Studiare l’esosfera della Luna, le proprietà termiche e la quantità di idrogeno della regolite lunare, i campi magnetici e le radiazioni ambientali. Sono solo alcuni degli obiettivi di Peregrine, il primo lander lunare privato partito questa mattina da Cape Canaveral, Florida, a bordo del razzo Vulcan per raggiungere appunto la Luna. Peregrine, infatti, è stato fornito dall’azienda statunitense Astrobotic, partner commerciale della Nasa nel contesto del programma Commercial Lunar Payload Services (Clps), è alto 1,9 metri e largo 2,5 metri e ha una capacità di carico pari a 90 chilogrammi. Ma che cosa sta trasportando precisamente? Oltre agli strumenti scientifici della Nasa, al suo interno ci sono carichi davvero curiosi.

Gli strumenti della Nasa

Peregrine trasporta un totale di 21 carichi utili di vario tipo, provenienti da 7 nazioni e 16 clienti commerciali. Si tratta per esempio dell’attrezzatura scientifica che servirà per svolgere gli esperimenti utili alla Nasa per procedere con la prossima missione Artemis, nella quale verranno trasportati 4 astronauti sulla Luna. I 5 strumenti dell’agenzia spaziale a bordo sono: Lets (Linear Energy Transfer Spectrometer), Lra (Laser Retro-Reflector Array), Nirvss (Near InfraRed Volatiles Spectrometer System), Pitms (Peregrine Ion-Trap Mass Spectrometer) e Nss (Neutron Spectrometer System). Gli altri cinque carichi utili che erano inizialmente previsti, fanno sapere dalla Nasa, verranno invece ridistribuiti in altre future missioni. Nel dettaglio, si tratta di: Msolo (Mass Spectrometer Observing Lunar Operations), Nmls (Neutron Measurements at the Lunar Surface), Pils ( Photovoltaic Investigation on Lunar Surface), Mag (Fluxgate Magnetometer) e Seal (Surface Exosphere Alterations by Landers).

Gli altri carichi

Ci sono, come precisano da Astrobotic, carichi come i rover lunari dell’Agenzia spaziale messicana Aem, e di altro tipo del Regno Unito, dell’Ungheria, della Germania, del Giappone, delle Seychelles e di diverse università e aziende statunitensi. E alcuni di questi sono davvero bizzarri. All’interno del lander, per esempio, ci sono sono carichi dedicati all’arte, come le opere del progetto MoonArk della Carnegie Mellon University. La compagnia di spedizioni tedesca Dhl, invece, ha inviato una MoonBox, un contenitore con piccoli ricordi, tra cui fotografie, romanzi e un pezzo del Monte Everest. L’azienda giapponese Astroscale, invece, ha inviato una Lunar Dream Capsule, un contenitore con messaggi di bambini di tutto il mondo. C’è, inoltre, una moneta unica caricata con un Bitcoin e la copia del primo blocco di Bitcoin a essere estratto (Genesis Block). Infine, ci sono capsule che contengono ceneri umane inviate per conto delle società funebri spaziali Celestis e Elysium Space.

L’allunaggio

Peregrine impiegherà circa 46 giorni per raggiungere la Luna e si prevede, quindi, che toccherà la superficie lunare il 23 febbraio prossimo. Da quel momento, il lander trascorrerà 10 giorni raccogliendo preziosi dati scientifici e contribuirà cosi ad aprire la strada alla prima donna che esplorerà la Luna sotto la missione Artemis. “Il primo lancio del Clps ha inviato carichi utili sulla Luna: un passo da gigante per l’umanità mentre ci prepariamo a tornare sulla superficie lunare per la prima volta in oltre mezzo secolo”, ha commentato l’amministratore della Nasa Bill Nelson. “Abbiamo così tanta scienza da imparare attraverso le missioni Clps che ci aiuteranno a comprendere meglio l’evoluzione del nostro sistema solare e a modellare il futuro dell’esplorazione umana per la generazione Artemis”.

Nelle ultime settimane Threads si è rapidamente popolato di contenuti spazzatura quali finti annunci di fidanzamento, messaggi di incitamento all’odio e foto fake. Un cambiamento che non è affatto passato inosservato, tanto da convincere Adam Mosseri a scusarsi con gli utenti per la “bassa qualità” dei suggerimenti che da qualche tempo proliferano sulla piattaforma. “Vogliamo che le persone abbiano un’esperienza positiva su Threads e nelle ultime settimane abbiamo avuto alcuni problemi con i consigli di bassa qualità”, chiosa il capo di Instagram in un video pubblicato dal suo account Threads, rassicurando gli utenti che non si tratta comunque di contenuti che violano le linee guida della community. Eppure, nonostante questo, è innegabile che i suggerimenti siano riusciti a infastidire il pubblico della nuova piattaforma di Meta.

