Fisica sperimentale significa progettare esperimenti capaci di confermare o smentire ipotesi sempre più complesse. È un campo che richiede creatività e intuizione, e oggi l’intelligenza artificiale si sta rivelando sorprendentemente utile nel generare idee innovative. Una rivoluzione silenziosa che promette di accelerare lo sviluppo scientifico.
LIGO e la sorpresa dell’AI
Un esempio emblematico arriva dal LIGO, l’Osservatorio Laser per Onde Gravitazionali che ha rivoluzionato l’astronomia. Rana Adhikari, fisico del Caltech, ha sperimentato questa trasformazione quando ha sottoposto il design dell’interferometro a un’intelligenza artificiale. Il risultato ha sorpreso tutti: l’AI ha proposto una configurazione in grado di migliorare la sensibilità del 10-15%. Un incremento che, nel contesto delle onde gravitazionali, equivale a un autentico salto quantico. “Se avessimo avuto questa intuizione all’inizio, LIGO sarebbe stato più sensibile fin dalla costruzione”, ha ammesso Adhikari.
Le prime soluzioni generate dall’AI sembravano incomprensibili agli occhi dei ricercatori: prive di simmetria, aliene, quasi prive di senso estetico. Alla fine, il “trucco” era l’aggiunta di un anello di tre chilometri tra interferometro e rivelatore, che permetteva alla luce di circolare più a lungo. Analisi successive hanno rivelato che l’AI aveva recuperato principi teorici elaborati decenni fa da fisici russi, mai messi in pratica prima.
Entanglement quantistico ripensato dall’AI
Anche nell’ottica quantistica l’AI ha mostrato capacità sorprendenti. Mario Krenn e il suo team hanno sviluppato PyTheus, un software che usa grafi matematici per descrivere esperimenti. Quando lo hanno applicato all’entanglement swapping, l’AI ha proposto un design radicalmente diverso da quello ideato nel 1993 da Anton Zeilinger, poi premiato con il Nobel. Inizialmente scambiato per un errore, l’esperimento è stato replicato con successo nel 2024 da un team cinese guidato da Xiao-Song Ma, dimostrando la validità della configurazione alternativa.
Il contributo dell’AI va oltre la progettazione di esperimenti. Rose Yu, informatica dell’Università di San Diego, ha addestrato modelli di machine learning capaci di riconoscere simmetrie nei dati del Large Hadron Collider. Senza alcuna conoscenza di fisica, il modello ha individuato le simmetrie di Lorentz alla base della relatività di Einstein. Allo stesso modo, Kyle Cranmer dell’Università del Wisconsin ha mostrato come questi strumenti possano trovare formule più accurate per descrivere la distribuzione della materia oscura rispetto a quelle create dall’uomo.
Il futuro è dietro l’angolo
Aephraim Steinberg, fisico dell’Università di Toronto, sottolinea l’impatto di queste scoperte: “LIGO è una macchina alla quale migliaia di persone hanno pensato per quarant’anni. Il fatto che l’AI abbia trovato qualcosa di nuovo dimostra che ha visto oltre ciò che tanti non erano riusciti a immaginare”.
L’AI non sostituisce l’intuizione umana, ma la amplifica. Come conclude Adhikari: “Gli esseri umani possono iniziare a imparare da queste soluzioni”. Il futuro della fisica potrebbe nascere proprio da questa alleanza inedita: la creatività delle macchine che si intreccia con quella degli scienziati, aprendo vie prima inimmaginabili.
