Giorgio Parisi è stato premiato con il Nobel per la Fisica grazie ai suoi studi sui cosiddetti sistemi fisici complessi, ossia dominati da casualità e disordine. Parisi è stato infatti in grado di immaginare e sistemare nuovi metodi per descrivere i sistemi complessi e per prevederne il comportamento a lungo termine. Tutto, a parere di chi conosce bene Parisi, nascerebbe da una teoria un po’ folle…
La folle teoria di Parisi
E forse lo stesso Parisi riconosce nella propria intuizione un pizzico di follia. L’idea partì alla fine degli anni ’70, quando tutta la fisica teorica sembrava congelata in una situazione di paralisi. Questa sua idea, oggi nota come teoria di Parisi, ha avuto subito un’eco profonda sulla fisica, ma non solo. Anche la biologia, le neuroscienze e l’informatica sono state influenzate dagli studi del professore romano. Ma che cosa sono i sistemi fisici compressi?
La realtà, vista al microscopio o con il telescopio (nell’infinitamente piccolo o nell’infinitamente grande), è fatta di sistemi complessi, ossia di parti e contingenze che interagiscono tra loro secondo leggi non sempre chiare e coerenti. In pratica, la fisica cerca da almeno duecento anni di capire come interpretare questi sistemi e come tradurli in calcoli matematici intelligibili (attraverso gli algoritmi).
In un sistema complesso abbiamo a che fare con miliardi di particelle dal comportamento caotico e indeterminabile. Dati confusi per via della loro distanza reciproca, e che spesso appartengono e al tempo stesso non appartengono a un insieme preso in esame. Vale a dire che la sola analisi modifica le loro caratteristiche. Non vale solo per la fisica subatomica ma anche per la biologia. Prendiamo per esempio un ecosistema. Come possiamo studiarne l’insieme, se il nostro stesso studio ne modifica la realtà? Se mi avvicino a uno scoiattolo per studiarlo, per esempio, devo per forza schiacciare l’erba, e in questo modo ho interferito con l’ecosistema. Le variabili in azioni sono più o meno infinite. In scienza si chiamano processi di random aggregation o algoritmi di clustering.
La soluzione del professore romano
E qui è arrivato Parisi con la sua intenzione di creare una teoria degli equilibri multipli. Per la fisica il problema del disordine e della complessità era nei cosiddetti vetri di spin, e il nostro professore stava lavorando proprio su questo argomento.
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A un certo punto, infatti, Parisi si è accorto che nei vetri di spin comparivano stati di equilibrio multipli (o complessi). Concentrandosi su quell’aspetto molto ristretto, il professore trovò una formula (il cosiddetto modello Kardar-Parisi-Zhang) per spiegare questa complessità. Poco dopo arrivò l’idea di estendere questa formula a tutti i sistemi complessi. Da quelli del cosmo a quelli della fisica quantistica.
La soluzione all’epocale problema dei sistemi complessi
Negli anni ’80 Parisi lavorò alla sistemazione di uno strumento di classificazione delle proprietà che definiscono l’equilibro di un sistema, proprio come succede nella biologia con la tassonomia (ovvero la classificazione gerarchica degli essere viventi). Per arrivare a delle conclusioni soddisfacenti il professore dovette aspettare il 2001.
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Fondamentale fu l’aiuto di alcuni ricercatori matematici, che dimostrarono la correttezza della teoria di Parisi. Da allora la scienza si è resa conto che la teoria di Parisi poteva essere funzionale a molti sistemi fisici.
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Ci sono alcuni ricercatori che studiavano le reti neurali artificiali collegate all’apprendimento che hanno confermato le teorie di Parisi e le stanno mettendo in pratica. E poi ci sono informatici alle prese con l’intelligenza artificiale. Anche loro hanno riscontrato la validità dello strumento di classificazione di Parisi ha introdotto.
