Cosa c’è dentro un buco nero? I computer quantistici potrebbero simularlo
Il calcolo quantistico e l’apprendimento automatico sono spesso descritti come le prossime grandi rivoluzioni tecnologiche. Ma c’è un dettaglio cruciale: non sono strumenti universali. Queste tecnologie offrono vantaggi significativi solo in ambiti molto specifici, e raramente si incontrano nello stesso problema. Un’eccezione, però, potrebbe essere la risposta a una delle domande più complesse della fisica moderna: qual è il legame tra la Relatività Generale di Einstein e il Modello Standard delle particelle?
Un team di ricercatori dell’Università del Michigan e del RIKEN ha sviluppato un algoritmo innovativo che potrebbe fare luce su questo enigma. Il punto di incontro tra questi due pilastri della fisica? I buchi neri. Questi giganti cosmici sono dominati dalla gravità estrema prevista dalla Relatività Generale, ma attorno ai loro orizzonti degli eventi turbinano particelle che obbediscono alle regole del Modello Standard, il quadro teorico che descrive le particelle elementari e le loro interazioni.
Esiste una teoria affascinante, chiamata dualità olografica, che suggerisce come il comportamento delle particelle vicino a un buco nero possa essere una proiezione bidimensionale di ciò che accade all’interno del buco nero stesso, in tre dimensioni. In altre parole, studiando le particelle in superficie, potremmo capire cosa succede nel cuore oscuro di un buco nero. Questo approccio potrebbe essere la chiave per unificare la Relatività Generale, che governa i buchi neri, e il Modello Standard, che descrive le particelle.
Il problema? La dualità olografica è estremamente difficile da modellizzare con gli strumenti computazionali attuali. Ed è qui che entrano in gioco il calcolo quantistico e l’apprendimento automatico. Enrico Rinaldi, fisico dell’Università del Michigan e del RIKEN, ha guidato un team per sviluppare un nuovo approccio che sfrutta entrambe queste tecnologie all’avanguardia.
Indice
Il ruolo del calcolo quantistico
Il calcolo quantistico è particolarmente adatto per simulare fenomeni legati alla fisica delle particelle, poiché opera secondo le stesse leggi quantistiche che governano il mondo subatomico. Rinaldi e il suo team hanno utilizzato un algoritmo quantistico per modellizzare le particelle coinvolte nella dualità olografica. Attraverso un modello di matrice quantistica, hanno cercato di determinare lo stato di energia più basso del sistema, noto come “stato fondamentale”. Questo approccio permette di risolvere complessi problemi di ottimizzazione, fondamentali per comprendere il comportamento delle particelle attorno a un buco nero.
L’apprendimento automatico entra in campo
Ma il calcolo quantistico non è l’unica strada percorribile. Il team ha anche utilizzato una rete neurale, una forma di intelligenza artificiale ispirata al funzionamento del cervello umano, per affrontare lo stesso problema. Anche in questo caso, l’obiettivo era trovare lo stato fondamentale di un sistema descritto da una funzione d’onda quantistica, che rappresenta le particelle sulla superficie del buco nero. Sorprendentemente, la rete neurale ha ottenuto risultati altrettanto validi, dimostrando che l’apprendimento automatico può essere un’alternativa efficace al calcolo quantistico per questo tipo di problemi.
Un passo avanti nella comprensione
Secondo Rinaldi, questi nuovi metodi rappresentano un significativo miglioramento rispetto alle tecniche precedenti. “Altri approcci possono determinare l’energia dello stato fondamentale, ma non l’intera struttura della funzione d’onda”, ha spiegato in un comunicato stampa. Questo dettaglio è cruciale, perché la funzione d’onda contiene informazioni complete sul sistema, aprendo la strada a una comprensione più profonda dei fenomeni fisici coinvolti.
Cosa ci aspetta nel futuro?
Cosa significa tutto questo per la nostra comprensione dei buchi neri e dell’unificazione tra Relatività Generale e Modello Standard? Per ora, rimane un mistero. Tuttavia, questi algoritmi potrebbero essere il primo passo verso una teoria quantistica della gravità, un obiettivo da lungo tempo inseguito dai fisici teorici. Modellizzare l’interno di un buco nero attraverso funzioni d’onda quantistiche è un’idea promettente, ma c’è ancora molto lavoro da fare.
Una cosa è certa: con il calcolo quantistico e l’apprendimento automatico che continuano a evolversi, è solo questione di tempo prima che qualcuno riesca a far luce su uno dei segreti più oscuri dell’universo: cosa c’è davvero dentro un buco nero?
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