Due fisici italiani hanno risolto un problema di fisica aperto da 10 anni grazie all’uso di Claude

Il premio Nobel per la fisica Giorgio Parisi e il suo collega Francesco Zamponi sono riusciti a risolvere un problema rimasto aperto per più di 10 anni grazie al supporto di Claude, l'AI sviluppata da Anthropic. Il risultato, pubblicato sul “Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment”, va a completare una serie di studi pubblicati tra il 2012 e il 2014 insieme ai colleghi Patrick Charbonneau, Jorge Kurchan e Pierfrancesco Urbani.

In questi studi, il gruppo aveva lavorato su una rappresentazione teorica del “jamming”, cioè quel processo fisico per cui la viscosità di alcuni materiali come le schiume, i materiali granulari e i vetri aumenta all’aumentare della densità delle particelle, fino a rendere il sistema quasi “rigido”. Per avere un’immagine intuitiva, possiamo pensare al “jamming” come ad un “ingorgo stradale” di particelle. Quando il traffico aumenta, le automobili hanno sempre meno spazio per muoversi fino a bloccarsi completamente. Allo stesso modo, quando le particelle vengono compresse oltre un certo limite, non riescono più a spostarsi liberamente e il materiale diventa sempre più rigido.

Spiegare il funzionamento di questo processo dal punto di vista teorico non è affatto semplice, ma nello studio pubblicato nel 2014, i cinque ricercatori ne avevano dato una spiegazione e dimostrazione piuttosto esaustiva. Rimaneva, tuttavia, ancora aperto un punto: due parametri del modello, chiamati a e b, avevano sempre una somma pari a 1. Questa relazione era stata osservata attraverso simulazioni numeriche, ma mancava ancora una dimostrazione teorica che spiegasse perché dovesse essere necessariamente vera. Il problema è rimasto aperto per oltre dieci anni e ora, grazie all’utilizzo di Claude, Parisi e Zamponi hanno finalmente ricavato la dimostrazione teorica di questo risultato.

Negli ultimi mesi stanno aumentando i casi in cui l'intelligenza artificiale viene utilizzata per affrontare problemi matematici e teorici di alto livello. Al di là dell'importanza scientifica della dimostrazione, questo lavoro rappresenta un esempio concreto e documentato di come un modello di intelligenza artificiale possa contribuire alla risoluzione di un problema aperto nella fisica teorica.

Proprio per questo gli autori hanno deciso di rendere pubbliche tutte le conversazioni con Claude, permettendo di ricostruire nel dettaglio come il modello sia stato utilizzato durante il lavoro e fornendo indicazioni su come impiegare questi strumenti in modo rigoroso nella ricerca scientifica.

Come è stato usato l’AI Claude da Parisi e Zamponi per la dimostrazione

Per ottenere la dimostrazione, i due fisici si sono fatti supportare da Claude. In particolare, dai modelli Sonnet 4.6 e Opus 4.7. Come dichiarato all’interno dell’articolo stesso:

Il modello Opus 4.7 ha sostanzialmente elaborato la dimostrazione in autonomia, con una supervisione minima da parte nostra.

Questa frase, però, rischia di essere fuorviante se letta senza il contesto: in realtà, la guida esperta dei due ricercatori è stata fondamentale.

Nella prima conversazione, disponibile integralmente online, Parisi ha guidato Opus per ricreare i risultati del paper precedente, facendogli analizzare le equazioni già note e generare il codice nel linguaggio di programmazione C++ per risolverle numericamente; ha poi verificato che i risultati coincidessero con quelli pubblicati.
Solo dopo aver ricostruito correttamente tutto il quadro teorico, Parisi gli ha chiesto di trovare una dimostrazione analitica della relazione mancante.

Una volta ottenuta una prima versione della dimostrazione, i due ricercatori l’hanno verificata attentamente e, nella seconda conversazione, Zamponi ha segnalato a Claude alcune incongruenze presenti nella versione iniziale e l’ha guidato nella correzione delle stesse. Il modello Claude Sonnet 4.6 è stato poi utilizzato per rifinire ulteriormente alcuni passaggi meno complessi.

In ogni fase di questa dimostrazione, quindi, i ricercatori hanno controllato, revisionato, modificato e perfezionato tutte le risposte di Claude.

Perché il problema non è stato risolto prima

Nell’articolo gli autori si pongono una domanda interessante: perché questa dimostrazione non era stata trovata prima, nonostante il problema fosse aperto da oltre dieci anni?

Parisi e Zamponi rispondono con onestà che non avevano nemmeno provato l’approccio suggerito da Claude, perché erano convinti che dietro la relazione da dimostrare si nascondesse qualcosa di più profondo, una struttura matematica nuova o una simmetria non ancora vista. Cercavano una spiegazione complessa, e questo li ha portati a trascurare un percorso concettualmente più semplice, ma estremamente laborioso a causa della quantità di calcoli necessari.

Questo studio ci mostra uno degli aspetti più interessanti dell’utilizzo dell’AI nella ricerca scientifica. L’intuizione di chi fa ricerca resta fondamentale per formulare le domande giuste, valutare i risultati e capire quali problemi meritino di essere affrontati. L’AI, però, può diventare uno strumento molto efficace per verificare passaggi laboriosi o percorrere strade che un essere umano potrebbe scartare perché troppo lunghe o ripetitive.

Più che automatizzare la ricerca, casi come questo mostrano come l'intelligenza artificiale possa ampliare lo spazio delle idee che gli scienziati riescono a esplorare. E, in alcuni casi, aiutare a chiudere problemi rimasti aperti per anni.

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