Modelli di previsione dei popolamenti ittici nei fiumi: sviluppo e ottimizzazione mediante reti neurali artificiali

Negli ultimi venti anni l’uso di metodi basati sull’intelligenza artificiale per la costruzione di modelli in ecologia si è diffuso e sviluppato grazie alla capacità di questi metodi di dar luogo, in base ad opportuni algoritmi di apprendimento e alle informazioni contenute nei dati (quindi empiricamente), a rappresentazioni dei sistemi ecologici che spesso sono più efficaci rispetto a quelle fornite dai metodi tradizionali (basati su indici o sulla statistica multivariata). Lo scopo principale di questo lavoro è stato un esame sperimentale di cinque ipotesi circa altrettante potenziali strategie di ottimizzazione di modelli costituiti da reti neurali artificiali supervisionate (percettroni) che ricostruiscono le relazioni tra componenti abiotiche (descrittori ambientali) e biotiche (presenza di specie all’interno di popolamenti ittici) in ecosistemi fluviali. I temi toccati hanno riguardato la previsione di variabili binarie (presenza/assenza delle specie), le variazioni di performance in funzione della soglia di discretizzazione dell’output, la previsione di specie rare, la previsione di specie singole o di gruppi di specie, la pre-elaborazione dei dati con particolare riferimento al partizionamento richiesto dalla tecnica dell’early stopping. I risultati dimostrano l’interesse pratico e teorico di lavorare con modelli predittivi di questo tipo, sia per l’efficacia dei modelli costruiti, che per la possibilità di suggerire nuove idee alla ricerca ecologica. Al di là dell’analisi delle ipotesi studiate, il lavoro ha prodotto un metodo e uno strumento informatico che possono essere riutilizzati per testare altre strategie di ottimizzazione e per operare con diversi data set.The use of artificial intelligence methods for ecosystems modeling has had a considerable development in the last 20 years, due to their specific ability, in several conditions and once supported by suitable “learning” algorithms, to build from the data more effective representations of ecological systems than traditional methods (based on indexes or multivariate statistics). The main purpose of this work was an experimental examination of five hypotheses about as many potential strategies for the optimization of supervised artificial neural networks (perceptrons) which reconstruct the relations between the abiotic (environmental variables) and biological components (presence values of the species within fish assemblages) in river ecosystems. The themes we dealt with included the prevision of binary variables (species presence/absence), the variation of the performance as a function of the output discretization threshold, the prevision of rare species, the prevision of single species or group of species, data pre-processing and specifically the partitioning required by the early stopping technique. The results prove the practical and theoretical interest in working with predictive models, for both the effectiveness of the models and the possibility of giving hints to ecological research. Beyond the hypotheses studied here, the work produced a method and a computer tool that can test other optimization strategies and operate with different data set

Modelli di previsione dei popolamenti ittici nei fiumi: sviluppo e ottimizzazione mediante reti neurali artificiali

Negli ultimi venti anni l’uso di metodi basati sull’intelligenza artificiale per la costruzione di modelli in ecologia si è diffuso e sviluppato grazie alla capacità di questi metodi di dar luogo, in base ad opportuni algoritmi di apprendimento e alle informazioni contenute nei dati (quindi empiricamente), a rappresentazioni dei sistemi ecologici che spesso sono più efficaci rispetto a quelle fornite dai metodi tradizionali (basati su indici o sulla statistica multivariata). Lo scopo principale di questo lavoro è stato un esame sperimentale di cinque ipotesi circa altrettante potenziali strategie di ottimizzazione di modelli costituiti da reti neurali artificiali supervisionate (percettroni) che ricostruiscono le relazioni tra componenti abiotiche (descrittori ambientali) e biotiche (presenza di specie all’interno di popolamenti ittici) in ecosistemi fluviali. I temi toccati hanno riguardato la previsione di variabili binarie (presenza/assenza delle specie), le variazioni di performance in funzione della soglia di discretizzazione dell’output, la previsione di specie rare, la previsione di specie singole o di gruppi di specie, la pre-elaborazione dei dati con particolare riferimento al partizionamento richiesto dalla tecnica dell’early stopping. I risultati dimostrano l’interesse pratico e teorico di lavorare con modelli predittivi di questo tipo, sia per l’efficacia dei modelli costruiti, che per la possibilità di suggerire nuove idee alla ricerca ecologica. Al di là dell’analisi delle ipotesi studiate, il lavoro ha prodotto un metodo e uno strumento informatico che possono essere riutilizzati per testare altre strategie di ottimizzazione e per operare con diversi data set.The use of artificial intelligence methods for ecosystems modeling has had a considerable development in the last 20 years, due to their specific ability, in several conditions and once supported by suitable “learning” algorithms, to build from the data more effective representations of ecological systems than traditional methods (based on indexes or multivariate statistics). The main purpose of this work was an experimental examination of five hypotheses about as many potential strategies for the optimization of supervised artificial neural networks (perceptrons) which reconstruct the relations between the abiotic (environmental variables) and biological components (presence values of the species within fish assemblages) in river ecosystems. The themes we dealt with included the prevision of binary variables (species presence/absence), the variation of the performance as a function of the output discretization threshold, the prevision of rare species, the prevision of single species or group of species, data pre-processing and specifically the partitioning required by the early stopping technique. The results prove the practical and theoretical interest in working with predictive models, for both the effectiveness of the models and the possibility of giving hints to ecological research. Beyond the hypotheses studied here, the work produced a method and a computer tool that can test other optimization strategies and operate with different data set

