Il matematico spagnolo Javier Gómez Serrano e Google Deepmind collaborano per risolvere il problema di Navier-Stokes da un milione di dollari.

Il matematico Javier Gómez Serrano , nato a Madrid 39 anni fa, ha collaborato con il gigante dell'intelligenza artificiale Google DeepMind per cercare di risolvere "presto" uno degli enigmi più diabolici conosciuti, quello delle equazioni di Navier-Stokes , come lui stesso ha rivelato a EL PAÍS. Si tratta di uno dei sette Problemi del Millennio, per la cui soluzione il Clay Institute degli Stati Uniti offre una ricompensa di un milione di dollari (e "fama immortale", come sottolinea il ricercatore spagnolo). La cosiddetta Operazione Navier-Stokes, in corso da tre anni con un team di 20 persone, è stata finora condotta con la massima discrezione, sebbene il capo di Google DeepMind, Demis Hassabis , si sia lasciato sfuggire in un'intervista di gennaio di essere "vicini alla soluzione di uno dei Problemi del Millennio", senza specificare quale. "Lo vedremo nel prossimo anno o anno e mezzo", ha dichiarato.

Gómez Serrano, professore alla Brown University (USA), parla pubblicamente dell'operazione per la prima volta. "C'è un consenso generale nella comunità in questo momento sul fatto che il problema sarà risolto presto, ma nessuno sa chi lo farà o come", spiega. La sfida risale al XIX secolo, quando due matematici, il francese Henri Navier e l'irlandese George Gabriel Stokes, pubblicarono indipendentemente, nel 1822 e nel 1845, le equazioni che descrivono il moto di fluidi come l'acqua e l'aria. In base alla temperatura, alla viscosità e alla velocità iniziale del fluido, le equazioni ne calcolano la velocità in un secondo momento. Due secoli dopo la loro enunciazione, non si sa se le soluzioni mantengano sempre una regolarità o se possa verificarsi un'esplosione , un improvviso cambiamento di comportamento, come se uno tsunami si scatenasse in un mare calmo. Queste equazioni sono essenziali per prevedere fenomeni importanti come il meteo, le inondazioni catastrofiche, il movimento di un aereo o il flusso sanguigno in un essere umano.

La soluzione dell'enigma sembra imminente. Gómez Serrano è co-leader di un team di cinque accademici che si sono conosciuti mentre lavoravano alla Princeton University e ora sono sparsi in diverse istituzioni negli Stati Uniti. Sono due geofisici, il taiwanese Ching-Yao Lai e il cinese Yongji Wang , autori di complessi modelli per il calcolo dello scioglimento dei ghiacci in Antartide, e tre matematici: l'australiano-britannico Tristan Buckmaster (l'altro co-leader), lo spagnolo Gonzalo Cao Labora e lo stesso Gómez Serrano, cresciuto nel quartiere operaio di Puente de Vallecas, dove era un habitué dei concerti rock calimochero presso il leggendario locale Hebe , così come di quelli della band Porretas .

Grandi menti matematiche sono precipitate nel baratro cercando di risolvere questa sfida, dedicando i migliori anni della loro vita accademica fino a ritrovarsi bloccate in un vicolo cieco. Nel 2014, il team di Thomas Hou al California Institute of Technology ha raggiunto un'importante svolta, grazie a una precedente semplificazione del problema. Il gruppo di Hou non ha utilizzato le equazioni di Navier-Stokes, ma una versione precedente, proposta nel 1752 dal matematico svizzero Leonhard Euler per descrivere il moto di fluidi ideali e privi di viscosità. I ​​ricercatori hanno prodotto una simulazione di un fluido all'interno di un cilindro, che, in determinate condizioni iniziali, sembrava dare origine a una " singolarità ": l'agognato tsunami in un mare calmo. Il team di Gómez Serrano ha utilizzato tecniche di intelligenza artificiale – reti neurali di apprendimento automatico – per perfezionare la soluzione e comprendere dove e come si forma la singolarità. I ​​loro risultati, pubblicati tre anni fa , sono stati interpretati come un segnale che una soluzione al problema da un milione di dollari era imminente .

