi viaggiatori, come dovrebbe comportarsi? La macchina potrebbe avere la possibilitÃ  di prendere una decisione che possa apprezzarsi al massimo numero di persone, ma al prezzo di cosa?
La guida autonoma Ã¨ una tecnologia rivoluzionaria che ha la promessa di rendere l'automobile piÃ¹ sicura e efficiente. Ma ci porta con sÃ© un insieme di sfide morali e di carattere che devono essere attentamente pensati. Dall'uno, l'IA puÃ² ridurre il rischio di errore umano e la pericolositÃ , dall'altro crea nuovi problemi che non si possono trascurare. La questione centrale non Ã¨ solo se le auto autonome possano o meno sostituire la guida umana, ma come affrontare le scelte morali che esse potrebbero essere chiamate a compiere. La strada verso l'inclusione della guida autonoma Ã¨ ancora lunga per via del conflitto di idee riguardanti all'intelligenza artificiale, portando con sÃ© domande che non solo riguarderanno alla tecnologia ma anche all'etica ed il valore della vita.











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Questi sono gli argomenti che svilupperò con Max Tegmark, introducendo un po' tutti i possibili scenari e dire quale sarebbe la migliore secondo me (utopia egualitaria, perché il rischio è minore)

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Ho scritto qui come avevo in mente di sviluppare l'introduzione parlando della velocità del cambiamento dal passato al presente. Il secondo argomento che ho scelto, cioè il punto di vista di Max Tegmark non l'ho scritto come testo perché avrei bisogno prima di capire a cosa lo collego.

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Creazione di musica e arte con IA-Giorgia

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DALL·E 2025-03-03 17.49.55 - A realistic portrayal of 'velocity of change' in Italian industries, businesses, and SMEs (PMI), with a focus on artisans. The image features a modern

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DALL·E 2025-03-03 17.49.04 - A realistic depiction of 'velocity of change' in Italian industries, businesses, and SMEs (PMI), focusing on artisans. The image captures a modern Ita

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DALL·E 2025-03-03 17.46.21 - A representation of 'velocity of change' in Italian industries, businesses, and SMEs (PMI) with a focus on artisans. The image showcases a modern Ital

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DALL·E 2025-03-03 17.46.21 - A representation of 'velocity of change' in Italian industries, businesses, and SMEs (PMI) with a focus on artisans. The image showcases a modern Ital

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DALL·E 2025-03-03 17.44.31 - A modern representation of 'velocity of change' in Italian industries, businesses, and SMEs (PMI). The image showcases a high-tech Italian factory wit

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DALL·E 2025-03-03 17.43.48 - A visually appealing representation of 'velocity of change' in Italian industries, businesses, and SMEs (PMI). The image showcases a modern Italian fa

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DALL·E 2025-03-03 17.42.56 - A balanced representation of 'velocity of change' in Italian industries, businesses, and SMEs (PMI). The image features a modern Italian factory where

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DALL·E 2025-03-03 17.41.30 - A futuristic representation of 'velocity of change' in Italian industries, businesses, and SMEs (PMI). The image showcases a high-tech factory where r

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DALL·E 2025-03-03 17.37.24 - A futuristic representation of 'velocity of change' in AI-generated music and visual arts. The image showcases a swirling vortex of digital creativity

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DALL·E 2025-03-03 17.36.54 - A futuristic concept of 'velocity of change' in AI-generated music and visual arts. The image features a digital whirlwind where musical notes, colorf

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DALL·E 2025-03-03 17.36.50 - A futuristic concept of 'velocity of change' in AI-generated music and visual art. The scene features a high-speed digital network where AI-driven com

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DALL·E 2025-03-03 17.36.24 - A high-tech visualization of the 'velocity of change' in AI-generated music and imagery. A futuristic digital vortex filled with musical notes, glowin

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DALL·E 2025-03-03 17.35.59 - A futuristic representation of the 'velocity of change' in AI-generated music and images. The image shows a high-speed digital highway with musical no

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Global Disaster Alert and Coordination System (GDACS)

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Global Disaster Alert and Coordination System (GDACS)

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Sistema globale per il monitoraggio e la gestione delle emergenze in caso di disastri naturali.

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GDACS - Global Disaster Alert and Coordination System

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GDACS is a cooperation framework between the United Nations, the European Commission and disaster managers worldwide to improve alerts, information exchange and coordination in the first phase after major sudden-onset disasters.

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Deployment of flood monitoring IoT sensors to minimise impact of flooding on roads after heavy rainfall and support optimised cleaning routines for council services.

