Dal Nobel Parisi la check list per studiare la complessità

Dai problemi di ottimizzazione alle proteine del futuro

Redazione ANSA

Sono tanti e difficili, i problemi matematici ancora da affrontare perché in futuro il progresso scientifico possa andare avanti, fino a trovare soluzioni concrete per i problemi complessi: a presentare questa singolare check list è stato oggi a Roma il fisico Giorgio Parisi, in occasione dell'evento organizzato in suo onore dall'Università Sapienza di Roma. "Sono commosso dall'affetto di tanti amici e colleghi", ha detto il Nobel ringraziando amici e colleghi di tutto il mondo che hanno partecipato all'incontro, insieme a studenti e giovani ricercatori.

E' una sorta di eredità, quella che Parisi ha presentato: le scoperte che lo hanno portato al Nobel sono state molte e importanti, ma molto altro resta da fare e la check list della complessità parla il linguaggio della matematica. "Negli ultimi 40 anni molte cose sono state capite, ma ce ne sono molte altre che potremmo sperare di calcolare matematicamente", ha detto all'ANSA uno dei più stretti collaboratori di Parisi, il fisico teorico Enzo Marinari, anche lui dell'Università Sapienza e organizzatore dell'incontro con il collega Federico Ricci Tersenghi.

"Anche se viaggiare in questi giorni non è facile, abbiamo avuto la sensazione che molti di noi desiderassero davvero venire a Roma per incontrare Giorgio di persona. Per questo motivo - ha detto Marinari - abbiamo deciso di organizzare un evento di un giorno tutto legato al lavoro e alle idee di Giorgio, e alcuni suoi amici hanno accettato di parlare in questa occasione". Fra coloro che sono intervenuti: Edouard Brezin dell'Università Francese Paris 6m Leticia Cugliandolo della Sorbona, Silvio Franz dell'Università Paris-Saclay, Remi Monasson del Cnrs e Marc Mézard, ex direttore dell' École normale supérieure.

Risolvere i problemi della check list presentata da Parisi, ha aggiunto Marinari, significherebbe "avere metodi di ottimizzazione migliori": significherebbe trovare le migliori soluzioni possibili a problemi complessi, nei quali sono in gioco numerose variabili. Un esempio pratico è un orario scolastico che riesca a conciliare l'esigenza di organizzare al meglio i professori garantendo agli studenti la giusta alternanza di materie; un altro esempio è riuscire a calcolare in modo in cui le proteine ripiegano la loro struttura e su questa base progettarne di nuove.

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