Fisica dei sistemi complessi: un’IA aiuta a dimostrare una relazione rimasta irrisolta per oltre dieci anni

Il Premio Nobel Giorgio Parisi e il fisico Francesco Zamponi con l’aiuto dell’intelligenza artificiale risolvono un problema matematico aperto da oltre dieci anni e documentano l’intero processo

Trieste, 1 luglio 2026 – Un problema matematico rimasto aperto per oltre dieci anni nella fisica dei sistemi complessi è stato finalmente risolto grazie a una collaborazione particolare: quella tra due fisici teorici e un sistema di intelligenza artificiale. In uno studio pubblicato sul Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment (JSTAT), Giorgio Parisi, Premio Nobel per la Fisica, e Francesco Zamponi, fisico dell’Università La Sapienza di Roma, mostrano come il modello di intelligenza artificiale Claude abbia contribuito a trovare la dimostrazione di una relazione matematica che per anni aveva resistito ai tentativi dei ricercatori. Un risultato che, oltre al suo valore scientifico, offre uno sguardo concreto su come l’intelligenza artificiale stia trasformando il lavoro di chi fa ricerca.

Il jamming in fisica descrive la formazione di una sorta di ‘ingorgo’ di particelle: un sistema inizialmente fluido diventa improvvisamente rigido pur rimanendo disordinato. Nato per descrivere materiali come schiume e sistemi granulari, il concetto si è rivelato sorprendentemente generale e viene oggi utilizzato anche nello studio delle neuroscienze e dell’intelligenza artificiale.

Nel 2014, Giorgio Parisi, professore emerito all’Università La Sapienza di Roma e Premio Nobel per la Fisica nel 2021, Francesco Zamponi, professore di Fisica dell’Università La Sapienza di Roma, e collaboratori hanno sviluppato una descrizione teorica del jamming, accorgendosi di una relazione sorprendente: due parametri matematici del modello, indicati con a e b, avevano una somma pari a uno, come si poteva osservare da calcoli numerici, con accuratezza straordinaria.

Questa relazione, spiega Zamponi, coautore del nuovo studio insieme a Parisi, permette di ottenere le stesse leggi fisiche ricavate da un diverso approccio teorico al jamming sviluppato quasi contemporaneamente dal fisico francese Matthieu Wyart (EPFL, Losanna). In altre parole, suggerisce che due modi molto diversi di descrivere il fenomeno conducono in realtà alle stesse conclusioni.

Il risultato fin da subito è emerso chiaramente dai calcoli numerici, ma nessuno riusciva a spiegare perché fosse vero. Per anni i ricercatori hanno cercato una dimostrazione matematica della relazione, convinti che dietro quella apparente semplicità si nascondesse qualche struttura più profonda della teoria.

Un “chiodo fisso”

Dopo alcuni anni di tentativi infruttuosi, la questione è gradualmente finita in secondo piano. Non per Giorgio Parisi, però. “Gli dava proprio fastidio il fatto che non fossimo stati in grado di dimostrare questa cosa”, racconta Zamponi.

Quando hanno iniziato a comparire i primi modelli di intelligenza artificiale generativa, Parisi ha individuato in quel vecchio problema un banco di prova ideale. È stato scelto Claude, perché “sembrava avere capacità di ragionamento matematico un po’ più avanzate”, racconta Zamponi. Il problema, del resto, era ben definito: una congettura chiara, una matematica relativamente semplice e una risposta nota numericamente, ma non ancora dimostrata.

L’obiettivo iniziale non era trovare la dimostrazione. Parisi ha chiesto al modello di riprodurre i calcoli numerici sviluppati dal gruppo oltre dieci anni prima, per capire fino a che punto fosse in grado di affrontare un problema matematico reale. Una volta verificato che Claude riusciva a ottenere lo stesso risultato, la domanda successiva dei due ricercatori è arrivata quasi naturalmente: se a+b fa uno, sai anche dimostrare perché?

“Abbastanza rapidamente Claude ha tirato fuori una prima idea che era tutto sommato corretta”, racconta Zamponi. La dimostrazione conteneva ancora alcuni errori e ha richiesto diverse iterazioni e verifiche da parte degli autori, ma l’intuizione iniziale era quella giusta.

La sorpresa, però, non è stata soltanto il risultato dell’intelligenza artificiale. Per anni i ricercatori avevano cercato una spiegazione profonda della relazione, immaginando che dietro si nascondesse una nuova struttura matematica o una simmetria ancora sconosciuta. “Noi speravamo che da questo uscisse anche qualche comprensione nuova delle equazioni”, spiega Zamponi. Invece la soluzione si è rivelata molto più semplice: “La cosa era lì e non l’avevamo vista”.

La dimostrazione conferma così che due approcci teorici molto diversi al jamming, sviluppati indipendentemente da Parisi e collaboratori e da Wyart e collaboratori, conducono effettivamente alle stesse leggi fisiche.

Un “telescopio per la mente” e qualche cautela

Per Zamponi questa esperienza indica un modo di guardare all’intelligenza artificiale nella ricerca scientifica. “Questi modelli possono essere quello che l’autorevole giornalista scientifico e divulgatore della fisica Mark Buchanan ha chiamato un telescopio per la mente”, afferma. Non uno strumento che sostituisce il ricercatore, ma un sistema capace di ampliare lo spazio delle possibilità che un ricercatore riesce a esplorare.

Il significato più ampio di lavori come questo va oltre la dimostrazione matematica, spiega Zamponi. “Non posso prevedere il futuro, ma potremmo trovarci nel mezzo di una rivoluzione di portata confrontabile alla rivoluzione industriale o all’avvento di internet, o anche superiore”, osserva. Una trasformazione che potrebbe accelerare la ricerca scientifica, favorire il dialogo tra discipline diverse e consentire ai ricercatori di esplorare idee e approcci che prima sarebbero stati troppo costosi in termini di tempo e competenze.

L’entusiasmo per le possibilità non deve però annullare la capacità di stare in guardia rispetto alle possibili evoluzioni negative. Se da un lato strumenti come Claude possono aiutare gli scienziati a lavorare in modo più efficace, dall’altro, per esempio, rischiano di aumentare ulteriormente una produzione pseudo-scientifica o di basso livello già oggi complicata da gestire. “Sta diventando difficilissimo trovare revisori per analizzare i lavori prima della pubblicazione nelle riviste scientifiche, perché sono troppi”, osserva Zamponi. La diffusione dell’intelligenza artificiale potrebbe rendere ancora più urgente ripensare i criteri con cui vengono valutati articoli, ricercatori e carriere accademiche.

Più che vietare questi strumenti, secondo il fisico, la sfida sarà imparare a usarli in modo responsabile e trasparente. Per questo gli autori hanno scelto di pubblicare integralmente la conversazione con Claude che ha portato alla dimostrazione. “Dobbiamo mettere in piedi dei meccanismi virtuosi di valutazione – conclude Zamponi – Non certo incentivare la gente a pubblicare qualunque risultato di una conversazione con Claude”.

The post Fisica dei sistemi complessi: un’IA aiuta a dimostrare una relazione rimasta irrisolta per oltre dieci anni first appeared on insalutenews.it.