Runtime Governance of heterogeneous SOA landscapes with SAP Netweaver PI

Le aziende di oggi si trovano ad operare in un ambiente competitivo fortemente dinamico e turbolento, per questo devono essere altamente flessibili e agili in modo da poter reagire il più rapidamente possibile al cambiamento, così come lo devono essere i loro sistemi IT. Una architettura orientata ai servizi è tale da poter garantire un'elevata flessibilità e agilità dell'IT aziendale, introduce però delle nuove sfide in termini di gestione dell'architettura stessa conosciute con il termine di SOA Governance. SAP propone la propria implementazione di SOA mediante la propria piattaforma di integrazione conosciuta come SAP Netweaver, che dal punto di vista della SOA Governance non dispone di strumenti adeguati per poter gestire una architettura orientata ai servizi di tipo eterogeneo. Tramite questa tesi, risultato finale di un progetto svolto sotto la supervisione di SAP, vengono individuate possibili soluzioni a questo problema in modo da migliorare l'architettura SAP e permettere anche la gestione di suddetti scenari

Limited behavioural effects of ocean acidification on a Mediterranean anemone goby (Gobius incognitus) chronically exposed to elevated CO2 levels

An in situ reciprocal transplant experiment was carried around a volcanic CO2 vent to evaluate the anti-predator responses of an anemone goby species exposed to ambient (∼380 μatm) and high (∼850 μatm) CO2 sites. Overall, the anemone gobies displayed largely unaffected behaviors under high-CO2 conditions suggesting an adaptive potential of Gobius incognitus to ocean acidification (OA) conditions. This is also supported by its 3-fold higher density recorded in the field under high CO2. However, while fish exposed to ambient conditions showed an expected reduction in the swimming activity in the proximity of the predator between the pre- and post-exposure period, no such changes were detected in any of the other treatments where fish experienced acute and long-term high CO2. This may suggest an OA effect on the goby antipredator strategy. Our findings contribute to the ongoing debate over the need for realistic predictions of the impacts of expected increased CO2 concentration on fish, providing evidence from a natural high CO2 system. -- Keywords : Behaviour ; Gobiidae ; Predation ; Shelter use ; Cnidaria ; Global change ; Risk assessment ; CO2 seeps

Water and dissolved gas geochemistry of the monomictic Paterno sinkhole (central Italy)

This paper describes the chemical and isotope features of water and dissolved gases from lake Paterno (max. depth 54 m), a sinkhole located in the NE sector of the S. Vittorino plain (Rieti, Central Italy), where evidences of past and present hydrothermal activity exists. In winter (February 2011) lake Paterno waters were almost completely mixed, whereas in summer time (July 2011) thermal and chemical stratifications established. During the stratification period, water and dissolved gas chemistry along the vertical water column were mainly controlled by biological processes, such as methanogenesis, sulfate-reduction, calcite precipitation, denitrification, and NH4 and H2 production. Reducing conditions at the interface between the bottom sediments and the anoxic waters are responsible for the relatively high concentrations of dissolved iron (Fe) and manganese (Mn), likely present in their reduced oxidation state. Minerogenic and biogenic products were recognized at the lake bottom even during the winter sampling. At relatively shallow depth the distribution of CH4 and CO2 was controlled by methanotrophic bacteria and photosynthesis, respectively. The carbon isotope signature of CO2 indicates a significant contribution of deep-originated inorganic CO2 that is related to the hydrothermal system feeding the CO2-rich mineralized springs discharging in the surrounding areas of lake Paterno. The seasonal lake stratification likely controls the vertical and horizontal distribution of fish populations in the different periods of the year