La scienza è da sempre alla ricerca di strumenti capaci di spingere i limiti della misurazione fino a livelli inimmaginabili. Un esempio lampante di questa incessante ricerca è il Laser Interferometer Gravitational-Wave Observatory, più comunemente noto come LIGO. Non si tratta di un semplice strumento di precisione, ma di un’opera ingegneristica e scientifica che ha inaugurato una nuova era nell’astrofisica.
Il prodigio della misurazione e la nascita di LIGO
Gli Osservatori di Onde Gravitazionali tramite Interferometro Laser, situati rispettivamente a Hanford, Washington, e a Livingston, Louisiana, sono costituiti da due bracci perpendicolari, ciascuno esteso per quattro chilometri, a formare una configurazione a ‘L’. In tale struttura, fasci laser vengono fatti rimbalzare ripetutamente lungo i bracci. L’obiettivo primario di questo monumentale strumento è la rilevazione delle onde gravitazionali, le increspature nel tessuto dello spaziotempo previste dalla teoria della relatività generale di Albert Einstein.
Quando un’onda gravitazionale attraversa uno dei rivelatori, induce una variazione infinitesimale nella lunghezza di un braccio rispetto all’altro. Questa variazione è straordinariamente piccola, risultando inferiore persino al diametro di un protone. Per fornire una prospettiva sulla sua straordinaria sensibilità, la precisione di misurazione di LIGO può essere paragonata a quella necessaria per misurare la distanza dalla stella Alpha Centauri con una tolleranza non superiore allo spessore di un capello umano.
La realizzazione di un macchinario così sensibile ha richiesto decenni di sforzi instancabili da parte dei fisici, che hanno dovuto spingere ogni componente fino ai limiti fisici assoluti. La costruzione iniziò nel 1994 e il progetto ha richiesto più di vent’anni per essere completato, includendo una pausa di quattro anni dedicata al perfezionamento e al miglioramento dei rivelatori. Solo dopo tutti questi anni di meticoloso lavoro, nel 2015, ha compiuto la sua prima storica rilevazione: un’onda gravitazionale generata dalla collisione lontana di una coppia di buchi neri. Questo evento ha rappresentato una pietra miliare, confermando l’esistenza delle onde gravitazionali e aprendo una nuova finestra sull’Universo.
Dopo l’epocale scoperta, il fisico Rana Adhikari del California Institute of Technology, che aveva guidato il team di ottimizzazione del rivelatore a metà degli anni 2000, ha iniziato a chiedersi come fosse possibile migliorare ulteriormente il progetto di LIGO. Il suo obiettivo era rendere il rivelatore capace di catturare onde gravitazionali in una gamma di frequenze più ampia, il che avrebbe permesso di osservare la fusione di buchi neri di dimensioni diverse e, soprattutto, di fare “scoperte astrofisiche nuove e folli che nessuno ha mai immaginato”.Per questo ambizioso progetto, Adhikari e il suo team hanno deciso di esplorare il potenziale dell’intelligenza artificiale.
Hanno utilizzato un software sviluppato dal fisico Mario Krenn, inizialmente creato per progettare esperimenti di ottica quantistica da tavolo. L’intelligenza artificiale è stata alimentata con un elenco di tutti i componenti e dispositivi che potevano essere usati per costruire un interferometro. L’algoritmo, partendo da zero e senza alcun vincolo, ha prodotto un design per un rivelatore che si estendeva per centinaia di chilometri e includeva migliaia di elementi, come lenti, specchi e laser. Questo approccio innovativo dimostra come l’intelligenza artificiale possa diventare un partner essenziale nella progettazione di strumentazioni scientifiche all’avanguardia, spingendo la ricerca oltre i confini del pensiero umano.
Quando l’intelligenza artificiale supera l’intuizione umana
L’integrazione dell’intelligenza artificiale (IA) nella ricerca scientifica sta rivoluzionando i metodi tradizionali di scoperta. Inizialmente, i progetti generati dall’IA apparivano così estranei alla logica umana da essere quasi incomprensibili. Il fisico Rana Adhikari ha descritto i primi risultati come “complicati” e “alieni”, privi di quel senso di simmetria e bellezza che gli esseri umani ricercano. Erano disegni che, se presentati da uno studente, sarebbero stati respinti perché apparentemente assurdi. Tuttavia, nonostante l’iniziale perplessità, il team di ricercatori ha compreso che, al di là dell’aspetto caotico, i progetti erano estremamente efficaci. Hanno lavorato per mesi per decifrare la logica che guidava l’IA, svelando infine il suo ingegnoso, quanto controintuitivo, approccio.
L’intelligenza artificiale aveva ideato una soluzione inaspettata: aveva aggiunto un anello aggiuntivo di tre chilometri tra l’interferometro principale e il rivelatore. Lo scopo di questa modifica era far circolare la luce prima che lasciasse i bracci dell’interferometro, un espediente per ridurre il rumore quantistico. Questa intuizione si è rivelata basata su principi teorici esoterici che fisici russi avevano formulato decenni prima, ma che non erano mai stati esplorati a livello sperimentale.
L’IA, non vincolata dalle convenzioni umane, aveva individuato una soluzione che era sfuggita a intere generazioni di scienziati. Come ha sottolineato Adhikari, “avevamo davvero bisogno dell’IA” per spingere la ricerca oltre la soluzione accettata e trovare nuove vie. L’impatto di questa scoperta è notevole: Adhikari stima che, se questa intuizione fosse stata disponibile al momento della costruzione, il progetto LIGO avrebbe avuto una sensibilità superiore del 10-15% fin da subito, un miglioramento colossale in un campo che opera a livelli di precisione sub-protonici.
