tecnologia

Questa incredibile GANsynth demo su google colab mostra la generazione dinamica di sample con l'uso del machine learning ed il loro utilizzo nell'esecuzione di un brano MIDI.

Il modello GANsynth viene generato con un training di 3, 4 giorni con una singola scheda TESLA V100 elaborando il NSYNTH dataset, un archivio disponibile che contiene 69 GB di sample sonori di alta qualità.

Una volta imparato, il modello è in grado di eseguire un brano qualsiasi in tempo reale, generando al contempo i sample sonori necessari, il tutto direttamente operabile via browser.

Oltre ad essere piuttosto stupefacente, per la profondità e l'efficacia della simulazione e la facilità di utilizzo, la cosa davvero sbalorditiva è la rapidità con la quale questi modelli di intelligenza artificiale migliorino di mese in mese, soppiantando potenzialmente intere filiere di software.

Unendo i puntini non è difficile intravvedere l'avvento della più grande rivoluzione della storia umana.

Pipe:

1) si parte da un qualsiasi midi file (o da un sid convertito con sid2midi)
2) si carica l'ambiente GAN nel colab notebook e si generano e scelgono i sample
3) si ottiene un brano con timbri che derivano dai sample NSYNTH.

GANsynth
GANSynth: Adversarial Neural Audio Synthesis

Science Direct ci racconta i pericoli dell'eccesso di semplificazione.

Raramente ci viene insegnato che la semplificazione ha un alto rischio di fallimento. In verità, in realtà, funziona solo fino a un punto, dopo di che tutto ciò che ci attende è il fallimento. Esaminare i limiti della semplicità significa guardare cosa succede quando i nostri sforzi per far sì che le cose si inseriscano in un singolo byte, un'etichetta o una parola chiave vanno storti. Quando la semplificazione funziona, può essere molto efficace. Ma nella realtà questa non sempre funziona.

Quando la semplificazione fallisce, fallisce miseramente. L'articolo espone i limiti della semplificazione come scelta progettuale, esplora le origini cognitive del motivo per cui spesso ci si lascia fuorviare da una tale scelta progettuale, ed esplora come si possa sviluppare un insieme di euristiche pratiche per contrastare la seduzione della semplicità stessa. L'obiettivo è l'appropriatezza e l'equilibrio - ciò che la cibernetica chiama "varietà necessaria", e ciò che molti professionisti del design chiamano "contestualizzare il contesto".

L'articolo si conclude con un'euristica per guidare il professionista su cosa fare quando i suoi sforzi di semplificazione falliscono.

wikipedia

Qualche anno fa, improvvisamente ci siamo accorti che internet era un luogo che non potevamo più lasciare. Patricia Lockwood ha iniziato a tenere un diario di come ci si sentiva ad essere lì, nei giorni della sua disintegrazione, che corrispondeva anche alla disintegrazione della sua mente. Il suo interesse non era accademico. Non le interessava la Singolarità, o l'aumento delle macchine, o altro.

Le interessava la sensazione che i suoi pensieri fossero dettati da qualcuno o qualcosa. Le importava della "mente collettiva", che sembrava avere la febbre. Se riuscissimo a fuggire, a uscire dal grande cranio e a respirare l'aria fresca, se Twitter fosse chiuso per crimini contro l'umanità, cosa staremmo perdendo?

Il flusso sanguigno delle notizie, il consenso entusiasta, la danza al ritmo del tempo. Il portale che ci ha detto, ogni volta che l'abbiamo aperto, esattamente quello che stava succedendo ora. Le è sembrato opportuno scriverlo in terza persona perché non si sentiva più come se stessa. Ecco come è cominciato.

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Murato dentro al nostro grosso cranio e avvolto in strati di tessuto protettivo, il cervello umano è estremamente difficile da osservare in azione. Ma dal 2013 gli scienziati possono usare gli organoidi cerebrali - masse di cellule della grandezza di una gomma da cancellare che funzionano come i cervelli umani ma non fanno parte di un organismo e non possono sviluppare una coscieza - per guardare più da vicino. Come fanno? Ed è etico?

Una lezione di Madeline Lancaster
Nature: Lab-grown ‘mini brains’ produce electrical patterns
sciencemag.org
Wired: mini brains just got creepier

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Fundamentals of IT - Complete crash course by Google

Cryptography
Computer Networking #1
Computer Networking #2
IT automation #1
IT automation #2

System Administration full Course
IT administration complete course
Complete IT security course
Data Science for beginner

"Perchè picchiamo i robot ?" è un articolo nel NY Times che prova a spiega le ragioni di un fenomeno globale.
Agnieszka Wykowska, neuroscienziato cognitivo dell'Istituto Italiano di Tecnologia di Genova e direttore dell'International Journal of Social Robotics, ci spiega che l'antagonismo umano verso i robot ha forme e motivazioni diverse, spesso somiglia al modo in cui gli esseri umani si feriscono a vicenda; potrebbe derivare dalla psicologia tribale di insider e outsider.

