Le particelle di polvere che si sollevano dalla superficie lunare sotto gli stivali degli astronauti possono sembrare un dettaglio trascurabile, ma nascondono una fisica sorprendentemente complessa. Ora, grazie all’intelligenza artificiale, alcuni dei loro segreti più nascosti stanno venendo alla luce. Un team di ricercatori dell’Università Emory ha utilizzato una rete neurale per identificare nuove leggi fisiche che regolano il comportamento dei cosiddetti plasma polverosi, sistemi composti da gas ionizzato contenente minuscole particelle cariche. Il risultato apre a un nuovo approccio nell’uso dell’AI per la scoperta scientifica.
Quando l'AI svela le forze nascoste della natura
La ricerca, pubblicata sui Proceedings of the National Academy of Sciences, rappresenta uno dei rari esempi in cui l’intelligenza artificiale non viene impiegata solo per analizzare dati o fare previsioni, ma per scoprire nuove leggi fisiche che regolano il comportamento del mondo naturale. “Abbiamo dimostrato che possiamo usare l’AI per scoprire nuova fisica,” spiega Justin Burton, professore di fisica sperimentale e coautore senior dello studio.
Il metodo sviluppato dai fisici dell’Università Emory ha permesso di descrivere con un’accuratezza superiore al 99% le forze non-reciproche che si esercitano tra particelle, correggendo alcune ipotesi teoriche precedenti rivelatesi imprecise. Come due barche che solcano un lago influenzandosi a vicenda con le onde che generano, anche le particelle nei plasma polverosi interagiscono in modo asimmetrico: la particella che precede attrae quella che la segue, mentre quest’ultima tende a respingere la prima.
Dal laboratorio agli anelli di Saturno
I plasma polverosi sono molto più comuni di quanto si pensi. Si trovano in numerosi contesti dell’universo visibile: dagli anelli di Saturno alla ionosfera terrestre, fino alle particelle cariche che fluttuano sopra la superficie lunare, sollevate dalla bassa gravità. Anche sulla Terra possono formarsi in situazioni particolari, come durante gli incendi boschivi, quando la fuliggine si mescola al fumo, interferendo con i segnali radio e compromettendo le comunicazioni dei vigili del fuoco.
Nel laboratorio di Justin Burton, minuscole particelle di plastica vengono sospese all’interno di una camera a vuoto riempita di plasma, creando un modello controllato per studiare sistemi molto più complessi. Modificando la pressione del gas, i ricercatori possono simulare le condizioni di vari fenomeni naturali e osservare come il sistema risponde quando viene sottoposto a forze esterne.
L'innovazione nella metodologia di ricerca
Il cuore dell’innovazione risiede nella tecnica di imaging tomografico sviluppata da Justin Burton e da Wentao Yu, primo autore dello studio e ora ricercatore al California Institute of Technology. Un laser trasformato in un sottile foglio di luce attraversa verticalmente la camera a vuoto, mentre una telecamera ad alta velocità cattura una sequenza di immagini. Il risultato è una ricostruzione tridimensionale in cui è possibile seguire il movimento delle particelle su scala millimetrica per diversi minuti.
La rete neurale utilizzata è il frutto di una lunga collaborazione interdisciplinare che ha richiesto oltre un anno di riunioni settimanali per essere progettata correttamente. “Dovevamo costruire una rete in grado di apprendere da una quantità molto limitata di dati e riuscire comunque a scoprire qualcosa di nuovo,” spiega Ilya Nemenman, professore di fisica teorica e co-autore senior dello studio. A differenza di sistemi come ChatGPT, che si basano su enormi archivi di dati online, in questo caso l’intelligenza artificiale doveva operare con dati ridotti e affrontare un territorio scientifico del tutto inesplorato.
Correggere le teorie consolidate
I risultati dello studio hanno messo in discussione alcune convinzioni consolidate nella fisica dei plasma polverosi. Una teoria molto diffusa sosteneva che le particelle di dimensioni maggiori acquisissero una carica elettrica proporzionalmente più elevata, in rapporto diretto al loro raggio. La nuova ricerca ha invece dimostrato che questa relazione non è sempre proporzionale, ma dipende dalla densità e dalla temperatura del plasma in cui le particelle si trovano.
Anche un’altra ipotesi di lunga data è stata corretta: si pensava che le forze tra due particelle diminuissero in modo esponenziale rispetto alla distanza, indipendentemente dalla loro dimensione. L’intelligenza artificiale ha rivelato che il tasso con cui questa forza decresce dipende invece proprio dalle dimensioni delle particelle, una scoperta che è stata confermata sperimentalmente in laboratorio.
Verso nuovi orizzonti scientifici
Le implicazioni di questo approccio vanno ben oltre lo studio dei plasma polverosi. Il framework sviluppato dai ricercatori può essere applicato a una vasta gamma di sistemi complessi a molti corpi, dalla dinamica dei colloidi industriali - come vernici e inchiostri - fino ai cluster cellulari negli organismi viventi. Ilya Nemenman, esperto di biofisica teorica, è particolarmente interessato ai fenomeni di movimento collettivo, come la migrazione delle cellule all’interno del corpo umano.
“Le grandi domande su come un intero sistema emerga dalle interazioni tra le sue singole parti sono fondamentali,” spiega Nemenman. “Nel caso del cancro, ad esempio, è cruciale capire come le interazioni tra cellule possano portarne alcune a staccarsi da un tumore e spostarsi in un’altra area, dando origine a metastasi.”
Il successo di questo studio dimostra che, se utilizzata nel modo giusto, l’intelligenza artificiale può aprire la strada a nuovi campi di ricerca, “verso regni completamente nuovi da esplorare”, come sottolinea Justin Burton citando il celebre motto di Star Trek. Tuttavia, resta centrale il ruolo degli scienziati: la progettazione delle reti neurali e l’interpretazione dei dati richiedono ancora il pensiero critico umano, elemento essenziale per trasformare l’AI in uno strumento capace di generare veri progressi nella conoscenza.
