Per interpretare i Big Data serviranno le stampanti 3D

Per interpretare i Big Data serviranno le stampanti 3D

Una delle caratteristiche delle nostre vite, sempre più guidate da informazioni, è l’immensa quantità di dati che vengono generati riguardo ogni cosa, dalle attività sportive e i commenti Twitter agli schemi genetici e le previsioni di malattie. Questa ondata di informazioni è solitamente conosciuta come “Big Data”, e con essa arriva la grande sfida di dare un senso al materiale che produce. Non si tratta di una semplice impresa. Il solo flusso di Twitter produce intorno a 500 milioni di tweet al giorno. Questi vanno filtrati, analizzati per individuare trend interessanti e poi raffigurati in un sistema che sia comprensibile per gli esseri umani.

È questo ultimo compito che Zachary Weber e Vijay Gadepally si sono presi presso il Lincoln Laboratory del MIT a Lexington, nel Massachusetts. Secondo questi due ricercatori, l’abbinamento dei big data alla stampa 3-D può migliorare considerevolmente la maniera in cui le persone consumano e comprendono i dati su grande scala. Per dimostrare la loro teoria, i due hanno creato un modello stampato in 3-D del campus MIT utilizzando un dispositivo di campionatura laser per misurare i vari edifici. I dati così ottenuti sono stati utilizzati per stampare il modello 3-D con plastica traslucida ricorrendo a comuni tecniche di stampa 3-D.

Un vantaggio della plastica traslucida è che può essere illuminata dal di sotto con colori differenti. Di fatto, il team ha utilizzato dei proiettori connessi a un computer portatile per proiettare un’immagine del modello informatico. L’immagine mostra il campus con dei colori che indicano l’altezza degli edifici. Questo, però, è solo l’inizio di quello che può essere fatto con questa tecnica. Per dimostrarlo, Weber e Gadepally hanno filtrato una porzione del flusso Twitter per raccogliere i tweet che erano stati geo-localizzati all’interno del campus MIT. Questo modello può essere utilizzato per mostrare che genere di contenuto viene generato da diversi punti del campus, e permette agli utenti di ritagliare i dati utilizzando uno schermo interattivo. “Altre dimostrazioni potrebbero includere un’animazione spaziotemporale del traffico Twitter per fornire informazioni sulle abitudini di vita all’interno del campus”, dicono.

Weber e Gadepally sostengono che il loro approccio sia particolarmente utile quando gruppi di persone accedono contemporaneamente a questi dati. Potrebbe interessare, ad esempio, un gruppo di urbanisti che deve studiare le condizioni del traffico nelle città. Questo genere di dati è difficile da comprendere senza disporre di uno schermo che possa essere mostrato e con il quale tutti possano interagire. Il grande vantaggio è che un elemento chiave di questo insieme di dati, il modello, è fisso – quasi inamovibile.

Questo garantisce una flessibilità totale sui dati che devono essere analizzati ma una rigidità assoluta su quelli che non possono essere modificati. Questa soluzione potrebbe risolvere non pochi problemi in diverse situazioni. Ovviamente, sofisticati dispositivi di realtà aumentata possono portare a risultati simili, ma risultano troppo cari per essere acquistati o persino troppo complessi per essere utilizzati. Al contrario, i modelli 3-D sono sempre più facili da stampare, e sia i computer portatili che i proiettori sono utensili standard. Non tutti i dati possono essere adattati a questo genere di trattamento, ma i benefici per quelli che possono sono evidenti.

Laddove questo genere di modello 3-D viene solitamente utilizzato per dimostrazioni pubbliche in musei e affini, il loro costo è stato finora troppo elevato e la loro progettazione riguardava semplici set di dati. L’idea di questi ricercatori è quella di far sì che i modelli siano il più flessibili possibile, così da poterli riutilizzare per visualizzare ogni sorta di dato a un costo sufficientemente ridotto da permettere a qualunque gruppo di realizzarli. Presto potreste finire col mettervi all’opera su un modello della vostra casa, dell’ufficio o della casa sull’albero.

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Linkiesta Paper Estate 2020