fbpx Curiosity, un laboratorio su Marte | Scienza in rete

Curiosity, un laboratorio su Marte

Primary tabs

Tempo di lettura: 1 min

Alle 7.31 - ora italiana - la sonda della NASA Curiosity si è posata sul suolo di Marte, dopo un viaggio di otto mesi e più di 560 milioni di chilometri percorsi. Ci sono voluti 7 minuti di manovra per rallentare dai 21.000 chilometri orari di velocità fino a poggiare sulla superficie marziana, centrando il punto più interessante per poter cercare tracce di fossili, il Crater Gale. Da qui, il rover ha già iniziato a inviare le prime immagini con la strumentazione fotografica in dotazione. 

Il robot della NASA - frutto di un'investimento di oltre 2,5 miliardi di dollari, per un programma destinato a durare due anni - ha portato con sè un equipaggiamento ad alta innovazione tecnologica, che va oltre la semplice acquisizione immagini. Ne abbiamo parlato con Luciano Anselmo, ricercatore presso il Laboratorio di Dinamica del Volo Spaziale dell'ISTI-CNR di Pisa.


Articoli correlati

Scienza in rete è un giornale senza pubblicità e aperto a tutti per garantire l’indipendenza dell’informazione e il diritto universale alla cittadinanza scientifica. Contribuisci a dar voce alla ricerca sostenendo Scienza in rete. In questo modo, potrai entrare a far parte della nostra comunità e condividere il nostro percorso. Clicca sul pulsante e scegli liberamente quanto donare! Anche una piccola somma è importante. Se vuoi fare una donazione ricorrente, ci consenti di programmare meglio il nostro lavoro e resti comunque libero di interromperla quando credi.


prossimo articolo

Due sistemi AI sono riusciti a replicarsi: la linea rossa è stata oltrepassata?

Due robot uno di fronte all'altro che si guardano e si stringono la mano

Il 9 dicembre 2024, sulla piattaforma online arXiv, che accoglie articoli da sottoporre alla revisione della comunità scientifica, è apparsa una ricerca che, se potesse avere un suono, sarebbe quello di un allarme: due sistemi di AI sono riusciti a replicarsi. I ricercatori, sin dal titolo dell’articolo, parlano di una “linea rossa” che i sistemi di intelligenza artificiale non avrebbero dovuto superare. Che cos’è successo nello specifico? Perché la replicabilità era una linea rossa?

Nell’articolo firmato da Xudong Pan, Jiarun Dai, Yihe Fan e Min Yang, ricercatori della School of Computer Science della Fudan University, si riporta come, attraverso ben dieci test, il sistema AI Llama-3.1-70B-Instruct di Meta e il sistema Qwen2.5-72B-Instruct di Alibaba siano riusciti a replicarsi, ovverosia a riprodurre autonomamente delle copie di sé stessi.