Fisica teorica: risolto un enigma decennale grazie alla collaborazione con l'intelligenza artificiale
Il Premio Nobel Giorgio Parisi e il fisico Francesco Zamponi hanno risolto un enigma decennale sul jamming grazie alla collaborazione con l'IA. Un passo storico che mostra come l'intelligenza artificiale sia in grado di potenziare anche la creatività umana nella ricerca scientifica.
La fisica teorica ha raggiunto, in questi giorni, un risultato di grande interesse, che testimonia una importante accelerazione nelle "pratiche" di ricerca scientifica. Il Premio Nobel per la Fisica Giorgio Parisi e il fisico Francesco Zamponi hanno annunciato di aver formalizzato la soluzione di un problema matematico che era ad un punto fermo da oltre 10 anni.
La scoperta, contenuta nel paper depositato su arXiv il 2 giugno 2026, è stata resa possibile attraverso un processo di "collaborazione assistita" dal modello linguistico (LLM) Claude di Anthropic. Si tratta di una dimostrazione concreta di come l'intelligenza artificiale stia rivoluzionando il mondo della Scienza, supportando il lavoro di analisi e di speculazione dei ricercatori.
La fisica dell'intasamento: cos’è il jamming
Per capire che cosa sia il jamming, oggetto dello studio, dobbiamo immaginare di avere un contenitore pieno di piccole sfere, come biglie, granelli di sabbia o goccioline di un'emulsione. Se proviamo a versarle, queste scorrono liberamente come un liquido.
Tuttavia, se aumentiamo la densità, ovvero se "impacchettiamo" le sfere in uno spazio sempre più ridotto, arriverà un momento critico in cui il movimento diventerà impossibile. Il materiale, pur essendo composto da elementi discreti, da parti separate e non da una sostanza continua, passerà da uno stato fluido a uno rigido, capace anche di sopportare sforzi meccanici. Questo blocco improvviso è chiamato dai fisici jamming.
Un enigma durato 10 anni
l problema che ha impegnato Parisi e Zamponi non riguardava solo l'osservazione fisica di questo "blocco", ma il "comportamento matematico" che lo governa. Per oltre un decennio, i ricercatori hanno osservato una cosa sorprendente: in questo specifico fenomeno, alcune proprietà fondamentali del sistema si comportavano secondo una precisa legge matematica, che però nessuno riusciva a spiegare.
Sebbene i calcoli numerici confermassero regolarmente questo comportamento, per anni è mancata una dimostrazione analitica formale. I fisici sapevano che il risultato fosse corretto, ma non riuscivano a derivare la legge teorica che lo giustificasse, frenati da complessità di calcolo che sembravano essere insormontabili con i metodi tradizionali.
L’incontro con Claude: trovare il passaggio laterale
Per superare l'impasse, i ricercatori hanno deciso di integrare nel loro processo di lavoro l'intelligenza artificiale Claude, sviluppata da Anthropic. L'IA non è stata utilizzata per fare semplicemente i calcoli, ma come un vero e proprio partner di ragionamento. Dopo circa 40 sessioni di dialogo, Claude ha suggerito di guardare al problema attraverso la costruzione di una funzione ausiliaria.
Si è trattato di un approccio che i ricercatori avevano escluso a priori, probabilmente a causa di condizionamenti professionali (bias cognitivi) che li spingevano a cercare soluzioni in strutture matematiche troppo complesse.
In pratica, mentre i 2 fisici cercavano di scalare la montagna seguendo il sentiero principale ma molto impervio, l'IA ha suggerito un "passaggio laterale", da loro ignorato, che invece ha trasformato un problema algebricamente proibitivo in una forma molto più lineare e risolvibile.
Rigore umano e intelligenza artificiale: una sinergia vincente
È importante chiarire che Claude non ha risolto l'enigma in totale autonomia. La scienza richiede un rigore che un'IA, da sola, non può garantire. La stessa proposta iniziale, fornita dal modello, conteneva diverse imprecisioni.
Parisi e Zamponi hanno dovuto verificare linea per linea la logica suggerita dall'IA, correggendo le condizioni al contorno e raffinando con precisione i passaggi algebrici.
Inoltre, i ricercatori hanno dovuto prestare molta attenzione a un comportamento tipico delle intelligenze artificiali, la loro tendenza a "dare ragione" all'utente. Spesso, infatti, un'IA tende a confermare le tesi che il ricercatore sembra prediligere, finendo per assecondarlo anche quando il percorso logico è sbagliato.
Per evitare questo rischio, il team ha impiegato "tecniche di verifica incrociata", mettendo il modello di fronte a continue obiezioni e costringendolo a giustificare rigorosamente ogni suo singolo passaggio. In questo modo, i fisici si sono assicurati che il modello non stesse semplicemente "ripetendo" quanto desiderato da loro, ma che l'IA fosse effettivamente impegnata a costruire una soluzione logicamente corretta.
Il futuro del progresso scientifico
Questo successo segna un profondo cambio di paradigma:
I modelli linguistici possono aiutare gli esperti a scavalcare i propri schemi mentali consolidati che, paradossalmente, possono diventare anche dei limiti. Se una mente geniale come quella di Giorgio Parisi ha trovato tanto utile questa collaborazione, è evidente che ci stiamo avviando verso una diffusione sempre maggiore di questi strumenti nella fisica teorica e in altri campi complessi.
Invece la creatività umana ha trovato un partner capace di processare e suggerire percorsi logici alternativi, a velocità senza precedenti. La scienza, dunque, si arricchisce di contributi preziosi, rendendo finalmente raggiungibili enigmi che, fino a pochissimo tempo fa, erano considerati irrisolvibili.