La sfida più grande nel catturare le onde gravitazionali è che la frequenza di campionamento dei dati dell’osservatorio interferometro laser delle onde gravitazionali è estremamente elevata, raggiungendo una frequenza maggiore di 16.000 volte al secondo, con decine di migliaia di canali di campionamento, per cui la quantità di dati è estremamente ampia. Si comprende allora che con l’apprendimento automatico dell’Ia e metodi all’avanguardia nel campo dell’elaborazione dei dati, si può migliorare l’efficienza della ricerca
Essendo un ramo importante delle scienze naturali, la fisica studia le leggi e i fenomeni fondamentali come la materia, l’energia, la meccanica e il movimento, fornendo un’importante base teorica affinché gli esseri umani comprendano ed esplorino il mondo naturale: per la precisione, la fisica modellizza matematicamente la natura.
Con il progresso della scienza e della tecnologia e il rapido sviluppo dell’intelligenza artificiale, la fisica si trova ad affrontare nuove sfide e opportunità. L’applicazione dell’intelligenza artificiale sta cambiando i metodi di ricerca e la traiettoria di sviluppo della fisica, offrendo nuove possibilità per il progresso e l’innovazione.
L’intelligenza artificiale può aiutare i fisici a costruire modelli più accurati e complessi e ad analizzare e interpretare esperimenti e dati forniti dall’osservazione. Dobbiamo tenere presenti algoritmi quali l’apprendimento automatico (machine learning) di cui il deep learning ne fa parte.
La differenza sta nel fatto che il deep learning è più avanzato: un algoritmo di deep learning non è condizionato dall’esperienza dell’utilizzatore. Esempio: nel machine learning non deep, per distinguere cani e gatti bisogna dirgli «fallo in base alle orecchie, peli, ecc…», nel deep learning le caratteristiche distintive le estrae il codice da solo e, spesso o sempre, in realtà, sono pattern che noi umani non saremmo mai in grado di avere!
Questo lo fa nel seguente modo: gli si dà un insieme di dati di allenamento e i risultati attesi. L’algoritmo inizia a fare prove su questo riconoscimento fino a che non raggiunge un valore di accuratezza accettabile sulla base di quello che gli deve risultare usando la matematica iterativa (ed ovviamente vi è nella costruzione dell’algoritmo la mano umana) e quando si è “aggiustato”, lo puoi usare su foto sconosciute di cani e gatti, non usate per imparare, in modo che esso le classifichi all’umano senza che lo debba fare l’umano stesso con i suoi occhi. Date queste premesse l’intelligenza artificiale può scoprire modelli e correlazioni nascoste da grandi quantità di dati, aiutando i fisici a comprendere e prevedere i relativi fenomeni.
L’intelligenza artificiale può essere applicata alla ricerca di fisica teorica e fisica computazionale per migliorare l’efficienza e l’accuratezza dei modelli e dei metodi di calcolo. Ad esempio, l’intelligenza artificiale può aiutare i fisici a sviluppare metodi di simulazione numerica in quanto l’apprendimento automatico non è solo per classificazione, ma anche per previsione numerica, utile soprattutto in ambito finanziario, risultando più efficiente ad accelerare esperimenti e calcoli.
L’intelligenza artificiale ha anche ampie applicazioni nei campi della fisica e dell’informatica quantistiche. La fisica quantistica è una branca della scienza che studia il comportamento delle particelle microscopiche e le leggi della meccanica quantistica, mentre l’informatica quantistica è un campo emergente che utilizza le caratteristiche della meccanica quantistica per l’elaborazione e i calcoli delle informazioni. L’intelligenza artificiale può aiutare i fisici a progettare sistemi e algoritmi quantistici più complessi e promuovere lo sviluppo e l’applicazione dell’informatica.
Molto importante è anche l’applicazione dell’intelligenza artificiale negli esperimenti di fisica delle alte energie e di fisica delle particelle. La fisica delle alte energie studia la struttura e l’interazione delle particelle microscopiche, mentre la fisica delle particelle studia l’origine e l’evoluzione dell’universo. L’intelligenza artificiale può aiutare i fisici ad analizzare ed elaborare grandi quantità di dati sperimentali e a scoprire potenziali nuove particelle e fenomeni fisici.
La tecnologia dell’intelligenza artificiale può migliorare l’efficienza della ricerca fisica e accelerare il processo di ricerca scientifica. La ricerca fisica spesso richiede grandi quantità di dati sperimentali e modelli computazionali complessi, e l’intelligenza artificiale può snellire il lavoro dei fisici nello scoprire modelli e correlazioni nascoste in questi dati. L’intelligenza artificiale può anche fornire modelli fisici più accurati e dettagliati, aiutando i fisici a risolvere problemi scientifici ancor più complessi.
La ricerca fisica tradizionale si basa spesso su teorie ed esperimenti esistenti, mentre l’intelligenza artificiale può aiutare i fisici a scoprire nuovi fenomeni e leggi fisiche. Portando alla luce modelli e correlazioni da grandi quantità di dati, l’intelligenza artificiale stimola i fisici a proporre nuove ipotesi e teorie, promuovendo lo sviluppo e l’innovazione.
L’applicazione dell’intelligenza artificiale esplora campi e fenomeni sconosciuti. Analizzando ed estraendo informazioni da grandi quantità di dati, l’intelligenza artificiale espande la portata e la profondità della ricerca fisica.
Lo sviluppo dell’intelligenza artificiale offre nuove opportunità per l’integrazione della fisica con altre discipline. Ad esempio, la combinazione di intelligenza artificiale e scienze biologiche può coadiuvare i fisici a studiare sistemi biologici complessi e i relativi fenomeni. La combinazione di intelligenza artificiale e chimica può aiutare i fisici a studiare la struttura molecolare e le reazioni chimiche.
