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Usare l’intelligenza artificiale per risolvere la meccanica quantistica

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http://scienzamagia.eu/la-meccanica-quantistica-e-troppo-difficile-per-lintelligenza-umana-ora-arriva-quella-artificiale-repubblica-it/
La funzione d'onda dell'equazione di Schrodinger di un atomo di idrogeno 
La funzione d'onda dell'equazione di Schrodinger di un atomo di idrogeno 

Una rete neurale è riuscita a risolvere un problema che non solo gli scienziati, ma nemmeno i supercomputer più potenti del mondo riuscivano a sbrogliare. Su Science l’articolo di un ricercatore italiano che lavora a Zurigo.

“CI SONO cose che voi umani non potete nemmeno immaginare” sorride Giuseppe Carleo, fisico teorico, citando Blade Runner. “Ma che i computer riescono a risolvere in un batter d’occhio”. L’ultima sfida vinta dal silicio riguarda i calcoli labirintici della meccanica quantistica. “Per noi umani si tratta di concetti completamente controintuitivi” spiega Carleo, originario di Agropoli in provincia di Salerno e oggi, a 33 anni, docente del Politecnico Federale di Zurigo (Eth), in Svizzera. “I computer, forse proprio perché non hanno intuizioni né preconcetti, se la cavano decisamente meglio”.

Carleo ha appena pubblicato su Science la descrizione di come un complesso problema di meccanica quantistica è stato risolto da un computer allenato a “pensare” con l’intelligenza artificiale. “L’obiettivo è descrivere il comportamento dei singoli atomi. Cercare di capire dove si trova ciascuno di loro”. A livello dell’infinitamente piccolo, però, non abbiamo certezze su cui poggiarci. Possiamo parlare solo di probabilità. E quando gli atomi sono tanti, tutte queste incertezze si accumulano l’una sull’altra, rendendo i calcoli troppo intricati per essere risolti da una mente umana o dai calcolatori tradizionali.

La meccanica quantistica è troppo difficile per l'intelligenza umana. Ora arriva quella artificiale
Giuseppe Carleo

Il classico esempio che fa capire quanto siano intrattabili alcuni problemi di meccanica quantistica per la nostra mente è quello del gatto di Schrodinger che, chiuso in una scatola, può essere contemporaneamente vivo o morto. “Per imparare le equazioni che descrivono alcuni di questi fenomeni – aggiunge il fisico italiano – uno studente all’università impiega giorni e giorni. Le reti neurali sono riuscite a farlo nel giro di poche ore”. Per arrivare al loro risultato, Carleo e il collega Matthias Troyer (che lavora anche al gruppo di computazione quantistica di Microsoft) hanno usato uno dei più potenti calcolatori d’Europa, che si trova a Lugano, al Centro svizzero di calcolo scientifico.

Finora l’intelligenza artificiale era riuscita a fare diagnosi in medicina, suggerire se comprare o vendere azioni, battere gli umani in giochi complessi come Go. L’esempio svizzero, per la prima volta, dimostra ora quanto le reti neurali possano sopravanzare le potenzialità del nostro cervello. Non sono solo in grado di fare un po’ meglio cose che anche noi facciamo. Ma si muovono con scioltezza in campi in cui la nostra mente ha la goffaggine di un elefante.

“In tutto il lavoro ci ha impegnato per sei mesi” spiega Carleo. “Il software deve prima di tutto imparare, escogitando soluzioni e selezionando quelle che più si avvicinano alle funzioni d’onda di Schrodinger. Poi diventa in grado di selezionare le informazioni importanti dall’ingestibile mole di dati che descrivono tutti gli atomi del nostro sistema. Così sfrondati, i calcoli possono essere risolti anche dai computer che abbiamo a disposizione”.

La strategia usata tra Zurigo e Lugano non è molto differente da quella che alcuni algoritmi usano già oggi per identificare gli aspetti rilevanti di un volto e riconoscerlo, ad esempio, in mezzo a una folla. “In entrambi i casi – spiega Carleo – le reti neurali devono imparare a selezionare gli elementi utili e trascurare quelli irrilevanti”. L’interesse di Microsoft in questa ricerca nasce dall’obiettivo di creare, un giorno, un computer quantistico: capace di sfruttare proprio le bizzarre leggi che regolano la danza degli atomi per risolvere problemi impossibili da affrontare per i calcolatori normali.

“Per ora il rischio che l’intelligenza artificiale superi quella umana è remoto” conclude Carleo. “In fondo a immettere i dati nel calcolatore siamo sempre noi. Ma devo ammettere che alcune soluzioni cui è arrivata la nostra rete neurale sono sicuramente corrette, ma per me incomprensibili”.

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