Innovazione nella fisica: L’intelligenza artificiale alla scoperta di nuove leggi
Un team di ricercatori della Emory University di Atlanta ha recentemente fatto un passo avanti significativo nel campo della fisica , dimostrando che un’intelligenza artificiale può andare oltre la semplice analisi dei dati . Questo studio, realizzato nel 2025, ha visto l’AI non solo come un supporto, ma come un attore principale nella scoperta di nuove leggi fisiche .
Il fenomeno del plasma polveroso
Il cuore della ricerca si è concentrato sul fenomeno del “plasma polveroso”, una forma intrigante e misteriosa di materia . Questo stato, simile a un gas caldo e carico elettricamente, è composto da minuscole particelle di polvere che fluttuano al suo interno. Sorprendentemente, il plasma polveroso è un fenomeno comune, riscontrabile in vari contesti, dagli anelli di Saturno fino al fumo generato dagli incendi sulla Terra .
Le interazioni complessi delle particelle
Nonostante la sua diffusione, le interazioni tra le particelle di questo stato sono rimaste a lungo un enigma . La complessità del sistema è dovuta al suo comportamento “non-reciproco”, in cui la forza esercitata da una particella su un’altra non è necessariamente uguale e contraria. Questo ha reso difficile descrivere le interazioni utilizzando gli strumenti tradizionali della fisica .
Un avanzato sistema di imaging 3D
Per affrontare questa sfida, il team di ricerca ha sviluppato un sofisticato sistema di imaging 3D , capace di monitorare i movimenti delle particelle di polvere di plastica in una camera riempita di plasma. Utilizzando un laser e una telecamera ad alta velocità, sono riusciti a tracciare migliaia di traiettorie tridimensionali, creando un set di dati ricco e dettagliato, sebbene di dimensioni contenute.
Un’intelligenza artificiale innovativa
Questi dati sono stati utilizzati per addestrare una rete neurale progettata appositamente. A differenza delle AI tradizionali, che richiedono enormi quantità di dati per l’apprendimento, questa rete è stata concepita per apprendere da campioni più ridotti, integrando fin dall’inizio alcune leggi fisiche fondamentali, come la gravità e le forze tra particelle.
L’AI ha dimostrato un’abilità straordinaria nel scomporre il moto delle particelle in componenti distinte, riuscendo a identificare le forze non-reciproche con una precisione superiore al 99%. Tra le scoperte più sorprendenti, c’è un’interazione asimmetrica teorizzata ma mai chiaramente modellata: quando una particella precede un’altra, essa la attrae, mentre la particella seguente esercita una spinta sulla prima.
Correzioni di teorie errate
Inoltre, l’intelligenza artificiale ha corretto alcune idee errate che avevano influenzato la teoria del plasma per anni. Si pensava, ad esempio, che la carica elettrica di una particella aumentasse proporzionalmente alla sua dimensione, ma l’AI ha dimostrato che questa relazione è più complessa, influenzata dalla densità e dalla temperatura del plasma circostante. Anche l’idea che la forza tra le particelle diminuisse sempre in modo esponenziale con la distanza è stata messa in discussione, rivelando che anche la dimensione delle particelle gioca un ruolo cruciale.
Risorse computazionali e applicazioni future
Un aspetto particolarmente incoraggiante di questo progetto è che l’intero modello è stato eseguito su un computer desktop , dimostrando che non sono necessarie risorse computazionali enormi per ottenere risultati significativi. Il quadro teorico fornito dall’AI è universale e potrebbe essere applicato a una vasta gamma di sistemi composti da molte particelle, dalle miscele di vernici alla migrazione cellulare negli organismi viventi, aprendo così la strada a un nuovo approccio nella scienza .
