Un drone nel deserto e il valore di una prova
Un drone sorvola il fondo di un lago prosciugato in California. Durante la discesa, il sistema di navigazione a bordo ricostruisce il terreno e cerca un punto dove posarsi senza incontrare massi o pendii troppo ripidi. La NASA lo sta provando in vista di futuri allunaggi.
Le eliche del drone terreste hanno bisogno d’aria per funzionare, sulla Luna si troverà una soluzione equivalente, penso.
Nel deserto, però, si può già verificare se il sistema riconosce un pericolo in tempo per cambiare traiettoria. La prova di Splice su Media INAF
Nel frattempo succede qualcosa di interessante anche in orbita. Il robot Astra ha assemblato il telaio e la superficie riflettente di un modulo di antenna. Averne costruito uno dimostra che quelle operazioni si possono fare in orbita. Per sapere come si comporta un’antenna completa occorrerà ancora collegare i moduli e provare l’insieme.
Anche sulla Terra, del resto, costruire uno strumento significa passare più volte dal pezzo alla prova. A Stellafane, nel Vermont, si comincia da un disco di vetro. Si lavora lo specchio del telescopio, lo si prova e si discute il risultato con chi ne ha già fatto uno.
È così che si impara a riconoscere un difetto e a decidere se riprendere la lavorazione. Astra · Stellafane
Una volta costruito lo strumento, bisogna decidere dove puntarlo. I ricercatori del SETI Institute hanno scelto il punto antisolare, la direzione opposta al Sole nel cielo. È un riferimento che anche un eventuale trasmettitore potrebbe ricavare dalla posizione della Terra e del Sole. Nella prova pilota i segnali raccolti sono risultati compatibili con interferenze terrestri.
Quelle notti di ascolto sono servite a migliorare i filtri e a stimare, sotto determinate ipotesi, fino a quale distanza si sarebbe potuto rilevare un trasmettitore di una certa potenza. Il resoconto di Media INAF · Lo studio su The Astronomical Journal
Nella stazione di un radioamatore si incontra una differenza simile fra ciò che cambia nell’apparato e ciò che si può misurare sul segnale. Zero Retries presenta un nuovo modem Kantronics per il packet radio, la trasmissione via radio di dati suddivisi in pacchetti.
La porta USB riguarda il tratto fra computer e modem. Se vogliamo sapere quanto velocemente viaggiano i dati via radio, la misura va fatta sull’altro tratto. Zero Retries, numero 268
Anche quando sappiamo dove misurare, resta da decidere come interpretare il risultato. In una guida di KNIME, Swetha Kannan mostra perché un tempo di attesa e una misura che oscilla attorno a un valore tipico possano richiedere distribuzioni diverse. Basta cambiare la distribuzione per cambiare la probabilità assegnata a un valore estremo.
Altrove, fra le strutture di un sito antico, il passaggio dalla misura all’interpretazione richiede un altro genere di cautela. Clive Ruggles racconta di una candidatura alla lista del patrimonio mondiale respinta perché l’interpretazione del sito come osservatorio preistorico era insufficientemente fondata. Misurare l’orientamento di una struttura è il primo passo.
Per attribuire quell’orientamento a una scelta intenzionale e comprenderne il significato per i frequentatori del sito, sono necessari anche indizi archeologici. KNIME, le distribuzioni continue · Clive Ruggles, la credibilità dei siti archeoastronomici
In un piano di lavoro, il contesto si può almeno andare a cercare nei dati e nelle impostazioni. Un rapporto eazyBI può mostrare dove mancano registrazioni prima che il totale delle ore arrivi in riunione. In BigPicture, un collegamento di Jira chiamato «Blocks» può limitarsi a segnalare una dipendenza. Per sapere se lo spostamento di un’attività cambierà anche le date dell’altra bisogna vedere come quel collegamento è configurato.
Il nome del campo o del legame è un punto di partenza. Per decidere occorre sapere come è stato prodotto il dato e quale effetto ha nel piano. eazyBI, i rapporti di controllo · Appfire, le dipendenze in Jira e BigPicture
Da qui si arriva alla gestione della conoscenza. Faisal Hoque, Thomas H. Davenport e Paul Scade propongono di partire da un problema di lavoro preciso e di capire dove le persone faticano a trovare o a usare ciò che serve.
Supponiamo che un gruppo voglia ridurre il tempo necessario a preparare una proposta.
Prima di introdurre un assistente basato sull’intelligenza artificiale, può rilevare quanto impiega oggi a trovare documenti e verificare le informazioni.
Poi può ripetere la misura su un compito comparabile, includendo il tempo delle correzioni. Il drone nel deserto doveva accorgersi del pericolo abbastanza presto da cambiare rotta.
Vale la pena definire con la stessa precisione che cosa deve riuscire a fare il gruppo alla prossima proposta. Harvard Data Science Review, il contributo originale · La sintesi di RealKM
Nel fare il conto, considererei anche il tempo di chi riceve la proposta e deve controllarla. Se l’assistente abbrevia la stesura, una parte del lavoro può passare a chi verifica le informazioni o chiede chiarimenti. È il problema che ho discusso in Il tempo risparmiato a spese degli altri.