A lungo annunciata, la crisi dell'acqua è qui. Ma le opportunità per risolverla sono molteplici, e vanno ben oltre la riparazione delle perdite degli acquedotti.

Preleviamo a malapena il 20% della ricrescita annua delle foreste del Paese, eppure importiamo tantissima legna. E' un paradosso che l'Italia, con poche infrastrutture forestali e una proprietà molto frazionata, vive da molti anni. Ma grazie a nuove tecnologie e strumenti gestionali - e complice la crisi energetica - la silvicoltura può tornare competitiva e creare nuovi posti di lavoro proprio laddove più sono necessari.

Uo studio dell'International Institute for Applied Systems Analysis (a Laxenburg, in Austria) spiega come 18 milioni di ascensori sparsi in tutto il mondo potrebbero continuare a svolgere il proprio lavoro e funzionare, al tempo stesso, come una sorta di batteria gravitazionale.L'idea è molto semplice: parliamo di utilizzare gli ascensori degli edifici più alti, quando non trasportano persone, per sollevare o abbassare dei carichi (per esempio dei barili di sabbia) con lo scopo di accumulare o di generare energia. La soluzione messa a punto ha un nome: LEST (Lift Energy Storage Technology), e secondo i suoi ideatori avrebbe un potenziale di accumulo (a livello mondiale) compreso tra 30 e 300GWh a costi inferiori di quelli delle batterie elettro-chimiche, seppure a costo di una maggiore complessità di gestione. Ospite Mario Motta, prof del Dip di Energia del Politecnico di Milano

Spunta al MIT un algoritmo di Intelligenza artificiale capace di classificare ogni punto di un'immagine; insomma: di dare un nome a tutto ciò che vede.Si tratta di un passo importante nella soluzione di uno dei problemi più tosti nel campo dell'intelligenza artificiale: assegnare un'etichetta a ogni pixel di un'immagine qualunque.Per esempio, prendiamo una ipotetica fotografia scattata al parco: parliamo di stabilire quali pixel dell'immagine sono parte di una persona, di un cane, del cielo, del prato, di un pallone ecc.Il problema non solo è difficile dal punto di vista informatico, ma con l'approccio utilizzato finora, l'addestramento di queste IA richiede moltissime ore di lavoro umano.Invece STEGO - questo l'acronimo dell'algoritmo sviluppato al MIT - è un esempio di successo di una nuova famiglia di algoritmi in grado di apprendere a decodificare le immagini senza l'aiuto umano. Ospite Riccardo Zecchina, Prof. di Machine Learning del Computing Sciences dell'Università Bocconi

Si chiama SPARC, e se rispetterà la tabella di marcia, nel 2025 fornirà al mondo la prova che la fusione nucleare, il sacro Graal dell'energia sostenibile, è un'obiettivo fattibile.Spark è il reattore sperimentale a fusione in costruzione nel USA da parte di una joint venture tra il Plasma Science & Fusion Center del MIT di Boston, e Commonwealth Fusion Systems, una start-up che ha il suo principale azionista in ENI.Nella comunità dei fisici c'è molta eccitazione intorno a SPARC, e l'attesa è che l'esperimento sarà un successo per due ragioni fondamentali: la prima è che le condizioni fisiche che verranno all'interno del reattore sono oggi ben conosciute e studiate, e quindi non si attendono sorprese. La seconda è che la tecnologia che verrà utilizzata per realizzare i super-magneti in grado di intrappolare il plasma da fusione, di cui la start-up CFS è proprietaria, ha già dimostrato sul campo di funzionare. Ospite Francesca Ferrazza Responsabile Magnetic Fusion Iniziative di ENI