Cupola del Pantheon con l'oculus centrale e i cassettoni a trapezio che riducono il peso strutturale della volta

Prima dei romani, architetti greci ed egizi usavano architravi rettilinei che limitavano le dimensioni. I romani perfezionarono l'arco etrusco creando volte a crociera e cupole monumentali. Il Pantheon, con 43,3 metri di diametro, rimane la più grande cupola in calcestruzzo non armato mai costruita. LEGGI TUTTO L'ARTICOLO

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La meccanica dell'arco e le centine
Un arco è una struttura curva composta da conci, blocchi a cuneo, convergenti verso un punto centrale. La chiave di volta, l'ultimo concio inserito in cima, chiude l'arco distribuendo il peso lateralmente verso i piedritti, i supporti verticali. La genialità sta nella trasformazione: il peso verticale diventa spinta obliqua, che viene assorbita dai muri laterali o da contrafforti.

Durante la costruzione, i romani erigevano centine, impalcature lignee curve che sostenevano i conci fino alla posa della chiave di volta. Una volta completato, l'arco diventava autoportante e la centina poteva essere rimossa e riutilizzata. Le impronte delle centine sono ancora visibili in molti edifici romani: nei teatri di Ostia e Orange si vedono i fori dove le travi di sostegno erano inserite nelle murature.

Dalla volta a botte alla volta a crociera
Se l'arco è bidimensionale, la volta è tridimensionale, un arco esteso in profondità. I romani svilupparono diverse tipologie. La volta a botte, la più semplice, è un arco prolungato longitudinalmente. Le Terme di Caracalla utilizzano volte a botte larghe 25 metri che coprono le piscine monumentali. Il problema era la spinta laterale continua, che richiedeva muri perimetrali massicci.

La volta a crociera è l'intersezione di due volte a botte perpendicolari. Questa soluzione geniale concentra le spinte sui quattro angoli anziché lungo tutta la parete, permettendo di aprire grandi finestre sui lati. La Basilica di Massenzio mostra tre campate con volte a crociera alte 35 metri, ciascuna coperta da cassettoni che riducevano il peso complessivo di centinaia di tonnellate.

Il Pantheon e la gradazione dei materiali
L'apice dell'ingegneria voltata romana è la cupola del Pantheon, completata sotto Adriano nel 125 dopo Cristo. Con un diametro interno di 43,3 metri, rimane la più grande cupola in calcestruzzo non armato mai costruita. Neppure Brunelleschi, 1.300 anni dopo, riuscì a superarla in dimensioni con la cupola di Santa Maria del Fiore di 42 metri.

Gli ingegneri romani ridussero progressivamente il peso della struttura dall'imposta alla sommità. Alla base, il calcestruzzo conteneva aggregati di travertino e tufo con densità di 1.900 chilogrammi per metro cubo, a metà altezza tufo e scaglie di mattoni con 1.650 chilogrammi per metro cubo, nella calotta superiore pomice vulcanica leggerissima con 1.350 chilogrammi per metro cubo. Questa variazione riduceva le tensioni strutturali.

Cassettoni, oculus e archi di scarico nascosti
La superficie interna presenta 140 cassettoni a trapezio disposti in cinque anelli concentrici. Non sono decorativi: riducono il peso di circa il 30 percento eliminando materiale nelle zone meno sollecitate strutturalmente. La loro geometria trapezoidale crea un effetto prospettico che amplifica la percezione di altezza.

L'apertura circolare sommitale, l'oculus di 9 metri di diametro, è circondata da un anello di scarico in bronzo che distribuisce le tensioni. Controintuitivamente, questo vuoto rafforza la struttura: elimina peso proprio nel punto di massima compressione e le tensioni si scaricano radialmente verso il tamburo sottostante.

Nella muratura del tamburo cilindrico che sostiene la cupola sono incorporati otto grandi archi in laterizio, invisibili dall'esterno. Questi assorbono e redistribuiscono le enormi spinte della cupola, stimate in 4.500 tonnellate, verso otto pilastri massicci integrati nel muro circolare.

Tecniche costruttive e curiosità
La cupola fu probabilmente costruita con una centina rotante, un'impalcatura lignea pivotante che veniva progressivamente sollevata durante la posa del calcestruzzo. Il getto avvenne in anelli orizzontali successivi, ognuno lasciato indurire prima del successivo per evitare che il peso eccessivo collassasse la struttura prima della presa completa.

Recenti analisi hanno rivelato che la cupola non è perfettamente emisferica, ma leggermente appiattita: il rapporto altezza raggio è 0,98 anziché 1. Questo probabilmente compensa l'assestamento strutturale e riduce le tensioni di trazione nella calotta.

Per garantire che i conci non scivolassero prima della presa del calcestruzzo, i romani talvolta usavano code di rondine in bronzo, grappe metalliche che collegavano i blocchi adiacenti. Nel Colosseo ne sono state trovate centinaia, molte sradicate nel Medioevo per recuperare il metallo.

La tecnologia delle volte e cupole romane si perse quasi completamente dopo il sesto secolo. Il Medioevo tornò alle coperture lignee o a volte ben più piccole. Solo con il Rinascimento, studiando ossessivamente le rovine romane, architetti come Bramante e Michelangelo riscoprirono questi principi, inaugurando la nuova stagione delle grandi cupole.