Sebbene la tecnologia dell’intelligenza artificiale abbia ampie prospettive di applicazione nella ricerca in fisica, deve affrontare anche alcune sfide. Ciò include: l’acquisizione e l’elaborazione dei dati poiché esse sono il problema principale, soprattutto se si affrontano questioni nuove per cui le banche dati sono scarse; la creazione e la verifica del modello fisico, la selezione e l’ottimizzazione degli algoritmi. A questo proposito va detto che il boom del deep learning si è avuto principalmente per l’aumento dei dati disponibili grazie a internet e all’avanzamento dello hardware, le reti che chiunque usa possono girare sui propri computer portatili, pur se lentamente, ma questo sarebbe stato impensabile negli anni Novanta, quando già ci si pensava larvatamente al deep learning. Non per nulla si parla di “democratizzazione del deep learning”.
Lo sviluppo futuro richiede cooperazione e scambi tra fisici e professionisti dell’intelligenza artificiale per risolvere congiuntamente queste sfide e applicare meglio questa nuova tecnologia alla ricerca e alle applicazioni della fisica.
Essendo una tecnologia emergente, l’intelligenza artificiale sta rivoluzionando la fisica tradizionale. Applicando l’intelligenza artificiale, i fisici possono costruire modelli più accurati e complessi, analizzare e spiegare esperimenti fisici e dati di osservazione. L’intelligenza artificiale necessariamente accelera il processo di ricerca in fisica e promuovere lo sviluppo e l’innovazione della fisica cosiddetta tradizionale.
Tuttavia, l’intelligenza artificiale deve ancora affrontare alcune sfide e problemi nella ricerca fisica, che richiedono ulteriori studi ed esplorazioni. In futuro, la tecnologia dell’intelligenza artificiale sarà ulteriormente utilizzata nella ricerca e nelle applicazioni della fisica, offrendo maggiori opportunità e sfide allo sviluppo e all’innovazione.
La tecnologia dell’intelligenza artificiale è utilizzata anche nella ricerca sulle onde gravitazionali, il cui Premio Nobel per la fisica nel 2017 è stato conferito a Rainer Weiss (Germania), Barry C. Barish (Stati Uniti d’America) e Kip S. Thorne (idem).
Questo gruppo di scienziati ha rilevato il 14 settembre 2015 il segnale dell’onda gravitazionale di un sistema di due buchi neri che si fondeva per la prima volta. In quel momento, ha innescato un rivoluzione nella comunità astrofisica: il gruppo di ricerca coinvolto nella scoperta delle onde gravitazionali fu indicato sin da allora come candidato al Premio Nobel per la fisica.
I due buchi neri si trovano a circa 1,8 miliardi di anni luce dalla Terra. Le loro masse prima della fusione erano equivalenti rispettivamente a 31 e 25 nostri soli. Dopo la fusione, la massa totale era equivalente a 53 nostri soli. Tre soli furono convertiti in energia e rilasciata sotto forma di onde gravitazionali.
Per un certo periodo, le onde gravitazionali hanno attirato l’attenzione e la curiosità non solo degli scienziati ma anche dei comuni cittadini. Pur essendo una forza debole – un bambino sollevando un giocattolo lo dimostra ampiamente – l’interazione gravitazionale ha sempre creato interrogativi: ma cosa sono le onde gravitazionali?
In parole povere ed in breve, questo concetto di onde gravitazionali deriva dalla teoria della relatività generale di Einstein. Sappiamo tutti che la teoria della relatività discute sempre la relazione dialettica tra spazio-tempo e materia, e il punto di vista delle onde gravitazionali è che la materia causa increspature e si piega nello spazio-tempo. La curva si propaga verso l’esterno dalla sorgente di radiazione sotto forma di un’onda. Quest’onda trasmette energia quale radiazione gravitazionale e la velocità delle onde gravitazionali è vicina a quella della luce. Un caso estremo è un buco nero. La sua supermassa provoca una distorsione dello spazio-tempo e la luce non può sfuggire e scivola dentro di esso.
Perché la nostra conoscenza di base della scienza fisica tradizionale si basa sulla teoria della gravitazione universale di Newton, si parte dal presupposto che tutti gli oggetti hanno un’attrazione reciproca. La dimensione di questa forza è proporzionale alla massa di ciascun oggetto. Einstein credeva che questa teoria fosse superficiale. Il motivo di ciò che sembra essere l’effetto della gravità è dovuto alla distorsione dello spazio e del tempo. Per cui se la legge di gravitazione universale newtoniana è approssimativa, la nostra attuale conoscenza che si basa sulla fisica tradizionale sta andando fuori strada? La questione è imbarazzante: per cui lasciamo agli scienziati il compito di studiare ulteriormente chi ha ragione e chi ha torto.
Detto questo, però, la ricerca scientifica cosmica attualmente utilizza sempre più tecniche di analisi dell’intelligenza artificiale, come il predetto rilevamento e la scoperta delle onde gravitazionali.
La sfida più grande nel catturare le onde gravitazionali è che la frequenza di campionamento dei dati LIGO (Laser Interferometer Gravitational-Wave Observatory: osservatorio interferometro laser delle onde gravitazionali) è estremamente elevata, raggiungendo una frequenza maggiore di 16.000 volte al secondo, con decine di migliaia di canali di campionamento, per cui la quantità di dati è estremamente ampia. Si comprende allora che con l’apprendimento automatico dell’IA, ecc. e metodi all’avanguardia nel campo dell’elaborazione dei dati, si può migliorare l’efficienza della ricerca.
