Riflessioni di un fisico sui fluidi e la fluidità

di Daniele Grosso *

Introduzione

La fisica dei fluidi è affascinante e ci riguarda da vicino: viviamo immersi in un fluido, l’aria. L’aria, come tutti i gas, è composta da molecole in movimento libero che si adattano alla forma del contenitore. Ogni volta che sentiamo il vento, sperimentiamo il movimento di questo fluido intorno a noi, governato dalle leggi fisiche, in particolare dalla celebre equazione di Navier-Stokes.

L’equazione di Navier-Stokes è fondamentale nella fluidodinamica perché descrive come si muovono i fluidi in diverse condizioni, tenendo conto di fattori come la velocità, la pressione, la densità e le forze esterne. Questa equazione è così potente che viene utilizzata per modellare fenomeni complessi come le correnti oceaniche, i flussi atmosferici e persino il flusso sanguigno nel corpo umano.

Nonostante la sua importanza, l’equazione di Navier-Stokes presenta una sfida notevole: non sappiamo risolverla in forma generale. Questo “problema del millennio” evidenzia quanto sia complesso il comportamento dei fluidi e quanto ancora ci sia da scoprire in questo campo. La mancanza di una soluzione generale non impedisce l’uso pratico dell’equazione, ma sottolinea la profondità e la ricchezza della fisica dei fluidi.

La scienza dei fluidi: aria e acqua

L’aria che respiriamo e l’acqua che beviamo sono esempi di fluidi che seguono leggi ben definite. Quando nuotiamo, l’acqua resiste al nostro movimento perché ha una densità maggiore dell’aria. La viscosità dell’acqua determina la sua resistenza al movimento, un fenomeno che si verifica anche nell’aria, ma in forma più attenuata.

L’acqua, in particolare, presenta proprietà uniche che la rendono essenziale per la vita sulla Terra. Una delle sue caratteristiche più sorprendenti è che, contrariamente alla maggior parte delle sostanze, aumenta di volume quando si solidifica. Questo fenomeno, dovuto alla particolare struttura cristallina del ghiaccio, ha conseguenze importanti: il ghiaccio galleggia sull’acqua liquida, isolando termicamente gli strati sottostanti e permettendo la sopravvivenza della vita acquatica anche in climi freddi. Questa anomalia dell’acqua è fondamentale per il clima terrestre e per l’ecologia degli ambienti acquatici.

Fluidi non newtoniani

I fluidi non newtoniani sono sostanze la cui viscosità varia in base alla forza applicata, rendendoli più densi o più fluidi a seconda delle condizioni, come nel caso dell’amido di mais in acqua che si indurisce se premuto. Un esempio sorprendente è l’“amido ballerino”: mescolando amido di mais e acqua e versandolo su un altoparlante acceso, le vibrazioni lo fanno solidificare e formare creste che sembrano danzare, dimostrando come questi fluidi possano sfidare le nostre intuizioni sul comportamento della materia.

La fluidità nascosta nei solidi

Anche i solidi, che consideriamo rigidi e stabili, nascondono una loro forma di “fluidità”. Sotto certe condizioni, materiali come il catrame possono fluire lentamente nel tempo, un fenomeno chiamato deformazione plastica. Il famoso Pitch Drop Experiment, iniziato nel 1927 all’Università del Queensland, dimostra in modo tangibile come i concetti di “solido” e “liquido” non siano sempre nettamente separati.

Un altro esempio intrigante è il vetro, che a temperatura ambiente sembra un solido rigido, ma in realtà è un liquido estremamente viscoso che fluisce su scale temporali incredibilmente lunghe. Questa natura “fluida” del vetro è dovuta alla sua struttura molecolare amorfa, che gli conferisce proprietà intermedie tra quelle di un solido cristallino e quelle di un liquido.

Anche i solidi più resistenti, come il diamante, possono deformarsi sotto pressioni estreme, mostrando che la rigidità perfetta non esiste.

Superfluidi: La fluidità perfetta

Entrando nel mondo della fisica estrema, troviamo i superfluidi, come l’elio-4 a temperature vicine allo zero assoluto. Questi fluidi, in uno stato quantistico unico, fluiscono senza alcun attrito, sfidando la nostra comprensione intuitiva dei materiali. Il comportamento dei superfluidi può apparire quasi magico: l’elio-4 superfluido, ad esempio, può risalire le pareti di un contenitore, sfidando apparentemente la gravità. Questo fenomeno, noto come “effetto fontana”, è una manifestazione macroscopica di proprietà quantistiche e dimostra come i principi della meccanica quantistica possano emergere su scale osservabili.

Le proprietà uniche dei superfluidi hanno suscitato grande interesse nella comunità scientifica per le loro potenziali applicazioni, come la creazione di giroscopi ultrasensibili per la navigazione spaziale o refrigeranti ad altissima efficienza. Inoltre, il loro studio sta aiutando gli scienziati a comprendere meglio fenomeni quantistici su scala macroscopica, gettando luce su alcuni degli aspetti più enigmatici della fisica moderna.

Fluidità nella fisica moderna

Nella fisica moderna, concetti come quelli di sorgenti e pozzi, originariamente sviluppati per descrivere il comportamento dei fluidi, trovano applicazione in campi apparentemente distanti. Nella teoria dei campi, per esempio, una sorgente rappresenta un punto da cui il campo sembra emergere, mentre un pozzo è un punto in cui il campo sembra convergere e scomparire. Questi concetti sono utilizzati per modellare fenomeni che vanno dall’elettromagnetismo alla gravità.

