{"uniqueId":"grid_articledcl","mobileExpanded":true,"html":"<p><i>Milano, 17/09/2020</i><br>\r\n<br>\r\nI paesi di tutto il mondo stanno lentamente uscendo dalla quarantena dovuta al coronavirus, ma la minaccia della pandemia globale è tutt'altro che finita.</p>\r\n<p>Gli scienziati stanno studiando ogni possibile trattamento per combattere il Covid-19, ed è qui che entra in gioco il vostro smartphone. Con l'applicazione DreamLab della Fondazione Vodafone, il tuo telefono potrebbe accelerare notevolmente questo importante lavoro.</p>\r\n<p>DreamLab lavora utilizzando la potenza di elaborazione collettiva degli smartphone inattivi per analizzare dati complessi, contribuendo a velocizzare la ricerca vitale per un team di scienziati dell'Imperial College di Londra. Un computer desktop in funzione 24 ore su 24 impiegherebbe decenni per elaborare i dati, ma una rete di 100.000 smartphone in funzione durante la notte può fare il lavoro in un paio di mesi.</p>\r\n<p>Grazie ai nostri utenti di DreamLab, la fase 1 del progetto Coronavirus è ora completa. Dal lancio del progetto in aprile, i nostri utenti hanno effettuato quasi 100 milioni di calcoli.</p>\r\n<p>La velocità e la portata di questa ricerca è stata resa possibile grazie a circa 140.000 dispositivi che completano circa 1,3 milioni di calcoli ogni notte utilizzando DreamLab. Si tratta di circa 10 calcoli a notte per dispositivo, con la potenza di elaborazione combinata da DreamLab di molte volte più veloce del supercomputer dell’Imperial stesso.</p>\r\n<p style=\"margin-left: 40px;\"><b>RIQUADRO DELLE STATISTICHE</b></p>\r\n<p style=\"margin-left: 40px;\">Fase 1 del Coronavirus - 100 milioni di calcoli</p>\r\n<p style=\"margin-left: 40px;\">140.000 telefoni completano 1,3 milioni di calcoli ogni notte</p>\r\n<p style=\"margin-left: 40px;\">140.000 telefoni = tre supercomputer</p>\r\n<p>Questa fase si è concentrata sull'esame di migliaia di farmaci e molecole alimentari esistenti e sull'identificazione di quelli con proprietà antivirali, che potrebbero essere utilizzati per trattare i pazienti affetti da coronavirus.</p>\r\n<p>Il progetto utilizza l'intelligenza artificiale (AI) per capire quali effetti potrebbero avere i farmaci e le molecole alimentari esistenti sul profilo genetico del Covid-19 nelle simulazioni matematiche. L'AI seleziona i farmaci e gli alimenti da esaminare in base alle scoperte degli scienziati ricercatori e, anche in base ai suoi calcoli, hanno più probabilità di avere successo.</p>\r\n<p>Ora che la Fase 1 del progetto Coronavirus è completa, l'Imperial College pubblicherà questi risultati iniziali e poi inizierà la Fase 2. Mentre la Fase 1 ha esaminato gli effetti dei singoli farmaci e delle molecole alimentari su Covid-19, la Fase 2 esaminerà l'ottimizzazione delle combinazioni di questi farmaci e alimenti per migliorare l'efficienza contro la malattia.</p>\r\n<p>In entrambe le fasi, spetterà ai ricercatori del laboratorio replicare nel mondo reale i risultati promettenti delle simulazioni matematiche del progetto Coronavirus. Solo allora, qualsiasi trattamento potrebbe essere ulteriormente sviluppato.</p>\r\n<p>Il dottor Kirill Veselkov, che è lo scienziato capo del progetto all'Imperial College di Londra, ha sottolineato l'importanza di sviluppare dei trattamenti, anche se viene sviluppato un vaccino efficace.</p>\r\n<p>\"Qualsiasi potenziale trattamento sviluppato da questo progetto andrebbe ad integrare un vaccino, non a sostituirlo\", ha detto il dottor Veselkov. \"Soprattutto se il virus muta e si adatta, rimanendo con noi negli anni a venire\".</p>\r\n<p>Questo lavoro sarà possibile se tutti noi collegheremo i nostri smartphone (e tablet) ogni notte e alimenteremo l'app DreamLab. Disponibile per iOS e Android, l’applicazione può essere scaricata gratuitamente dall' <b><a title=\"DreamLab\" href=\"http://voda.it/dreamlabappios\" target=\"_blank\">App Store</a></b> e da <a title=\"DreamLab PlayStore\" href=\"http://voda.it/dreamlabappandroid\" target=\"_blank\"><b>Google Play</b></a>. </p>\r\n","react_component_name":"articleDclComponent",":type":"webaem/components/content/commonComponents/articleDCL"}