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The European Flood Awareness Systems (EFAS) and Global Flood Awareness Systems (GloFAS) provide complementary flood forecast information to relevant stakeholders that support flood risk management at the national, regional and global level.

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The European Flood Awareness Systems (EFAS) and Global Flood Awareness Systems (GloFAS) provide complementary flood forecast information to relevant stakeholders that support flood risk management at the national, regional and global level.

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A systematic review of Earthquake Early Warning (EEW) systems based on Artificial Intelligence

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A systematic review of Earthquake Early Warning (EEW) systems based on Artificial Intelligence

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Early Earthquake Warning (EEW) systems alarm about ongoing earthquakes to reduce their devastating human and financial damages. In complicated tasks like earthquake forecasting, Artificial Intelligence (AI) solutions show promising results. The goal of this review is to investigate the AI-based EEW systems. Web of Science, Scopus, Embase, and PubMed databases were systematically searched from its beginning until April 18, 2023. Studies that used AI algorithms to develop EEWs and forecast earthquake magnitude were qualified. The quality assessment was conducted using the Mixed Methods Assessment Tool version 2018. Detailed analysis was performed on 26 of 2604 retrieved articles. Researchers predict earthquakes most often using neural network family models (21 studies). Among eight categorized groups of parameters for earthquake forecasting, it was often predicted utilizing seismic wave characteristics (65.38%) and seismic activity data (61.54%). AI models most often predicted earthquake magnitude (32.69%) and depth (15.38%). Logistic Model Tree and Bayesian Network had the highest sensitivity, accuracy, and F-measure efficiency (99.9%).

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Landslide susceptibility mapping using machine learning algorithms and comparison of their performance at Abha Basin, Asir Region, Saudi Arabia

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Landslide susceptibility mapping using machine learning algorithms and comparison of their performance at Abha Basin, Asir Region, Saudi Arabia

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The current study aimed at evaluating the capabilities of seven advanced machine learning techniques (MLTs), including, Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Multivariate Adaptive Regression Spline (MARS), Artificial Neural Network (ANN), Quadratic Discriminant Analysis (QDA), Linear Discriminant Analysis (LDA), and Naive Bayes (NB), for landslide susceptibility modeling and comparison of their performances. Coupling machine learning algorithms with spatial data types for landslide susceptibility mapping is a vitally important issue. This study was carried out using GIS and R open source software at Abha Basin, Asir Region, Saudi Arabia. First, a total of 243 landslide locations were identified at Abha Basin to prepare the landslide inventory map using different data sources. All the landslide areas were randomly separated into two groups with a ratio of 70% for training and 30% for validating purposes.

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Real Time Smart Forest Fire Detection and Monitoring System Using IoT and Machine Learning

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Real Time Smart Forest Fire Detection and Monitoring System Using IoT and Machine Learning

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According to the National Interagency Fire Center (NIFC) forest fires pose a major threat to our planet, causing severe ecological, economic, and human loss, with an estimated 7 million acres of forest burned annually in the United States alone. To overcome this, in this paper proposed a cutting-edge solution that integrates Internet of Things (IoT), remote sensing, and machine learning technology. By deploying a network of sensors throughout a certain forest area to monitor temperature, humidity, and smoke levels, we can collect real-time data on forest conditions. This data is transmitted to a centralized system with an accuracy rate of 92% in predicting potential fire outbreaks. This approach provides early detection of forest fires, allowing for rapid response and mitigation efforts. Proposed system ensures swift communication between the monitoring station, authorities, and firefighting teams, reducing response times. Rigorous testing, including over multiple simulations, has validated the system's effectiveness, positioning it as a major tool in forest fire management and potentially reducing fire damage by 30%.

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Real Time Monitoring and Fire Detection using Internet of Things and Cloud based Drones

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Real Time Monitoring and Fire Detection using Internet of Things and Cloud based Drones

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Smart cities with smart infrastructure is a rapidly flourishing field of research in the modern days. Open areas, agricultural land, forests, office, homes and several areas can have occurrences of fire accidents leading to loss of significant resources. Unmanned Aerial Vehicle (UAV) and wireless sensor network technologies are used fir detection of fire at an early stage in this paper. This helps in avoiding serious fire accidents. The environmental parameters are monitored using the sensor architecture. The sensors uses IoT based applications for processing the gathered environmental data.