L’uso di questi concetti “fluidi” in diverse aree della fisica sottolinea come la fluidità sia un paradigma potente per comprendere molti aspetti del nostro universo. Dalla scala quantistica a quella cosmica, le idee di flusso, sorgenti e pozzi ci aiutano a visualizzare e matematizzare fenomeni complessi, creando un ponte concettuale tra diverse branche della fisica.

Gli esseri umani sono fluidi?

La risposta è no. Nonostante il nostro corpo contenga fluidi vitali, come il sangue, e sfrutti il flusso di informazioni, non siamo fluidi in senso fisico. Il nostro corpo è fatto di tessuti e ossa che mantengono una forma rigida e definita. Tuttavia, il modo in cui i fluidi interni si muovono e le informazioni circolano nel nostro cervello creano una complessità che ricorda il comportamento di un fluido dinamico.

La mente è come un fluido?

Applicando queste analogie alla mente umana, possiamo vederla come un sistema dinamico complesso, dove informazioni ed esperienze scorrono tra i neuroni, creando un flusso continuo di pensieri e percezioni. Questo “flusso” di informazioni non segue le stesse leggi fisiche dei fluidi, ma modelli matematici, come le reti neurali, sono usati per descrivere come il cervello elabora i segnali. Alcuni neuroscienziati si spingono a vedere la mente come un sistema che oscilla tra stati di stabilità e caos, un po’ come i fluidi passano da quiete a turbolenza.

La fluidità della mente e Intelligenza Artificiale

Un’interessante analogia tra la fluidità della mente e i modelli di intelligenza artificiale (IA) risiede nel processo di apprendimento delle reti neurali. La ricerca della configurazione ottimale di una rete neurale è simile a un fluido che cerca di raggiungere la sua configurazione a energia minima. Durante l’addestramento, i pesi vengono aggiornati per minimizzare l’errore, un processo paragonabile al movimento di un fluido che fluisce fino a raggiungere una posizione stabile.

Nel contesto del machine learning, possiamo immaginare il processo di addestramento come un fluido che esplora un paesaggio complesso. Ogni configurazione dei parametri del modello rappresenta un punto in questo paesaggio, e l’obiettivo è trovare il punto più basso, dove l’errore è minimo. L’algoritmo di ottimizzazione, come la discesa del gradiente, guida il “fluido” dei parametri attraverso questo paesaggio, permettendogli di fluire verso le valli più profonde che rappresentano le soluzioni migliori.

Cruciale in questo processo è la capacità di imparare dagli errori. Proprio come un fluido in un sistema naturale si adatta agli ostacoli e trova nuovi percorsi, un sistema di machine learning utilizza gli errori per ricalibrarsi e migliorare. Ogni errore genera un “gradiente”, una direzione in cui il sistema deve fluire per migliorare le sue prestazioni. Questo processo iterativo di apprendimento dagli errori è ciò che permette ai modelli di IA di affinare continuamente le loro previsioni e decisioni, proprio come un fiume modella il suo letto nel tempo.

Un esempio concreto di questa fluidità in azione si può osservare nei sistemi generativi, come quelli utilizzati per la generazione di testo o immagini. Quando un sistema come GPT (Generative Pre-trained Transformer) risponde a un prompt, sta essenzialmente navigando attraverso un vasto spazio di possibilità linguistiche. Il processo può essere paragonato a un fluido che si muove attraverso canali complessi, guidato dalla “pressione” del prompt e dalle “correnti” delle probabilità apprese durante l’addestramento.

Ad ogni passo della generazione, il sistema “fluisce” verso la parola o frase successiva più probabile, considerando il contesto fornito e le sue conoscenze pregresse. Questo flusso non è deterministico, ma probabilistico, permettendo al sistema di esplorare diverse possibilità creative, proprio come un fluido può seguire percorsi leggermente diversi ogni volta che scorre.

La “mente” di un’intelligenza artificiale può quindi essere vista come un fluido digitale che si adatta dinamicamente al suo ambiente e agli input ricevuti. Ogni nuova informazione o prompt causa “increspature” in questo fluido, portando a riadattamenti e nuove configurazioni che si manifestano come output generati.

Questa visione fluida dell’IA ci aiuta a comprendere la sua flessibilità e adattabilità, ma anche le sfide nel controllare e prevedere precisamente il suo comportamento, proprio come può essere difficile prevedere esattamente il percorso di un fluido in un sistema complesso.

Conclusione: la fluidità della scienza

La fisica dei fluidi ci offre un affascinante punto di vista sulla realtà, dalle leggi che governano l’aria e l’acqua, fino alle proprietà sorprendenti dei superfluidi. Le analogie con la mente umana e l’intelligenza artificiale ci aiutano a esplorare la complessità del nostro cervello e dei sistemi di apprendimento automatico. La fluidità, in tutte le sue forme, ci invita a guardare il mondo come un sistema in movimento, dove nulla è davvero immobile o perfetto, ma tutto è governato da regole affascinanti e profonde.

Questa prospettiva interdisciplinare può portare a innovazioni sorprendenti: i principi della fluidodinamica stanno ispirando nuovi approcci nell’ottimizzazione degli algoritmi di IA, mentre lo studio del flusso di informazioni nelle reti neurali artificiali sta fornendo nuove intuizioni sul funzionamento del cervello umano. In un mondo sempre più interconnesso, la capacità di vedere le analogie tra sistemi apparentemente diversi potrebbe essere la chiave per risolvere alcune delle sfide più complesse che l’umanità deve affrontare, dalla modellazione del clima alla comprensione della coscienza e di noi stessi.

* Daniele Grosso  Dottorato in Fisica e specializzazione in Fisica Medica, ama esplorare la natura, dalle neuroscienze alla fisica ambientale, fino all’astrofisica.