L’impiego dell’intelligenza artificiale nei processi di ricerca scientifica sta delineando nuovi scenari in diversi settori, dalla matematica pura all’astronomia, fino allo sviluppo di nuovi farmaci. Le recenti applicazioni dimostrano come i modelli linguistici avanzati e i sistemi di elaborazione dati non si sostituiscano al lavoro umano, ma forniscano piuttosto strumenti di analisi capaci di individuare schemi inediti e soluzioni alternative. Dalle scoperte supportate dai modelli di DeepMind nel campo della matematica complessa, alla mappatura di esopianeti attraverso l’analisi dei dati spaziali della Nasa, fino alle innovazioni nella progettazione farmacologica, l’integrazione tecnologica sta modificando le metodologie dei laboratori. Contestualmente a questa rapida evoluzione tecnica, emerge a livello europeo la necessità di un inquadramento normativo, con le prime iniziative politiche volte a inserire la regolamentazione degli algoritmi all’interno dei testi costituzionali.
Il supporto degli algoritmi nella ricerca matematica
Un matematico di Oxford sta sfogliando il lavoro prodotto da un sistema di intelligenza artificiale, trova un errore piuttosto grossolano, ma, nascosta dentro quell’errore, individua una strategia geniale che nessuno aveva mai immaginato: è accaduto davvero, ed è l’ennesimo episodio che ci aiuta a capire la fase che stiamo attraversando…più volte, in questa rubrica, abbiamo già ribadito che le intelligenze artificiali non sostituiscono i ricercatori, piuttosto li costringono a guardare dove non hanno mai guardato. Google DeepMind ha pubblicato un articolo scientifico sul suo modello AI co-mathematician, un sistema costruito sull’architettura del modello linguistico Gemini 3.1; l’interfaccia si ispira agli ambienti usati dai programmatori; quindi, un agente coordinatore suddivide il problema in filoni di ricerca paralleli, ciascuno affidato a sotto-agenti che scrivono codice, cercano letteratura scientifica, fanno ricerche e provano a dimostrare ipotesi. Il tutto viene poi sottoposto a revisori interni, anch’essi ovviamente artificiali; sul benchmark FrontierMath di livello 4, un indice di riferimento pensato per rimanere irrisolto dall’intelligenza artificiale per decenni, il sistema ha ottenuto il 48% di risposte corrette, il precedente record del 39,6% apparteneva a GPT-5.5 Pro di OpenAI.
La risoluzione dei problemi storici
Marc Lackenby, professore di Oxford, ha risolto un problema del Kourovka Notebook – una raccolta storica di questioni matematiche irrisolte – è partito da una dimostrazione che in precedenza era stata scartata perché si pensava che contenesse un passaggio errato…Lackenby, invece, ha riconosciuto in quel passaggio una strategia originale e ha saputo completare la prova.
L’analisi dei dati spaziali e la scoperta di nuovi esopianeti
Dall’astrazione matematica passiamo allo spazio perché l’intelligenza artificiale sta producendo risultati importanti anche in astronomia: un gruppo dell’Università di Warwick, in Inghilterra, ha sviluppato un sistema chiamato RAVEN (acronimo di RAnking and Validation of ExoplaNets, classificazione e convalida di pianeti extrasolari) e lo ha applicato ai dati raccolti negli ultimi quattro anni dal telescopio spaziale TESS della Nasa, che ha scrutato oltre 2,2 milioni di stelle. Il risultato, pubblicato sulla rivista Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, conferma l’esistenza di 118 nuovi esopianeti – di cui 31 mai individuati prima – e l’identificazione di oltre 2.000 possibili nuovi pianeti. Tra le scoperte più curiose ci sono dei pianeti che completano un’orbita intorno alla propria stella in meno di 24 ore e centinaia di pianeti del cosiddetto “deserto nettuniano” così vicini alla stella che – in teoria – non dovrebbero sopravvivere al calore.
I nuovi investimenti nella progettazione farmacologica
Abbiamo novità anche sul fronte della ricerca farmaceutica. Isomorphic Labs – società nata da Google DeepMind e guidata dal premio Nobel per la chimica 2024 Demis Hassabis – è in trattativa per raccogliere più di 2 miliardi di dollari…i fondi serviranno a sviluppare il suo Drug Design Engine (motore per la progettazione di farmaci), un sistema che, secondo i progettatori, raddoppia la precisione nel processo di identificazione dei punti di accesso attraverso cui i farmaci possono agire sulle proteine bersaglio.
Le iniziative politiche per la regolamentazione delle tecnologie
Intanto la politica prova a tenere il passo. Il primo ministro greco Kyriakos Mitsotakis ha proposto di inserire nella Costituzione un articolo dedicato all’intelligenza artificiale, la formulazione prevede che essa «sia al servizio della libertà dell’individuo e della prosperità della società, garantendo che i rischi vengano mitigati e che i vantaggi che offre siano pienamente realizzati». È la prima volta che un Paese europeo tenta di elevare al rango costituzionale la regolamentazione dell’intelligenza artificiale…la portata di questa tecnologia viene ormai percepita come una questione di ordine democratico.