In un social del tutto nuovo, e neppure troppo popolato, gli utenti hanno cercato di acquisire follower in ogni modo possibile, ricorrendo al rage farming – una tattica manipolativa per suscitare indignazione – per aumentare il coinvolgimento del pubblico. Da qui la diffusione spropositata di post che incitano all’odio, pieni di messaggi omofobi e transfobici: contenuti spazzatura che, a loro modo, hanno attirato l’attenzione altrui, permettendo agli utenti di ottenere quel seguito che tanto desideravano. Il risultato di questo comportamento, però, è stato l’aumento rapido e incontrollato di contenuti di bassa qualità, che hanno invaso la sezione dei suggerimenti della piattaforma, suscitando non poche lamentele da parte del pubblico.

Fortunatamente, nella giornata di venerdì Adam Mosseri ha annunciato che il suo team è a lavoro per risolvere il problema, così “che le cose migliorino molto nelle prossime settimane”. Un’azione risolutiva che è stata confermata anche da un portavoce di Meta: “Oltre a rimuovere contenuti che violano le nostre linee guida della community, siamo consapevoli che alcuni utenti vedono questo tipo di contenuti ripetitivi e di bassa qualità a cui potrebbero non essere interessati, e noi stiamo adottando misure per affrontarlo”. La speranza, a questo punto, è che Threads riesca a limitare la diffusione di questi contenuti, così da evitare di assomigliare a X in tutto e per tutto, considerando che la piattaforma di Musk è nota per essere “la patria” dell’incitamento all’odio.

Si chiama Human Brain Project, e come suggerisce il nome è un progetto di ricerca dall’obiettivo ambiziosissimo (e molto controverso): simulare digitalmente l’intero cervello umano. Più che ambizioso, irrealizzabile, per più di un esperto: d’altronde come è possibile pensare di mappare 85 miliardi di neuroni e 100mila miliardi di sinapsi, per di più in continuo movimento, in continua trasformazione, e dalle dinamiche ancora quasi completamente sconosciute? Ovvero, in altre parole: se ancora sappiamo così poco di come funziona quest’organo così complesso, come possiamo pensare di riprodurlo in digitale? E ancora, di quanta potenza computazionale avremmo bisogno? Si può immaginare, anche in linea puramente teorica, un’architettura digitale così potente e complessa? Al momento non ci sono risposte e non è chiaro se l’obiettivo sarà mai centrato (nel 2015 l’Unione Europea, che ha finanziato il progetto con un miliardo di euro, diceva che sarebbe stato completato entro il 2020, impresa mancata), ma gli scienziati che ci lavorano hanno effettivamente mosso diversi passi in avanti. Il più recente, descritto sulle pagine della rivista Cerebral Cortex, è stata l’identificazione di una “regola matematica” che, a quanto pare, governa la distribuzione dei neuroni nel cervello.

Cosa dice lo studio

“Il numero di neuroni e la loro variazione spaziale – scrivono gli autori del lavoro – sono caratteristiche organizzative fondamentali del cervello. Nonostante un ampio corpus di dati disponibili in letteratura, tuttavia, la distribuzione statistica della densità neuronale all’interno delle aree cerebrali e tra di esse è ancora per gran parte sconosciuta. In questo lavoro, mostriamo che questa densità è compatibile con una distribuzione log-normale in diverse specie di mammiferi”. Per distribuzione normale si intende, in teoria delle probabilità, una funzione matematica in cui la densità di probabilità di una certa variabile ha una forma “a campana”, simmetrica rispetto al suo centro, e sono tantissimi i fenomeni che seguono questa distribuzione. Qualche esempio: l’altezza media degli individui segue una distribuzione normale; gli errori di misura negli esperimenti seguono una distribuzione normale; la pressione sanguigna media segue una distribuzione normale, e così via. Per distribuzione log-normale si intende, invece, una distribuzione di probabilità in cui è il logaritmo di una certa variabile a seguire una distribuzione normale. E proprio questa sarebbe, secondo gli autori del lavoro recentemente pubblicato, la legge che governa la disposizione dei neuroni nelle diverse aree del cervello dei mammiferi.