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iPhone e fotografia: quando il software rovina le foto più della lente

Redazione — Fri, 24 Apr 2026 00:23:40 +0000

Fotografia su iPhone: quando il software rovina le foto più della lente

La fotografia su iPhone è cambiata parecchio negli ultimi anni, e non sempre in meglio. Per tanto tempo lo smartphone di Apple è stato il compagno perfetto per chi voleva scattare foto veloci, affidabili e di buona qualità senza portarsi dietro una reflex. Ma qualcosa, a un certo punto, si è rotto. Le foto hanno iniziato a sembrare meno naturali, più “costruite”, come se un algoritmo decidesse al posto nostro cosa dovesse apparire bello. Il problema, va detto, non è l’hardware. Anzi, le lenti e i sensori degli iPhone continuano a migliorare. Il vero nodo sta in tutto quello che succede dopo aver premuto il pulsante di scatto.

La fotografia computazionale è ormai il cuore pulsante di ogni scatto su iPhone. Funzioni come Smart HDR, Deep Fusion e il Photonic Engine di Apple combinano più esposizioni, regolano i toni, pompano la luminosità e affilano i dettagli. Il risultato, nella maggior parte dei casi, è una foto luminosa, dettagliata e pronta per essere condivisa. Ma quando questa elaborazione diventa troppo aggressiva, le foto finiscono per sembrare finte. Le luci vengono spinte oltre il limite. Le ombre si schiariscono fino a far sparire il contrasto. I toni della pelle risultano innaturali. E poi c’è quella nitidezza esagerata che dà alle immagini una texture quasi croccante, artificiale. Non è un caso che online si trovino sempre più persone convinte che le foto scattate con iPhone più vecchi sembrino più autentiche rispetto a quelle dei modelli recenti. Dall’iPhone 13 Pro in poi, questa tendenza si è accentuata parecchio. E purtroppo Apple non offre la possibilità di disattivare tutta quell’elaborazione nell’app Fotocamera nativa. Nemmeno scattando in ProRAW si ottiene un risultato davvero pulito.

Le app che cambiano tutto: Halide, Zerocam e le alternative

Qui entrano in gioco le app di terze parti. Tra le più interessanti c’è Halide, che offre una funzione chiamata Process Zero. Invece di sovrapporre esposizioni multiple e applicare l’intera pipeline di elaborazione di Apple, Process Zero cattura un singolo fotogramma con un intervento minimo. Niente Smart HDR. Niente Deep Fusion. Niente nitidezza artificiale. Le foto che ne escono, a prima vista, non colpiscono quanto quelle classiche dell’iPhone. Sono più piatte, più sgranate, a volte più scure. Ma somigliano davvero a una fotografia. Le alte luci si comportano come ci si aspetta. I cieli luminosi possono effettivamente bruciarsi, invece di essere artificialmente smorzati. Le ombre restano scure. I colori risultano più contenuti e fedeli. E soprattutto, le texture appaiono naturali. La pelle non ha quell’aspetto elaborato e forzato, i dettagli fini non vengono esagerati. Un vantaggio inaspettato di questo approccio è quanto diventa più piacevole la fase di editing. Invece di correggere le decisioni prese dall’iPhone, si parte da un’immagine neutra e la si modella come si preferisce. App come Darkroom funzionano benissimo per questo scopo. Altre alternative valide sono Zerocam e Moment.

Questa tecnica funziona sorprendentemente bene anche su iPhone meno recenti, restituendo nuova vita a dispositivi che sembravano superati. Un iPhone 11 Pro Max, per esempio, con Process Zero può ancora produrre scatti di ottima qualità.

Compromessi da conoscere e una via di mezzo

Ovviamente ci sono dei compromessi. Le foto in condizioni di scarsa illuminazione risulteranno molto sgranate, la gamma dinamica è più limitata e si perdono funzioni come le Live Photos. Per chi vuole semplicemente uno scatto rapido da condividere, l’app Fotocamera nativa resta la scelta più comoda. L’elaborazione di Apple esiste per una ragione precisa: rende la fotografia su iPhone semplice per tutti.

Per chi cerca una via di mezzo senza acquistare app aggiuntive, esiste un’opzione interessante. Su iPhone 14 Pro o successivi, si possono scattare foto HEIF a 48 megapixel. Basta aprire l’app Fotocamera, toccare il pulsante “HEIF 12” nell’angolo in alto a sinistra e selezionare l’opzione HEIF 48MP. Questo permette di salvare l’immagine alla risoluzione piena del sensore, con meno compressione e un’elaborazione più leggera, mantenendo comunque alcune funzionalità HDR.

Cambiare approccio alla fotografia su iPhone porta a scattare meno foto, ma con più attenzione alla luce e alla composizione. Le cose che davvero rendono buona una fotografia. L’iPhone resta uno dei migliori sistemi fotografici su smartphone. Ma se le foto non convincono più, la soluzione potrebbe non essere un nuovo dispositivo. A volte basta cambiare il software con cui si scatta.

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Poliheptazin imidi: il metodo che trova i materiali solari del futuro

Redazione — Mon, 16 Mar 2026 08:23:36 +0000

Un nuovo metodo computazionale per trovare i materiali solari del futuro

Un gruppo di scienziati ha messo a punto un metodo computazionale che potrebbe cambiare le carte in tavola nella ricerca di materiali capaci di trasformare la luce del sole in energia chimica utilizzabile. Al centro dello studio ci sono i poliheptazin imidi, una classe di materiali a base di nitruro di carbonio che sta attirando parecchia attenzione nella comunità scientifica. E il motivo è semplice: questi composti assorbono la luce visibile e riescono ad attivare reazioni chimiche davvero interessanti, dalla produzione di idrogeno alla conversione dell’anidride carbonica, fino alla sintesi di perossido di idrogeno.