"C'è un agente, il robot, che si trova in una categoria diversa dagli umani", ha detto. "Quindi, probabilmente, è molto facile l'innesco di questo meccanismo psicologico di ostracismo sociale, perché non è un membro del proprio gruppo. E' la disumanizzazione dei robot anche se essi non sono esseri umani".

L'articolo svela anche la tecnica per evitare, quasi nel 100% dei casi, questi comportamenti: indire una riunione nella quale, alla presentazione del robot, i convenuti debbano mettersi d'accordo per attribuirgli un nome.

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The Book of Shaders è una guida amichevole, passo dopo passo, attraverso l'universo astratto e complesso dei Fragment Shaders o GLSL pixel shaders.

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editor online !

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Esce Wine 4.0, consente agli utenti Linux, Mac, FreeBSD e Solaris di eseguire applicazioni Windows senza una copia di Microsoft Windows. Wine è un software libero in costante sviluppo.

Carica i programmi e le librerie di Windows 9x/NT/2000/XP/Vista/7/8/10, Windows 3.x e DOS. Il layout di memoria è compatibile con Win32, così come la gestione delle eccezioni e dei processi. E' progettato per sistemi operativi compatibili con POSIX (es. Linux, macOS e FreeBSD) e Android.

Debian
Fedora
Ubuntu

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8-bit guy produce una serie di video per computer che si concentra principalmente sulla tecnologia degli anni '80, '90 e 2000.

Il suo obiettivo principale è quello di creare contenuti educativi, interessanti e coinvolgenti sulla tecnologia retro. Alcune persone rivivranno la loro infanzia, mentre altre sperimenteranno la tecnologia ed i suoi incredibili limiti per la prima volta.

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RapidAPI è uno dei più grandi hub di API del mondo. C'è ovviamente un motore di ricerca ed è facile consultare quelle più popolari e raccomandate.

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Creativity of Rules and Patterns: Designing Procedural Systems | Anastasia Opara | GDC 2018 from SideFX Houdini

Anastasia Opara è affascinata dalla ciclicità e dalla stratificazione di schemi della nostra vita, dal modo in cui il nostro cervello sintetizza le regole per riuscire a comprendere ciò che non conosce, per integrare l'elemento 'casuale'.

Ha scoperto l'arte generativa durante i suoi studi alla NHTV International Game Architecture and Design (ora conosciuta come "Creative Media and Game Technologies"), e da allora è stata la sua più grande passione.

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Similartech offre utilissimi confronti tra tecnologie e approfondimenti sulle loro caratteristiche.

E' sempre utile farci un giretto quando si devono operare scelte strategiche su quali software e prodotti investire tempo e denaro.

Jianjun "Jasen" Wang non ha avuto accesso alla tecnologia da bambino. Era un "normalissimo figlio povero", dice: "I miei genitori non avevano i soldi per farmi imparare qualcosa come [la robotica]". Ora, a 33 anni, è il fondatore e CEO di Makeblock, con sede a Shenzhen. Indossa jeans, occhiali e una maglietta aziendale che recita "Instruct your Dreams".

Due decenni dopo, i robot di Wang si stanno arrivando nelle mani dei bambini di tutto il mondo, e hanno fatto della sua startup uno dei pionieri di una nuova tendenza nella tecnologia educativa "STEM". Lanciata nel 2012, Makeblock produce kit di robotica fai-da-te per bambini che combinano componenti meccanici, elettronici e software, pensando a pezzi simili a LEGO che possono essere assemblati in bot e controllati con poche righe di codice.

L'idea è nata quando Wang era al college, studiando aerodinamica e armeggiando per hobby con la robotica. Notò un mercato in gran parte non indirizzato: quelli interessati ai robot ma con una comprensione limitata della tecnologia. "Tutti i prodotti che abbiamo sviluppato sono per aiutare le persone a creare qualcosa nel mondo fisico".

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Doris Tsao è nata a Changzhou ed è immigrata in Maryland a 4 anni. Era affascinata dalle biografie di compositori e scienziati. Dopo essersi innamorata di quello che facevano al Caltech ha iniziato a studiare le leggendarie Lezioni di Feynman per timore di non essere all'altezza dell'Università californiana.

