Giorgio Parisi: l’IA ha risolto un problema che durava da vent’anni
Giorgio Parisi, premio Nobel per la Fisica nel 2021, ha annunciato una svolta sorprendente: grazie all’intelligenza artificiale, lui e il suo team sono riusciti a risolvere un problema teorico che resisteva da oltre due decenni. Un risultato che, secondo il fisico romano, cambia il modo in cui la comunità scientifica dovrà guardare agli strumenti computazionali da qui in avanti.
Il problema e la soluzione inaspettata
Il nodo irrisolto riguardava i sistemi complessi, il campo in cui Parisi ha costruito la sua carriera e vinto il Nobel. Per anni, i modelli matematici tradizionali si erano scontrati con una barriera computazionale apparentemente insormontabile. Poi, quasi per caso, il team ha deciso di applicare un algoritmo di machine learning al problema. I risultati sono arrivati in poche settimane. “Non me lo aspettavo così in fretta”, ha dichiarato Parisi in un’intervista a Repubblica. “L’IA non ha solo velocizzato i calcoli, ha suggerito un approccio che a noi umani non era venuto in mente”.
Non si tratta di un caso isolato. Negli ultimi tre anni, almeno una dozzina di paper pubblicati su riviste come Nature e Physical Review Letters documentano situazioni simili, in cui strumenti di intelligenza artificiale hanno sbloccato problemi aperti da decenni in fisica teorica, biologia molecolare e matematica applicata.
Il ruolo dell’IA nella ricerca di base
Ma c’è una distinzione importante da fare. Parisi è stato chiaro: l’IA non ha “pensato” al posto suo. Ha elaborato una quantità di dati — nell’ordine dei petabyte — che nessun ricercatore avrebbe potuto analizzare manualmente in una vita intera. E da quella massa di informazioni ha estratto pattern che hanno orientato l’intuizione umana verso la soluzione giusta.
È una differenza sottile, ma fondamentale.
“Il rischio è pensare che la macchina capisca”, ha spiegato un ricercatore del CNR che segue il progetto. “In realtà strumenti del genere sono potentissimi amplificatori dell’intelligenza umana, non sostituti”.
Le implicazioni per la fisica teorica
Il campo specifico in cui si è registrata la svolta è quello dei sistemi disordinati, in particolare i vetri di spin — strutture magnetiche con comportamenti caotici e imprevedibili. Parisi stesso aveva vinto il Nobel proprio per i suoi studi su questi sistemi negli anni Ottanta. Ora, a 76 anni, torna su quel territorio con strumenti radicalmente nuovi.
Il team ha lavorato per circa 18 mesi, con una fase intensiva di 6 mesi in cui l’algoritmo veniva addestrato su simulazioni precedenti. Il paper definitivo è atteso entro la fine del 2025 su una rivista internazionale peer-reviewed.
Cosa succede adesso
La comunità scientifica guarda al caso Parisi come a un possibile modello. Diverse università europee, tra cui la Sorbona di Parigi e il Max Planck Institute di Monaco, stanno valutando programmi simili di integrazione tra fisica teorica e machine learning. E in Italia, il dibattito sui finanziamenti alla ricerca di base torna d’attualità con una forza nuova. Se un Nobel risolve problemi ventennali con l’IA, forse vale la pena investirci davvero.
