fbpx Alessandro Amato: una lezione sui terremoti, da Lisbona ad Amatrice | Science in the net

Alessandro Amato: una lezione sui terremoti, da Lisbona ad Amatrice

Primary tabs

di Francesco Aiello, Giuseppe Nucera
Pubblicato il 06/11/2016Tempo di lettura: 1 min
Terra

Al Festival della scienza Alessandro Amato, geologo e dirigente di ricerca presso l'Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia (INGV), ha tenuto una conferenza sui terremoti partendo dal sisma in centro Italia di questi giorni. Nell'intervista l'esperto spiega perché i sismi non sono prevediibili, e perché si è parlato nei giorni scorsi di magnitudo diverse (6.1 scala Richter, 6.5 magnitudo del momento sismico).

Dopo ogni terremoto c’è qualcuno che lo aveva previsto: i Maya, la zia Santuzza, il cane del vicino. In questa lezione (vedi sotto) Alessandro Amato ci porta in viaggio attraverso le narrazioni dei terremoti e dei tentativi di prevederli, costellate di pochissimi acuti e tantissimi fallimenti. Un'analisi delle narrazioni bizzarre formulate da personaggi pittoreschi ma anche delle teorie di scienziati e filosofi, da Aristotele a Kant, da Lucrezio a Rousseau. Un viaggio tra terremoti e previsioni, dalla Cina alla California, passando per L’Aquila e Amatrice. Amato è autore del libro "Sotto i nostri piedi. Storie di terremoti, scienziati e ciarlatani", (Codice Edizioni 2016).


Scienza in rete è un giornale senza pubblicità e aperto a tutti per garantire l’indipendenza dell’informazione e il diritto universale alla cittadinanza scientifica. Contribuisci a dar voce alla ricerca sostenendo Scienza in rete. In questo modo, potrai entrare a far parte della nostra comunità e condividere il nostro percorso. Clicca sul pulsante e scegli liberamente quanto donare! Anche una piccola somma è importante. Se vuoi fare una donazione ricorrente, ci consenti di programmare meglio il nostro lavoro e resti comunque libero di interromperla quando credi.


  • 18447 reads

prossimo articolo

Why have neural networks won the Nobel Prizes in Physics and Chemistry?

di Chiara Sabelli
Pubblicato il 15/10/2024

This year, Artificial Intelligence played a leading role in the Nobel Prizes for Physics and Chemistry. More specifically, it would be better to say machine learning and neural networks, thanks to whose development we now have systems ranging from image recognition to generative AI like Chat-GPT. In this article, Chiara Sabelli tells the story of the research that led physicist and biologist John J. Hopfield and computer scientist and neuroscientist Geoffrey Hinton to lay the foundations of current machine learning.

Image modified from the article "Biohybrid and Bioinspired Magnetic Microswimmers" https://onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1002/smll.201704374

Physics

The 2024 Nobel Prize in Physics was awarded to John J. Hopfield, an American physicist and biologist from Princeton University, and to Geoffrey Hinton, a British computer scientist and neuroscientist from the University of Toronto, for utilizing tools from statistical physics in the development of methods underlying today's powerful machine learning technologies.