DeepMind risolve un mistero della fisica vecchio di un secolo: l’IA spiega finalmente il caos dei fluidi
Per più di cento anni, uno dei più grandi enigmi della fisica è rimasto irrisolto. Il comportamento caotico di liquidi e gas — imprevedibile, instabile, spesso impossibile da descrivere — ha messo in difficoltà generazioni di scienziati. Alcuni dei più grandi matematici della storia hanno cercato di spiegare perché i fluidi a volte sembrano obbedire a leggi perfette, e altre volte sfuggono completamente ai modelli teorici.
Eppure, la soluzione potrebbe non arrivare da un laboratorio tradizionale, ma da un’intelligenza artificiale.
DeepMind, la divisione di Google dedicata all’IA avanzata, ha annunciato un risultato che molti esperti definiscono storico: l’algoritmo ha individuato nuove strutture matematiche in grado di spiegare uno dei problemi più complessi dei sistemi fisici.
Il cuore del mistero: le famigerate singolarità
La ragione per cui la matematica classica non riusciva a descrivere il comportamento dei fluidi era nascosta nelle singolarità: momenti in cui le equazioni “si rompono”, producendo valori fisicamente impossibili come pressioni infinite o velocità che non possono esistere in natura.
Da decenni i fisici sospettavano che queste singolarità avessero un ruolo chiave nel caos dei fluidi, ma non riuscivano a individuarle in maniera sistematica.
DeepMind invece sì.
Usando un modello specificamente progettato per rispettare le leggi della fisica, gli scienziati hanno scoperto nuove famiglie di singolarità instabili in ben tre diverse equazioni idrodinamiche, un risultato che fino a ieri sembrava irraggiungibile.
Le singolarità instabili erano considerate il “Sacro Graal” della dinamica dei fluidi: troppo delicate, troppo rare, troppo difficili da rilevare persino con i supercomputer più potenti.
Come l’IA ha fatto ciò che i matematici non riuscivano a fare
Il segreto del successo è nella progettazione del modello.
Invece di far imparare all’IA il comportamento dei fluidi a partire da enormi quantità di dati — un metodo impreciso e spesso opaco — DeepMind ha incorporato direttamente le equazioni nel modello, costringendolo a ragionare come un sistema fisico, non come un software statistico.
In pratica, l’IA non si limita a “indovinare” i risultati:
comprende il funzionamento della matematica sottostante, lo rispetta e lo ottimizza.
Il tutto è stato sviluppato in modo da permettere ai matematici di verificare formalmente ogni passaggio.
Non una magia nera dell’IA, ma un vero strumento scientifico.
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Un nuovo strumento per esplorare l’impossibile
Questa scoperta non si limita a risolvere una curiosità storica.
Cambierà il modo in cui i fisici possono studiare ciò che accade quando la matematica smette di funzionare.
L’IA permette finalmente di:
- analizzare zone in cui le equazioni tradizionali collassano;
- capire meglio il caos dei fluidi;
- simulare e prevedere fenomeni considerati troppo instabili per essere studiati.
Gli effetti pratici? Enormi.
Dall’aerodinamica al clima: cosa cambia ora
Capire le singolarità significa avere nuove chiavi per interpretare fenomeni complessi.
Tra i campi più promettenti:
- Riduzione della resistenza dell’aria negli aerei, con potenziali impatti sui consumi e sul design aerospaziale.
- Migliore controllo della turbolenza, uno dei problemi più difficili dell’ingegneria moderna.
- Modelli più accurati del clima, che dipende in gran parte da dinamiche fluide caotiche.
- Simulazioni industriali più precise, dall’automotive alle energie rinnovabili.
In particolare, la scoperta permette di monitorare con più precisione la torbidità, una condizione in cui i fluidi si muovono principalmente per inerzia e non per le loro proprietà fisiche.
Un fenomeno fondamentale in oceani, atmosfere, motori, tubazioni e praticamente ovunque scorra un fluido.
Una svolta scientifica nata dall’IA
L’annuncio di DeepMind non è solo un risultato tecnico: è un messaggio chiaro sul futuro della ricerca.
L’intelligenza artificiale non serve solo a generare immagini o testi: può diventare uno strumento di scoperta, capace di affrontare problemi matematici che l’uomo non riesce a risolvere da un secolo.
Questa volta l’IA non ha sostituito i fisici.
Li ha aiutati a vedere ciò che la matematica da sola non poteva rivelare.
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