Il matematico spagnolo ritiene che al mondo ci siano solo altri tre gruppi seriamente in competizione per risolvere l'enigma: il già citato Thomas Hou, in California; il tandem formato dall'egiziano Tarek Elgindi e dall'italianoFederico Pasqualotto , sempre negli Stati Uniti; e il team di Diego Córdoba , un madrileno di 53 anni che più di un decennio fa ha supervisionato la tesi di dottorato di Gómez Serrano presso l'Istituto di scienze matematiche di Madrid, su come le onde si infrangono nel mare.

"Il problema di Navier-Stokes è tremendamente difficile", riconosce il professore della Brown University. "Nessuno ha avuto successo usando la matematica tradizionale. Ciò che finora distingue la nostra strategia da tutte le altre è l'uso dell'intelligenza artificiale. Questo è il vantaggio che abbiamo e pensiamo che possa funzionare. Sono ottimista; i progressi sono molto, molto rapidi", osserva. A suo avviso, la soluzione arriverà entro i prossimi cinque anni.

Gómez Serrano ha appena partecipato a un'altra svolta storica con Google DeepMind: AlphaEvolve , un nuovo sistema di intelligenza artificiale che risolve complessi problemi matematici con un'efficienza senza precedenti. Il professore spagnolo e il suo collega americano Terence Tao , considerato il più grande matematico vivente, hanno testato il programma per quattro mesi con cinquanta enigmi. "Nel 75% dei casi, corrisponde al miglior risultato umano. In un altro 20%, migliora. Un tasso di successo del 95% è, francamente, impressionante", afferma Gómez Serrano.

"Penso che un essere umano addestrato, che legga la letteratura pertinente, programmi a fondo e si prepari per diversi mesi, potrebbe forse raggiungere questo obiettivo. Ma AlphaEvolve ci è riuscito in un giorno. Questo è il vero vantaggio. Può diventare uno strumento che accelera notevolmente la ricerca. Cambierà il nostro modo di fare matematica", sostiene.

Il capo di Google DeepMind, il neuroscienziato britannico Demis Hassabis , e il suo collega americano John Jumper hanno vinto il Premio Nobel per la Chimica lo scorso anno per aver creato AlphaFold2 , un sistema di intelligenza artificiale in grado di predire le complesse strutture di tutti i 200 milioni di proteine ​​conosciute. Il programma realizza in pochi minuti ciò che in precedenza richiedeva mesi di lavoro. La rivoluzione del nuovo sistema AlphaEvolve sta nel fatto che, a differenza di AlphaFold2 e del programma progettato per il puzzle di Navier-Stokes, non è stato creato con l'apprendimento automatico per risolvere un problema molto specifico, ma è un modello linguistico esteso, come ChatGPT, che risolve problemi in branche molto diverse della matematica senza essere uno specialista.

Demis Hassabis ha previsto che la cosiddetta intelligenza artificiale generale, un software con intelligenza simile a quella umana e capacità di autoapprendimento, arriverà intorno al 2030. Gómez Serrano è più cauto. "Ci sono persone, più audaci di me, che prevedono che, entro 5 o 10 anni, l'intelligenza artificiale sarà al livello dei migliori matematici della storia. Non lo so, ma so che sta progredendo a una velocità estrema", riflette. "Ci sono due correnti: gli ottimisti e i pessimisti, che pensano a Terminator [il film del 1984 in cui un'intelligenza artificiale si ribella agli umani]. Credo che ci porremo domande più complesse, che saremo in grado di comprendere meglio la natura e progettare materiali e medicine migliori. Credo che cambierà il mondo, e voglio credere che lo cambierà in meglio".