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Employing Machine Learning and IoT for Earthquake Early Warning System in Smart Cities

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Employing Machine Learning and IoT for Earthquake Early Warning System in Smart Cities

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An earthquake early warning system (EEWS) should be included in smart cities to preserve human lives by providing a reliable and efficient disaster management system. This system can alter how different entities communicate with one another using an Internet of Things (IoT) network where observed data are handled based on machine learning (ML) technology. On one hand, IoT is employed in observing the different measures of EEWS entities. On the other hand, ML can be exploited to analyze these measures to reach the best action to be taken for disaster management and risk mitigation in smart cities. This paper provides a survey on the different aspects required for that EEWS. First, the IoT system is generally discussed to provide the role it can play for EEWS. Second, ML models are classified into linear and non-linear ones. Third, the evaluation metrics of ML models are addressed by focusing on seismology. Fourth, this paper exhibits a taxonomy that includes the emerging ML and IoT efforts for EEWS. Fifth, it proposes a generic EEWS architecture based on IoT and ML. Finally, the paper addresses the application of ML for earthquake parameters’ observations leading to an efficient EEWS.

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https://louiseofresco.com/wordpress/wp-content/uploads/2021/09/TED_How_to_feed_the_whole_world-2009.pdf

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2024 DialogueNEXT: Cultivating Innovation in Agriculture

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2024 DialogueNEXT: Cultivating Innovation in Agriculture

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https://www.ashoka.org/it-it/fellow/rikin-gandhi

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2024 DialogueNEXT: Cultivating Innovation in Agriculture

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The future of farming relies on research, innovation and capacity building in the agri-food sector funded through multi-financial framework initiatives.

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The future of farming relies on research, innovation and capacity building in the agri-food sector funded through multi-financial framework initiatives.

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Machine Learning In Agriculture: A Review

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Machine Learning In Agriculture: A Review

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Agriculture 4.0 (A4.0) major area of study to focus on for efficient agricultural production. Agriculture crop product has emerged with several new computational methods. However, few important factors were not possible to maintain and monitor promptly as today is possible. Computational intelligence and machine learning techniques evolved to analyze, quantify, monitor, and predict agricultural crops. The robustness in machine learning methods and computational techniques provided easy, accurate, up to date future predictions. Machine learning is one of the dominant fields in theses that are used for computational analysis of the obtained data.

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A Review on the Practice of Big Data Analysis in Agriculture

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A Review on the Practice of Big Data Analysis in Agriculture

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To tackle the increasing challenges of agricultural production, the complex agricultural ecosystems need to be better understood. This can happen by means of modern digital technologies that monitor continuously the physical environment, producing large quantities of data in an unprecedented pace. The analysis of this (big) data would enable farmers and companies to extract value from it, improving their productivity. Although big data analysis is leading to advances in various industries, it has not yet been widely applied in agriculture. The objective of this paper is to perform a review on current studies and research works in agriculture which employ the recent practice of big data analysis, in order to solve various relevant problems.

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GIS Open Source per geologia e ambiente - Analisi e gestione di dati territoriali e ambientali con QGIS

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GIS Open Source per geologia e ambiente - Analisi e gestione di dati territoriali e ambientali con QGIS

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I Sistemi Informativi Geografici (GIS) non sono più una prerogativa di una ristretta cerchia di esperti ma rappresentano ormai strumenti di lavoro quotidiano in molti ambiti applicativi.
Questo libro è stato concepito come un manuale operativo GIS a uso di professionisti, ricercatori, studenti universitari e di tutti coloro che hanno necessità di operare con dati geografici nel settore geologico e ambientale in genere
La seconda edizione è stata aggiornata sulla base delle nuove funzionalità e modalità operative dell’ultima versione di QGIS. Sono state inoltre introdotte tematiche fondamentali per chi lavora con dati ambientali, come l’utilizzo dei GIS per l’analisi di immagini multispettrali e il calcolo di indici vegetazionali, il monitoraggio dell’erosione costiera, la definizione di aree di rischio e pericolosità idraulica, l’analisi geostatistica con R.
Per l’impostazione generale e per il linguaggio non specialistico utilizzato, la consultazione risulta utile ed efficace anche ai lettori senza alcuna conoscenza nell’ambito delle Scienze della Terra.
Tutti gli argomenti sono affrontati con un taglio fortemente pratico. Il lettore può ripetere gli esercizi proposti utilizzando il dataset geografico scaricabile dal sito della casa editrice e acquisire dimestichezza con le funzionalità del software GIS open source QGIS.

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GIS open source per geologia e ambiente. Analisi e gestione di dati territoriali e ambientali con QGIS

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GIS open source per geologia e ambiente. Analisi e gestione di dati territoriali e ambientali con QGIS : Noti, Valerio: Amazon.it: Libri