La capacità dell’IA di superare le limitazioni del pensiero umano è un concetto che trova ampio consenso nella comunità scientifica. Aephraim Steinberg, esperto di ottica quantistica dell’Università di Toronto, ha notato come l’IA sia riuscita a trovare una soluzione che migliaia di persone, che hanno riflettuto su LIGO per quarant’anni, non erano riuscite a individuare. Questo dimostra la sua potenzialità come partner intellettuale nella ricerca scientifica.
Sebbene l’IA non abbia ancora prodotto una nuova scoperta epocale, si sta affermando come uno strumento essenziale per identificare schemi complessi in grandi volumi di dati, come le simmetrie naturali nel Large Hadron Collider in Svizzera o una nuova equazione per descrivere l’aggregazione della materia oscura. Questi esempi non solo convalidano la sua utilità, ma aprono la strada a un futuro in cui gli esseri umani potranno “imparare da queste soluzioni” generate dall’IA, spingendo la fisica verso orizzonti inesplorati.
Dal mondo classico a quello quantistico: l’enigma dell’entanglement
Nel dominio della fisica classica, che governa la nostra realtà quotidiana, le proprietà di un oggetto sono considerate intrinseche e indipendenti dall’osservazione. Ad esempio, una palla da biliardo possiede una posizione e una quantità di moto precise in ogni istante. Tuttavia, il mondo quantistico si discosta radicalmente da questa concezione.
Qui, un oggetto è descritto da un’entità matematica, lo stato quantistico, che permette unicamente di calcolare la probabilità che l’oggetto si trovi in una determinata posizione quando lo si osserva. Un’altra peculiarità affascinante del mondo quantistico è la capacità di due o più oggetti di condividere un unico stato, un fenomeno noto come entanglement. Prendiamo ad esempio la luce: i fotoni possono essere generati in coppie “entangled”, ovvero connesse in modo tale che la misurazione di una proprietà di un fotone influenzi istantaneamente l’altro, indipendentemente dalla distanza che li separa.
Per decenni, si è creduto che l’entanglement potesse verificarsi solo tra particelle che avessero interagito fisicamente. Ma all’inizio degli anni ’90, il fisico Anton Zeilinger, futuro premio Nobel, dimostrò il contrario. Lui e il suo team proposero un esperimento che partiva da due coppie indipendenti di fotoni entangled: A e B erano entangled tra loro, così come C e D.
Con un ingegnoso apparato sperimentale, i fisici agirono sui fotoni B e C, uno per ogni coppia. Sebbene B e C venissero rilevati e distrutti, la loro interazione aveva un effetto sorprendente: i fotoni partner, A e D, che non avevano mai interagito direttamente, diventavano entangled. Questo fenomeno, chiamato scambio di entanglement, ha aperto nuove possibilità e rappresenta oggi un elemento fondamentale per lo sviluppo delle tecnologie quantistiche.
Nel 2021, il team guidato da Mario Krenn ha utilizzato un software chiamato PyTheus (unione di Python e Teseo) per progettare nuovi esperimenti di ottica. Il software rappresenta gli esperimenti ottici con una struttura matematica nota come grafo, composta da nodi e archi che simboleggiano i componenti sperimentali e i percorsi dei fotoni. L’obiettivo era trovare una configurazione sperimentale in grado di produrre uno stato quantistico desiderato, come ad esempio due particelle in uscita che non avevano mai interagito ma che ora erano entangled. Per farlo, il team ha creato una funzione matematica che misurava la differenza tra l’output generato e lo stato desiderato, permettendo all’intelligenza artificiale di iterare le modifiche fino a ridurre a zero la discrepanza.
L’intelligenza artificiale sta dimostrando la sua utilità anche nell’analisi dei dati complessi. Un esempio è il lavoro di Rose Yu, informatica presso l’Università della California, San Diego, e dei suoi colleghi. Essi hanno addestrato modelli di apprendimento automatico per identificare simmetrie nei dati del Large Hadron Collider. Una simmetria è una proprietà che rimane invariata sotto una trasformazione, come la simmetria rotazionale di un cerchio.
Il loro modello ha identificato le simmetrie di Lorentz, fondamentali per le teorie della relatività di Einstein, le quali stabiliscono che le leggi della fisica non cambiano a seconda della prospettiva di osservazione. Il modello ha dimostrato che, senza alcuna conoscenza preliminare della fisica, può estrarre questi principi fondamentali esclusivamente dai dati. Ad esempio, il tasso di produzione di particelle nel collisore rimane costante, indipendentemente dal momento della giornata, confermando l’assenza di una direzione preferenziale nello spaziotempo.
Sebbene l’intelligenza artificiale sia un potente strumento per scoprire schemi e pattern, la sfida di interpretarli e formulare nuove ipotesi fisiche rimane una prerogativa umana. Tuttavia, secondo il parere di esperti come Krenn e Yu, l’avvento dei grandi modelli linguistici (LLM) potrebbe presto cambiare questa situazione. Essi credono che l’IA possa assistere nella costruzione automatica di ipotesi, un traguardo che sembra ormai a portata di mano. Aephraim Steinberg dell’Università di Toronto condivide l’entusiasmo, affermando che potremmo essere sull’orlo di una nuova era in cui le scoperte scientifiche saranno facilitate in modo significativo dall’intelligenza artificiale, aprendo la strada a progressi prima inimmaginabili.
Lo studio è stato pubblicato su Quanta Magazine.
