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La fotosintesi è il processo mediante il quale le piante convertono la luce solare in energia chimica, immagazzinata sotto forma di glucosio. Questo processo avviene nei cloroplasti, organelli cellulari che contengono la clorofilla, il pigmento che conferisce alle piante il colore verde e che assorbe la luce principalmente nelle lunghezze d'onda del rosso e del blu.
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CONSUMI ENERGETICI PER SETTORE (TWh/anno)
| Settore | 2018 | 2020 | 2022 | Δ 18-22 |
|---|---|---|---|---|
| Industria | 142 | 128 | 148 | +4.2% |
| Trasporti | 98 | 72 | 89 | −9.2% |
| Residenziale | 76 | 81 | 79 | +3.9% |
| Agricoltura | 14 | 13 | 15 | +7.1% |
| TOTALE | 330 | 294 | 331 | +0.3% |
Tipi di grafici e cosa cercano:
PERCENTUALE DI LAUREATI PER AREA (2023)
Negli ultimi anni, i sistemi di intelligenza artificiale basati su reti neurali profonde hanno raggiunto prestazioni straordinarie in numerosi campi, dalla diagnosi medica al riconoscimento di immagini, dalla traduzione automatica alla guida autonoma. Tuttavia, questi sistemi soffrono di un problema fondamentale: la loro logica interna è spesso opaca anche per i loro stessi creatori.
Questa caratteristica, nota come "problema della scatola nera", pone sfide etiche e pratiche rilevanti. In ambito medico, ad esempio, un algoritmo potrebbe diagnosticare correttamente una malattia senza che i medici siano in grado di spiegare perché ha raggiunto quella conclusione. Ciò rende difficile fidarsi ciecamente di tali sistemi in contesti ad alto rischio, dove la trasparenza del processo decisionale è fondamentale.
Per affrontare questo problema, i ricercatori stanno sviluppando una branca dell'intelligenza artificiale chiamata XAI (eXplainable Artificial Intelligence). L'obiettivo è costruire sistemi che non solo siano accurati, ma che siano anche in grado di fornire spiegazioni comprensibili delle loro decisioni. Questo approccio, sebbene promettente, comporta spesso un compromesso: i modelli più spiegabili tendono ad essere meno accurati rispetto ai modelli "scatola nera" più complessi.
Il dibattito su come bilanciare accuratezza e trasparenza è ancora aperto e rappresenta una delle sfide centrali dell'IA moderna. Alcune giurisdizioni, come l'Unione Europea, hanno già adottato normative che richiedono spiegazioni per le decisioni automatizzate che influenzano i cittadini, spingendo il settore verso soluzioni più trasparenti.
Secondo i dati del Gestore dei Servizi Energetici, nel 2022 le fonti rinnovabili hanno coperto il 35,1% del fabbisogno elettrico italiano, in crescita rispetto al 33,4% del 2021. L'idroelettrico rimane la fonte più rilevante con il 14,7%, seguita dall'eolico con il 7,2% e dal fotovoltaico con il 9,8%.
Il settore del fotovoltaico ha mostrato la crescita più dinamica nell'ultimo quinquennio: la capacità installata è quasi raddoppiata tra il 2018 e il 2022, raggiungendo 25 GW. Ciononostante, l'Italia rimane al di sotto della media europea per quota di energie rinnovabili nel mix energetico totale, che include anche i combustibili fossili per il riscaldamento e i trasporti.
Gli esperti prevedono che, con gli incentivi del Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza (PNRR), l'Italia potrebbe raggiungere il 65% di elettricità da fonti rinnovabili entro il 2030. Questo obiettivo richiederà tuttavia investimenti significativi nelle infrastrutture di rete, poiché l'intermittenza delle fonti rinnovabili — sole e vento non sono costanti — pone sfide rilevanti alla stabilità del sistema elettrico.
MIX ELETTRICO ITALIA 2022 (% fabbisogno)
FOTOVOLTAICO INSTALLATO (GW)