Il problema, finora, era capire quale combinazione di elementi funzionasse meglio. Perché i poliheptazin imidi possono essere modificati inserendo diversi ioni metallici nella loro struttura, e ogni variante si comporta in modo diverso. Testare tutte le possibilità in laboratorio richiederebbe tempi lunghissimi e costi enormi. Ed è qui che entra in gioco l’approccio computazionale sviluppato dai ricercatori.

53 ioni metallici sotto la lente, un framework per prevederli tutti

Il team ha analizzato sistematicamente come 53 diversi ioni metallici influenzano la struttura e il comportamento elettronico dei poliheptazin imidi. Non parliamo di un semplice screening superficiale. Lo studio ha valutato proprietà come la struttura a bande, l’assorbimento della luce e il posizionamento dei livelli energetici, tutti fattori che determinano se un materiale è adatto o meno alla fotocatalisi.

Il risultato è un vero e proprio framework predittivo. In pratica, una mappa che indica quali combinazioni di metalli e nitruro di carbonio hanno le caratteristiche giuste per guidare reazioni specifiche. Questo tipo di strumento è prezioso perché permette di restringere enormemente il campo prima ancora di mettere piede in laboratorio. Si risparmia tempo, denaro e si evitano tentativi alla cieca.

Perché questo studio conta davvero per l’energia pulita

La cosa più rilevante è il contesto in cui si inserisce questa ricerca. La transizione verso fonti di energia pulita richiede materiali efficienti, economici e scalabili. I nitruri di carbonio rispondono a tutti e tre i requisiti: sono fatti di elementi abbondanti, non richiedono metalli rari nella struttura base e possono essere sintetizzati con processi relativamente semplici.

Il metodo computazionale sviluppato non si limita a descrivere cosa succede a livello atomico. Offre indicazioni pratiche su dove concentrare gli sforzi sperimentali. È un approccio che accelera la scoperta di nuovi materiali solari in modo razionale, senza procedere per tentativi ed errori.

Quello che emerge da questo lavoro è che la scienza dei materiali sta cambiando passo. L’integrazione tra simulazioni computazionali avanzate e chimica sperimentale non è più un lusso accademico, ma una necessità concreta per affrontare le sfide energetiche che abbiamo davanti. E i poliheptazin imidi, con le loro proprietà versatili, potrebbero rivelarsi protagonisti di questa transizione.

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THOR AI risolve in pochi secondi un problema fisico vecchio di un secolo

Redazione — Mon, 16 Mar 2026 05:53:31 +0000

THOR AI risolve in pochi secondi un problema fisico vecchio di un secolo

Calcolare come gli atomi si comportano all’interno dei materiali è sempre stato un incubo computazionale. Ora THOR AI, un framework sviluppato dall’Università del New Mexico e dal Los Alamos National Laboratory, promette di cambiare radicalmente le regole del gioco. Quello che prima richiedeva settimane di elaborazione su supercomputer, oggi si risolve in una manciata di secondi. E no, non è un’esagerazione.

Il cuore della questione ruota attorno ai cosiddetti integrali configurazionali, calcoli matematici enormi che servono a prevedere le proprietà termodinamiche e meccaniche dei materiali. Per decenni, i ricercatori si sono affidati a tecniche indirette come le simulazioni Monte Carlo e la dinamica molecolare. Metodi validi, certo, ma lenti e approssimativi. Il problema di fondo ha un nome che suona quasi poetico: la “maledizione della dimensionalità”. In pratica, più variabili si aggiungono, più la complessità esplode in modo esponenziale. Anche i computer più potenti del pianeta faticano a tenere il passo.

Come funziona THOR AI e perché cambia tutto

THOR sta per Tensors for High-dimensional Object Representation. Il framework combina algoritmi basati su reti tensoriali con modelli di machine learning che descrivono le interazioni atomiche. Il trucco sta nel prendere un problema matematico mostruosamente grande e scomporlo in pezzi più piccoli e gestibili, attraverso una tecnica chiamata “tensor train cross interpolation”. In aggiunta, il sistema è in grado di riconoscere le simmetrie cristalline presenti nei materiali, riducendo drasticamente il carico computazionale.

Come ha spiegato Dimiter Petsev, professore di ingegneria chimica e biologica all’Università del New Mexico, risolvere direttamente l’integrale configurazionale era considerato praticamente impossibile. I metodi classici avrebbero richiesto tempi di calcolo superiori all’età dell’universo. THOR AI aggira questo ostacolo con un approccio che offre un nuovo standard di precisione ed efficienza.

Risultati concreti e prospettive future

Il team ha testato THOR AI su diversi sistemi: rame, argon cristallino sotto pressioni estreme, e la complessa transizione di fase solido/solido dello stagno. In tutti i casi, il framework ha replicato i risultati ottenuti con simulazioni avanzate del Los Alamos, ma con una velocità oltre 400 volte superiore. Non si tratta di una differenza marginale.

La flessibilità del sistema è un altro punto di forza notevole. THOR AI si integra senza problemi con i modelli atomici basati su machine learning, il che lo rende utilizzabile in condizioni fisiche molto diverse tra loro. I ricercatori sono convinti che possa diventare uno strumento prezioso per la scienza dei materiali, la fisica e la chimica.

Duc Truong, scienziato del Los Alamos e primo autore dello studio pubblicato su Physical Review Materials, ha definito il risultato un passo avanti rispetto a simulazioni e approssimazioni vecchie di cento anni. THOR AI, secondo il suo team, apre la strada a scoperte più rapide e a una comprensione più profonda della materia. Il progetto è già disponibile su GitHub per chi volesse esplorarlo.

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