Grazie ad uno studio condotto dall’Università Sant’Anna di Pisa si è individuata una sinergia tra modelli matematici e intelligenza artificiale che sarà utile agli scienziati ad estrarre, sotto forma di equazioni, le leggi che governano fenomeni naturali ancora poco compresi. Questo è l’obiettivo del progetto “ALPS – AI-based Learning for Physical Simulation” finanziato dallo European Research Council (ERC) tramite il programma ERC Starting Grant, considerato tra i più competitivi a livello internazionale
Il progetto è coordinato da Alessandro Lucantonio, professore associato dell’Istituto di BioRobotica della Scuola Superiore Sant’Anna di Pisa. Alla base dello studio l’intuizione che gli algoritmi siano in grado di comprendere la realtà. Il progetto ha come obiettivo quello di costruire nuovi algoritmi per favorire l’apprendimento automatico di modelli matematici da applicare al campo della fisica. Combinando intelligenza artificiale, dati sperimentali e teorie matematiche, si genereranno strumenti di simulazione avanzati in grado di mostrare più chiaramente dinamiche e leggi che regolano i fenomeni naturali ancora incompresi.
“La sinergia fra la matematica come linguaggio naturale per la fisica e gli algoritmi di intelligenza artificiale è la principale caratteristica innovativa di questo approccio che consentirà di ottenere modelli sempre più accurati e comprensibili da parte degli scienziati.”
In particolare, le teorie matematiche forniscono una grammatica e un insieme di concetti che verranno combinati dagli algoritmi per costruire modelli di sistemi fisici. Il prof. Lucantonio parla di matematica come linguaggio della natura capace di comunicare agli scienziati i segreti della realtà che ci circonda.
Per la buona riuscita dello studio è fondamentale l’utilizzo di moderni strumenti di calcolo scientifico ad alte prestazioni. Nel lungo termine, gli strumenti messi a disposizione da questo progetto permetteranno di affrontare le moderne sfide della ricerca scientifica nei settori della robotica e della medicina. Lo studio sulla crescita dei tumori, ad esempio, gioverà dello studio facendo importanti passi in avanti della diagnostica e nell’analisi delle criticità.