Tra i 22 progetti vincitori dello Starting grant che saranno condotti in Italia, 1 è stato ottenuto da Pietro Novelli dell’Istituto Italiano di Tecnologia
Nuovi algoritmi di intelligenza artificiale per rivelare le proprietà fondamentali dei sistemi dinamici complessi, quali l’evoluzione del clima o il comportamento di una proteina: è questo l’obiettivo del progetto LINDY del ricercatore Pietro Novelli, premiato oggi dall’European Research Council (ERC) con un finanziamento “Starting grant” di 1,5 milioni di euro per i prossimi cinque anni. Novelli svolgerà le sue ricerche nei laboratori dell’Istituto Italiano di Tecnologia (IIT) di Genova e di Pisa, dove potrà costruirsi il proprio gruppo di ricerca assumendo nuove persone e accedere alle risorse computazionali necessarie. All’IIT continuerà, inoltre, ad avvalersi della collaborazione di esperti riconosciuti a livello internazionale nel campo delle simulazioni atomistiche e della scienza dei materiali, esplorando future applicazioni.
L’annuncio ufficiale dell’ERC ha riguardato 421 ricercatori e ricercatrici all’inizio della loro carriera scientifica, con un investimento totale di 705 milioni di euro; 22 progetti saranno condotti in 19 istituti e università italiane. ll sostegno è inteso come un aiuto per i ricercatori più promettenti all’inizio della loro carriera ad avviare i propri progetti e a costruirsi un’autonomia scientifica.
Pietro Novelli è ricercatore presso l’unità Computational Statistics & Machine Learning (CSML) dell’IIT di Genova. Dopo un dottorato in Nanoscienze presso la Scuola Normale Superiore di Pisa, dove si è occupato di fisica teorica della materia condensata, ha rivolto la sua attività di ricerca verso lo studio degli algoritmi di apprendimento automatico da applicare all’analisi dei fenomeni fisici. Gli strumenti computazionali, infatti, rappresentano un mezzo importante per studiare la complessità dei fenomeni naturali, i quali, oltre ad essere composti da molti elementi, possono cambiare nel tempo.
Le ricerche di Novelli si inseriscono in un programma di “insegnamento della scienza ai computer” unico in Italia, che viene condotto all’Istituto Italiano di Tecnologia, valorizzando la collaborazione interdisciplinare tra diversi gruppi di ricerca. “Teaching Science to Computers” è un’iniziativa Flagship dell’IIT che punta a sviluppare sistemi di intelligenza artificiale capaci di apprendere non solo dai dati – così come fanno i più noti LLM – ma anche dalle leggi della fisica, della chimica e della biologia.
Gli attuali metodi computazionali in uso dalla comunità scientifica presentano dei limiti di gestione delle informazioni e di potenza di calcolo, quando vengono applicati alla descrizione di sistemi fisici, chimici, o biologici complessi. L’obiettivo di Novelli è quello di ideare nuove tecniche a partire dagli sviluppi più recenti nel campo dell’intelligenza artificiale così da ottenere strumenti efficienti, affidabili e sicuri, che permettano di accelerare radicalmente il processo di scoperta scientifica.
Un sistema dinamico è un insieme di elementi che evolvono insieme nel tempo, seguendo un comportamento descritto da una legge fisica. Attraverso i computer è possibile creare simulazioni che prevedano il loro andamento, ma quando il sistema è composto da centinaia di migliaia di elementi, come per esempio nel caso in una proteina, la simulazione non è sufficiente a comprendere il fenomeno nella sua complessità.
Il progetto di Pietro Novelli, dal nome LINDY, vuole introdurre un nuovo approccio di studio, così che l’analisi di un sistema complesso si possa scomporre in tante rappresentazioni, ciascuna che segua una legge di evoluzione più semplice, nello specifico una dinamica lineare.
“La nostra capacità di comprendere i sistemi dinamici studiati dalle scienze non riesce a tenere il passo con la crescente potenza degli strumenti che utilizziamo per simularli”, spiega Pietro Novelli. “Dal ripiegamento delle proteine al clima terrestre, le proprietà di importanti sistemi fisici, chimici e biologici sono determinate da schemi dinamici sempre più difficili da individuare e comprendere basandosi soltanto su simulazioni e osservazioni”.
Il progetto mira ad aprire nuove prospettive nell’ambito dell’apprendimento automatico applicato ai sistemi dinamici, sfruttando teorie e metodi di apprendimento moderni per sviluppare modelli dinamici affidabili e interpretabili. Grazie a LINDY, Novelli punta ad accelerare e automatizzare l’identificazione e la comprensione di schemi dinamici complessi, contribuendo in ultima analisi a favorire nuove scoperte scientifiche.
