Recentemente, un team di ricerca del MIT ha dimostrato come l’intelligenza artificiale (IA) possa accelerare le scoperte in fisica teorica. I ricercatori, guidati dalla professoressa Phiala Shanahan, hanno sviluppato algoritmi avanzati che integrano le simmetrie delle teorie fisiche, permettendo simulazioni più veloci e precise delle interazioni tra particelle subatomiche. Questo approccio ha il potenziale di rivoluzionare lo studio delle quattro forze fondamentali che governano l’universo: gravità, elettromagnetismo, forza debole e forza forte.
Un nuovo approccio all’indagine nucleare
Tradizionalmente, per studiare le interazioni tra particelle come protoni e neutroni, i fisici eseguono simulazioni estremamente complesse. Per esempio, calcolare le interazioni che avvengono a scale subatomiche, come 1/10 o 1/100 delle dimensioni di un protone, richiede potenza di calcolo notevole e settimane, se non mesi, di elaborazione. Tuttavia, nonostante la loro complessità, tali studi sono cruciali per comprendere i misteri dell’universo e verificare teorie fondamentali, come il Modello Standard della fisica delle particelle.
Per superare le limitazioni computazionali tradizionali, Shanahan e il suo team hanno iniziato a sfruttare l’IA. L’uso di algoritmi di apprendimento automatico, che incorporano le simmetrie naturali delle particelle, permette al team di accelerare notevolmente le simulazioni. Come ha spiegato Shanahan, questa tecnologia permette di risparmiare tempo e risorse, ottenendo calcoli più rapidi senza rinunciare alla precisione.
Collaborazione tra il MIT, Google DeepMind e la NYU
Questo progetto è frutto di una collaborazione internazionale, coinvolgendo, oltre al MIT, anche esperti della New York University e di Google DeepMind. La combinazione delle conoscenze in fisica teorica e IA ha permesso a questi scienziati di sviluppare algoritmi che, invece di processare grandi quantità di dati, possono integrare le proprietà intrinseche delle particelle per simulare le loro interazioni.
Gurtej Kanwar, studente di dottorato al MIT e membro del team di Shanahan, ha spiegato che la speranza è quella di usare queste tecniche per confrontare i risultati ottenuti da simulazioni con quelli sperimentali derivanti da strutture come il Large Hadron Collider del CERN. Tali confronti forniscono indicazioni preziose su come migliorare i modelli di fisica attuali o su quando questi modelli smettono di funzionare.
Scattare istantanee quantistiche per migliorare l’efficienza
Un metodo cruciale nella fisica delle particelle è il prelievo di istantanee delle fluttuazioni quantistiche che avvengono nel vuoto. Queste istantanee, simili ai campioni di addestramento per i modelli di visione artificiale, vengono usate per addestrare l’IA, che può poi generare campioni in modo più efficiente. In questo modo, si ottengono simulazioni più rapide ed economiche, che permettono di ottenere dettagli importanti sulle proprietà delle particelle e sui loro scontri.
Verso una nuova era della fisica computazionale
Il team del MIT ha già testato il loro framework su problemi di fisica più semplici e ora punta a espandere il loro metodo verso calcoli di maggiore complessità. Kanwar ha dichiarato che spera di vedere le prime applicazioni su vasta scala entro i prossimi due anni.
Questa ricerca segna un passo importante verso una nuova era della fisica computazionale, in cui l’IA non solo rende le simulazioni più rapide, ma anche più accessibili e sostenibili per la comunità scientifica.
Stefano Camilloni