Oggi è una delle neuroscienziate più rinomate perchè è riuscita nell'impresa di decodificare le isole della corteccia cerebrale dedicate al riconoscimento facciale: quella che potrebbe essere la Stele di Rosetta del codice del cervello.

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Tsao Lab

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Greta Radaelli di BeDimensional ci spiega le meraviglie del grafene, il materiale più leggero, più resistente, più trasparente, più ricco di proprietà esistente "in natura" e scoperto nel 2004. Deriva dalla grafite, quella che si trova in tutte le matite, un singolo strato, atomico, per questo materiale bidimensionale stupefacente che rivoluzionerà il futuro.

Nota: anche la matita è una invenzione italiana: Simonio and Lyndiana Bernacotti, ca 1560.

Meet the crystal growers who sparked a revolution in graphene electronics

La ricerca robotica alla WASEDA University (早稲田大学 Waseda Daigaku, abbrev. Sōdai 早大) è iniziata nel 1970 con WABOT, un progetto interdisciplinare guidato dal professor Ichiro Kato, noto come il padre dello sviluppo dei robot. Nel 1973 il suo team ha completato WABOT-1, un robot umanoide bipede in grado di condurre una semplice conversazione. Nel 1984 annunciarono WABOT-2, che poteva leggere una partitura musicale e suonare un organo elettronico con entrambe le mani e i piedi.

"La ricerca robotica comporta lo sviluppo di tecnologie in vari campi dell'ingegneria e l'approfondimento della nostra comprensione degli esseri umani."

WASEDA robotics international center
Humanoid Robotics Institute - Waseda University

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Un computer "normale" usa miliardi di transistor per funzionare. La facilità in termini di velocità di commutazione di stato e consumo di energia dei transistor permette di realizzare reti logiche anche molto complesse. E questo è alla base del funzionamento di qualsiasi dispositivo elettronico usiamo quotidianamente, dalle TV agli schermi, dagli smartphone alle console da gioco. Prima dell'avvento del transistor, avvenuto oltre 60 anni fa, venivano usate le mitiche valvole termoioniche.

Oggi si parla molto di Quantum computing. Ecco cos'è un quantum computer, spiegato con un esempio semplice.

a quantum chip colder than outer space

Dopo il clamoroso risultato ottenuto da Google Deepmind nel Go, il team di OpenAI prova ad affrontare una sfida ancora più impegnativa: costruire una squadra di bot che riesca a fronteggiare i migliori avversari umani del mondo in un gioco "di squadra" e "a conoscenza imperfetta" come DotA2.

La tecnologia usata è molto interessante e mostra aspetti sorprendenti, come essere riusciti a far collaborare un team di 5 bot sottoposti a training individualmente; per riuscirci è stato introdotto un parametro "spirito di squadra". Inoltre la nostra mente vacilla di fronte alle inusitate possibilità dell'AI di piegare il tempo: l'allenamento di un bot permette di accumulare 180 anni di esperienza al giorno, grazie alla parallelizzazione delle CPU utilizzate. E' qualcosa che fa riflettere perchè la rivoluzione della singolarità non sarà evidentemente un processo lineare, ma esponenziale.

Questo è il racconto di com'è andata.

Natalie Wolchover di Quanta Magazine pubblica una intervista alla giovane fisica canadese Cohl Furey, ed entrambe, sia la fisica (con quel nome che suona esattamente come "Cool Fury") che l'intervista, sembrano uscite da un videogame della Square Enix.

Si parla di una misteriosa relazione tra la fisica fondamentale e i numeri. Siamo abituati ai numeri Reali, introducendo l'unità immaginaria i si ottengono i numeri Complessi, rappresentabili su una superficie. Usando i, j e k si ottengono i Quaternioni (Quaternion), numeri quadridimensionali, ed infine usando i sette simboli e₁, e₂... e₇ si ottengono gli Ottetti (Octonion). Le regole di moltiplicazione tra questi vettori seguono il Piano di Fano.

I numeri reali sono dappertutto in fisica, quelli complessi sono stati di aiuto per formulare la teoria quantistica, i quaternioni si ritrovano nella teoria della relatività, ma gli ottetti, che non godono della proprietà associativa e commutativa, sono "difficili da digerire" e non sono stati usati per molto tempo. Queste caratteristiche però sembrano utili per descrivere con la necessaria accuratezza le dinamiche delle particelle fondamentali sottoposte a interazioni nucleari forti e elettrodeboli. Quindi l'algebra a 8 dimensioni sembra quella destinata a descrivere l'universo.

Cohl Furey - Division algebras and physics course

[again via]

Shaderfrog è un sito simile a Shadertoy che permette di configurare shader direttamente online, provarli via webGL ed eventualmente esportarli in three.js.

Help Pages

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