Un progetto della Statale di Milano sta provando a fare qualcosa di affascinante: replicare i meccanismi del cervello umano per migliorare le capacità dell’intelligenza artificiale. Non parliamo di fantascienza, ma di una ricerca concreta, portata avanti da almeno tre anni, che parte da un’intuizione tanto semplice quanto geniale. Quel “rumore di fondo” che normalmente viene considerato un problema per gli algoritmi AI potrebbe essere, in realtà, una risorsa preziosa. Esattamente come accade nel cervello umano, dove i neuroni funzionano benissimo nonostante siano circondati da un ambiente tutt’altro che silenzioso.
Il cervello umano come modello per l’AI quantistica
La ricerca della Statale di Milano si concentra in particolare sull’intelligenza artificiale quantistica, pensata per essere applicata ai futuri computer quantistici. E qui la questione del rumore diventa ancora più centrale. Nel calcolo quantistico, il rumore è sostanzialmente qualsiasi interazione incontrollata tra i qubit e l’ambiente circostante, capace di alterare il loro stato quantistico. Detto così sembra un ostacolo e basta. Eppure è proprio qui che entra in gioco il parallelo con il cervello umano: se i neuroni biologici riescono a lavorare in modo efficiente nonostante il disturbo costante, perché non provare a replicare lo stesso principio nelle macchine?
A coordinare il progetto è Enrico Prati, docente di Fisica teorica della materia alla Statale di Milano. Prati ha spiegato molto bene il ragionamento alla base della ricerca. Una delle caratteristiche più sorprendenti dei neuroni, ha osservato, è che riescono a funzionare perfettamente anche se sono immersi in un contesto pieno di disturbi, segnali che tendono a coprire la comunicazione tra un neurone e l’altro. Questa particolarità ha ispirato in passato dei modelli di intelligenza artificiale in cui il rumore non veniva combattuto, ma usato come ingrediente attivo. In pratica, il rumore serve a “ripulire” l’elaborazione neurale dalle informazioni troppo vecchie, attraverso quello che viene chiamato processo a memoria evanescente.
Perché questa ricerca conta davvero
Se il team della Statale di Milano riuscirà a dimostrare in modo solido che il rumore può diventare un alleato dell’intelligenza artificiale quantistica, le implicazioni saranno enormi. Oggi uno dei problemi più grandi nello sviluppo dei computer quantistici è proprio la fragilità dei qubit, che perdono coerenza facilmente a causa delle interferenze ambientali. Trovare un modo per trasformare quel disturbo in qualcosa di utile, ispirandosi a come il cervello umano gestisce situazioni analoghe, potrebbe cambiare radicalmente l’approccio alla progettazione di questi sistemi.
Il progetto va avanti da almeno tre anni e rappresenta un esempio concreto di come la ricerca italiana stia lavorando all’intersezione tra neuroscienze e tecnologia quantistica. Non è il solito annuncio vago su quanto sarà rivoluzionaria l’AI tra dieci anni. Qui si parla di un meccanismo biologico preciso, studiato e trasportato nel campo del calcolo quantistico, con l’obiettivo di rendere l’intelligenza artificiale più robusta e capace di analisi anche in condizioni tutt’altro che ideali. Esattamente come fa il cervello umano ogni singolo giorno, senza che nessuno ci pensi troppo.
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