 

Rappresentazione artistica di un chip neuromorfico con reti neurali ispirate al cervello umano e connessioni sinaptiche luminose

I processori neuromorfici come Intel Loihi rappresentano una rivoluzione nel calcolo artificiale. Imitando l'architettura neurale del cervello con spiking neural networks, raggiungono un'efficienza energetica superiore di diversi ordini di grandezza rispetto a CPU e GPU tradizionali. LEGGI TUTTO L'ARTICOLO

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Quando il silicio imita la biologia
Il calcolo neuromorfico rappresenta un cambio di paradigma radicale nell'informatica. Invece di seguire l'architettura von Neumann che separa memoria e processore, i chip neuromorfici imitano direttamente la struttura del cervello biologico, dove neuroni e sinapsi sono integrati in un'unica architettura distribuita.

Intel Loihi, lanciato nel 2017 e seguito dalla seconda generazione Loihi 2 nel 2021, è uno dei processori neuromorfici più avanzati disponibili. Questo chip contiene oltre 130.000 neuroni artificiali e 130 milioni di sinapsi, numeri che sembrano ancora lontani dai circa 86 miliardi di neuroni del cervello umano, ma che rappresentano un enorme passo avanti rispetto ai chip convenzionali.

Le spiking neural networks: il linguaggio dei neuroni
La caratteristica distintiva dei processori neuromorfici è l'utilizzo delle spiking neural networks, reti neurali a impulsi che comunicano attraverso picchi di attivazione discreti nel tempo, esattamente come fanno i neuroni biologici. A differenza delle reti neurali artificiali tradizionali che operano con valori continui, le SNN processano informazioni attraverso il timing preciso degli impulsi elettrici.

Questo approccio presenta vantaggi straordinari. I neuroni artificiali in un chip neuromorfico rimangono inattivi finché non ricevono stimoli sufficienti, consumando energia solo quando necessario. Nel cervello umano, solo una piccola frazione dei neuroni è attiva in ogni momento, e i chip neuromorfici replicano questa efficienza intrinseca.

Le SNN sono particolarmente efficaci per compiti che richiedono elaborazione temporale, come il riconoscimento di pattern dinamici, l'analisi di flussi di dati sensoriali in tempo reale e il controllo robotico adattivo. La dimensione temporale diventa parte integrante del calcolo, non solo un parametro esterno.

Efficienza energetica rivoluzionaria
Il vantaggio più eclatante del calcolo neuromorfico è l'efficienza energetica. Mentre una GPU moderna per intelligenza artificiale può consumare 300-500 watt durante l'addestramento di modelli complessi, un chip come Loihi 2 opera con una potenza nell'ordine dei milliwatt per molte applicazioni.

Questa differenza si traduce in ordini di grandezza: per alcuni compiti specifici di riconoscimento pattern o elaborazione sensoriale, i processori neuromorfici possono essere da 100 a 1000 volte più efficienti dal punto di vista energetico rispetto alle architetture convenzionali. Intel ha dimostrato che Loihi può risolvere problemi di ottimizzazione complessi consumando fino a 100 volte meno energia rispetto a una CPU tradizionale.

Il cervello umano, che elabora informazioni incredibilmente complesse consumando solo circa 20 watt, rimane il gold standard dell'efficienza computazionale. I chip neuromorfici si avvicinano a questo ideale biologico molto più di qualsiasi altra tecnologia informatica esistente.

Applicazioni emergenti e futuro
Le applicazioni pratiche del calcolo neuromorfico stanno emergendo rapidamente. Nei sistemi di visione artificiale, i chip neuromorfici possono processare flussi video in tempo reale identificando oggetti e movimenti con un consumo energetico minimo, rendendoli ideali per droni autonomi, veicoli a guida autonoma e dispositivi edge computing.

Nel campo della robotica, i processori neuromorfici permettono comportamenti adattivi e apprendimento continuo on-chip, senza necessità di connessione cloud. Un robot equipaggiato con chip neuromorfico può imparare dall'esperienza e adattarsi a nuovi ambienti consumando l'energia di una piccola batteria.

Altre applicazioni promettenti includono il riconoscimento vocale ultra-efficiente, l'analisi di dati sensoriali distribuiti per l'Internet of Things, e sistemi di trading algoritmico che devono reagire a pattern di mercato in tempo reale. Startup e centri di ricerca stanno esplorando l'uso di questi chip anche in applicazioni mediche, come protesi neurali avanzate che interfacciano direttamente con il sistema nervoso.

Le sfide della programmazione neuromorfica
Nonostante il potenziale straordinario, il calcolo neuromorfico affronta sfide significative. La principale è la programmazione: i framework di sviluppo per chip neuromorfici sono ancora immaturi rispetto agli ecosistemi consolidati di TensorFlow, PyTorch e altri strumenti per deep learning tradizionale.

Programmare per architetture asincrone basate su eventi richiede un cambiamento mentale radicale per gli sviluppatori abituati al calcolo sequenziale o parallelo tradizionale. Intel fornisce il framework Lava per Loihi, ma la curva di apprendimento rimane ripida e la comunità di sviluppatori è ancora relativamente piccola.

Nonostante queste sfide, il calcolo neuromorfico rappresenta probabilmente il futuro dell'intelligenza artificiale efficiente. Man mano che i modelli di IA diventano più grandi e energivori, l'architettura ispirata al cervello potrebbe essere l'unica strada sostenibile per portare l'intelligenza artificiale davvero ovunque, dai dispositivi indossabili ai satelliti nello spazio profondo.

 

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