L’intelligenza artificiale imita il cervello umano: dalla Statale di Milano un nuovo algoritmo per l’AI quantistica

La ricerca italiana punta su “rumore” e memoria evanescente per rendere i computer quantistici più efficienti

L’intelligenza artificiale continua a evolversi prendendo ispirazione dal funzionamento del cervello umano. È questa la direzione seguita da un gruppo di ricercatori dell’Università Statale di Milano, che ha sviluppato un nuovo algoritmo capace di utilizzare il cosiddetto “rumore di fondo” per migliorare l’analisi di grandi quantità di dati in sequenza.

Lo studio, pubblicato sulla rivista scientifica Npj Quantum Information, apre prospettive importanti nel campo dell’intelligenza artificiale quantistica, un settore strategico anche per l’Europa e per l’Italia, sostenuto negli ultimi anni dagli investimenti del Pnrr e dai programmi comunitari dedicati alle tecnologie avanzate.

Come funziona il nuovo algoritmo sviluppato alla Statale

Il progetto è stato coordinato da Enrico Prati, docente di Fisica teorica della materia presso il Dipartimento di Fisica “Aldo Pontremoli” dell’Università Statale di Milano.

L’idea alla base della ricerca nasce dall’osservazione del comportamento dei neuroni umani. Nel cervello, infatti, le informazioni vengono elaborate in un ambiente estremamente “rumoroso”, cioè ricco di interferenze e segnali di disturbo. Nonostante ciò, il sistema nervoso riesce comunque a mantenere elevata efficienza e capacità di elaborazione.

Secondo i ricercatori, lo stesso principio può essere applicato ai computer quantistici, macchine sperimentali che sfruttano le leggi della meccanica quantistica per processare enormi quantità di dati attraverso i qubit, le unità fondamentali dell’informazione quantistica.

Il ruolo del “rumore” nei computer quantistici

Tradizionalmente, il rumore di fondo rappresenta uno dei principali ostacoli allo sviluppo dei computer quantistici. Qualsiasi interazione incontrollata tra qubit e ambiente esterno può alterare lo stato quantistico e compromettere i calcoli.

Il team milanese ha invece trasformato questo limite in una risorsa.

“Una delle caratteristiche sorprendenti dei neuroni è che lavorano bene nonostante siano immersi in un contesto molto rumoroso”, spiega Prati. “Questo ha ispirato modelli di intelligenza artificiale in cui il rumore diventa un ingrediente fondamentale per eliminare le informazioni troppo vecchie e mantenere più efficiente il processo di elaborazione”.

Questo meccanismo prende il nome di “memoria evanescente” e consente al sistema di conservare solo le informazioni più rilevanti, migliorando stabilità e controllo nell’analisi di sequenze molto lunghe di dati.

Dalla teoria alla pratica grazie ai fondi del Pnrr

L’idea risale al 2015, ma all’epoca mancavano le infrastrutture tecnologiche necessarie per verificarla concretamente.

La svolta è arrivata con i finanziamenti del Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza, avviati alla fine del 2023, che hanno permesso al gruppo di ricerca di sviluppare e testare il modello.

Dopo due anni di lavoro, i ricercatori non solo hanno dimostrato che l’approccio funziona, ma hanno anche individuato un sistema per generare e controllare artificialmente il rumore necessario al funzionamento dell’algoritmo.

Le possibili applicazioni: dalla genetica al clima

Questa particolare forma di intelligenza artificiale, definita “ad eco” per via del progressivo decadimento delle informazioni nel tempo, potrebbe avere numerose applicazioni pratiche.

Tra i possibili utilizzi indicati dai ricercatori figurano:

Analisi genetica

L’elaborazione di lunghe sequenze di geni e dati biologici complessi.

Mercati finanziari

L’analisi di serie storiche e l’individuazione di pattern nei dati economici e finanziari.

Reti energetiche

La previsione dei carichi nelle reti di distribuzione elettrica, tema centrale nella transizione energetica europea.

Previsioni meteorologiche

La simulazione di scenari climatici avanzati, compresa la possibile creazione di un “digital twin” della Terra, ovvero una replica digitale del pianeta utilizzata per simulazioni ambientali e climatiche.

L’ispirazione arriva ancora dalla natura

Per il coordinatore dello studio, il cervello umano continua a rappresentare uno dei modelli più sofisticati per lo sviluppo delle nuove tecnologie.

“Ancora una volta la natura si dimostra un’eccellente fonte di ispirazione”, conclude Prati. “Strategie perfezionate in milioni di anni di evoluzione possono aiutare la tecnologia a migliorarsi e a trovare nuove soluzioni”.

La ricerca della Statale di Milano conferma così il ruolo crescente dell’Italia nel panorama internazionale delle tecnologie quantistiche, un settore destinato ad avere un impatto sempre più rilevante su industria, scienza e innovazione digitale.

Mele Frediano

Frediano Mele scrive per ToscanaCalcio.net occupandosi di notizie, politica, economia, tecnologia, sport, intrattenimento e lifestyle. Si concentra su informazioni chiare, attualità e temi di interesse per i lettori, offrendo contenuti affidabili e facilmente comprensibili.