L’assegnazione del Nobel per la Fisica 2024 a John Hopfield e Geoffrey Hinton rappresenta un “grande riconoscimento anche per la fisica teorica“, con ripercussioni significative sui campi più avanzati della disciplina. Durante una conferenza stampa online, i ricercatori dell’Istituto Nazionale di Fisica Nucleare (Infn), impegnati in progetti d’avanguardia come la fisica delle particelle al Cern di Ginevra e lo studio delle onde gravitazionali presso l’osservatorio europeo Virgo, hanno discusso le implicazioni del premio.
Riccardo Torre, ricercatore della Sezione di Genova dell’Infn, ha sottolineato come questo Nobel “per la prima volta” dimostri che la fisica può spingersi ai confini di altre discipline. In particolare, l’apprendimento automatico, una tecnica sviluppata dai premi Nobel, sta diventando uno strumento fondamentale per la fisica moderna. “L’apprendimento automatico è la capacità di istruire un computer a svolgere compiti complessi, non programmandolo ma mostrandogli degli esempi“, ha spiegato Torre, evidenziando il potenziale di questa tecnologia per rivoluzionare il campo dell’informazione quantistica.
Francesco Di Bello, coinvolto nell’esperimento Atlas al Cern, ha affermato che l’apprendimento automatico è “uno strumento in grado di migliorare la comprensione dei dati e delle misure“, sottolineando che “sta annunciando l’inizio di una rivoluzione nell’uso dei dati“. Di Bello ha osservato come queste nuove tecniche siano in grado di trasformare l’approccio all’analisi dei dati sperimentali, aprendo nuove prospettive nella fisica delle particelle.
Massimiliano Razzano, dell’Università di Pisa e ricercatore dell’Infn, ha spiegato che le tecniche di apprendimento automatico giocano un ruolo chiave anche nella ricerca sulle onde gravitazionali. “Le reti neurali riconoscono e analizzano i segnali” rilevati dai dispositivi come Virgo, ha detto Razzano, aggiungendo che “in futuro potranno permettere di analizzare i segnali in tempo reale e localizzarli prima possibile“, migliorando così le osservazioni astronomiche sia spaziali che terrestri.
Un altro campo dove l’apprendimento automatico sta mostrando il suo potenziale è la diagnosi medica per immagini. Alessandra Retico, ricercatrice della sezione di Pisa dell’Infn, ha spiegato che tali tecnologie sono sempre più rilevanti “per una lettura automatica delle immagini”, contribuendo così al miglioramento della diagnostica e delle tecniche di imaging medicale.
L’assegnazione del Nobel a Hopfield e Hinton non solo onora il loro lavoro pionieristico nel campo dell’apprendimento automatico, ma segna anche l’inizio di una nuova era in cui fisica e intelligenza artificiale si integrano per affrontare sfide scientifiche sempre più complesse.
