Dalla teoria di Parisi la memoria della complessità

I sistemi complessi possono dimenticare le tappe che hanno percorso durante la loro evoluzione, e facendo questo ringiovaniscono, ma sono anche capaci di tornare a ricordare il cammino che avevano percorso e recuperare l'esperienza perduta: è una nuova finestra sulla complessità aperta dalla teoria cha ha valso il Nobel per la Fisica 2021 a Giorgio Parisi e che si annuncia già piena di conseguenze per molti campi della ricerca, a partire dall'organizzazione dei sistemi biologici.

Il risultato è pubblicato sulla rivista Nature Physics dalla collaborazione italo-spagnola della quale fa parte il gruppo del dipartimento di Fisica dell'Università Sapienza di Roma composto da Parisi, Enzo Marinari, Federico Ricci Tersenghi e Ilaria Paga, dell'istituto di Nanotecnologia del Consiglio Nazionale delle Ricerche. Per la Spagna hanno partecipato le università Complutense di Madrid, di Extremadura e di Saragozza.

"Grazie a questa ricerca si stanno aprendo molte finestre. Per esempio, siamo in grado di capire i principi sui quali si organizzano i sistemi biologici, o ancora di capire meglio i sistemi vetrosi e modellarne le capacità", dice Marinari all'ANSA.

Un altro protagonista della ricerca è il supercomputer Janus, alla realizzazione del quale hanno partecipato Parisi e molti degli autori, italiani e spagnoli, dello studio appena pubblicato. Le osservazioni riguardano i vetri di spin, ossia uno dei complessi stati della materia nel quale la legge di Parisi è riuscita a trovare un ordine. "Sono sistemi nei quali sappiamo che esiste un ordine molto complesso, ma ignoravano quale fosse", osserva Marinari. "Gli esperimenti fatti 25 anni fa - prosegue - indicano che nei vetri di spin accadono cose strane, che non si riusciva a analizzare nemmeno con la teoria di Parisi. Con l'aiuto di Janus, e con grandissime simulazioni numeriche, dopo 25 anni siamo riusciti a far emergere questi comportamenti".

Il puzzle dei vetri di spin che ha sfidato i fisici negli ultimi 25 anni è la proprietà di questo particolare stato della materia, a determinate temperature, di evolversi molto lentamente e di invecchiare. Ma se la temperatura viene ulteriormente abbassata, il sistema può ringiovanire senza però dimenticare la sua vera età. "Questi materiali sembrano normali, ma hanno qualità nascoste: sembrano stabili, ma si evolvono in maniera segreta e questa evoluzione li porta a invecchiare, ma poi l'invecchiamento scompare e avviene un ringiovanimento", osserva Marinari. In pratica, quando il sistema invecchia sta imparando e quando ringiovanisce dimentica, ma quando si ristabiliscono le condizioni precedenti torna a ricordare e a invecchiare.

Le simulazioni numeriche fatte con il supercomputer Janus, capace di 8 milioni di miliardi di operazioni al secondo, sono state confrontate con le osservazioni sperimentali fatte in Texas e, ha concluso Marinari, "si è vista una corrispondenza fra i dati del mondo virtuale della simulazione e quelli reali".