La ricerca scientifica spesso richiede esperimenti lunghi e costosi per mettere alla prova ipotesi nate su carta o in simulazioni al computer. Negli ultimi anni, però, l’intelligenza artificiale ha iniziato a cambiare le regole del gioco, promettendo di tagliare tempi e costi. Simon Olsson, giovane scienziato premiato con il Brahmagupta per l’intelligenza artificiale, racconta come l’IA stia già aiutando a migliorare le simulazioni molecolari e la progettazione di nuovi farmaci.
Brahmagupta e l’Ictp Di Trieste: un laboratorio internazionale per la fisica e l’IA
Il premio Brahmagupta nasce da una collaborazione tra il Centro Internazionale di Fisica Teorica Abdus Salam e Ibm. L’obiettivo è valorizzare i giovani ricercatori che usano l’intelligenza artificiale per dare una spinta alla scienza. Simon Olsson è stato il primo a ricevere questo riconoscimento, consegnato nella sede dell’Ictp a Trieste, vicino al celebre Castello di Miramare.
Il Centro sembra un piccolo villaggio dedicato alla scienza, dove ogni giorno arrivano studiosi da tutto il mondo. Qui si cerca di trovare nuovi modi per mettere l’intelligenza artificiale al servizio della fisica, della chimica, della biologia e di altre discipline. Olsson, con i suoi risultati e il suo modo di lavorare, è diventato un punto di riferimento e fonte di ispirazione per i colleghi più giovani.
Da biochimico a protagonista delle simulazioni molecolari con l’IA
Simon Olsson ha studiato biochimica, ma il suo interesse per l’intelligenza artificiale è nato durante il dottorato in bioinformatica statistica nel 2018. Da allora ha cominciato a usare l’IA per risolvere problemi complessi di meccanica statistica, soprattutto nelle simulazioni molecolari. Oggi è professore associato di data science e intelligenza artificiale alla Chalmers University of Technology, in Svezia.
Il suo lavoro punta a trasformare i lunghi e costosi processi di simulazione in modelli statistici più snelli e veloci. In questo modo si possono studiare sistemi biologici complicati e fenomeni rari senza dover semplificare troppo. Gestire la complessità e la varietà naturale di questi sistemi apre nuove strade per progettare farmaci e vaccini in modo più rapido e meno costoso.
L’IA generativa che anticipa fenomeni molecolari complessi
Il punto di forza di Olsson sta nell’uso dell’intelligenza artificiale generativa, che dà più flessibilità nel modellare i sistemi molecolari. Questi modelli riescono a riprodurre comportamenti fisici reali con una precisione che fino a poco tempo fa richiedeva grandi risorse di calcolo. Durante le sue presentazioni all’Ictp, Olsson ha mostrato come sia possibile simulare eventi rari e fenomeni particolari in una frazione del tempo e con costi molto più bassi rispetto ai metodi tradizionali.
Non si tratta ancora di una scorciatoia per mettere subito in commercio nuovi farmaci. Però, riducendo il carico di calcolo, si può analizzare un numero molto maggiore di varianti molecolari, accelerando così la prima fase di studio e selezione. Le simulazioni diventano più affidabili e flessibili, anche quando si hanno pochi dati sperimentali, un aspetto fondamentale nel caso di malattie emergenti o nuove sfide mediche.
I risultati finora e la sfida dell’affidabilità scientifica
Olsson ammette che i risultati ottenuti finora sono promettenti, a volte sorprendenti. I modelli offrono simulazioni realistiche, che corrispondono bene alle osservazioni fisiche. Il segreto sta nell’allenare i modelli con dati di qualità e nel rispettare i principi fisici, così da garantire risultati affidabili.
Un aspetto importante è che questi modelli possono essere applicati a sistemi diversi, purché abbiano somiglianze strutturali o funzionali. Questo amplia molto il campo d’azione della tecnica. Certo, l’IA non sostituirà mai del tutto gli esperimenti, ma può aiutare a indirizzarli meglio, risparmiando tempo e risorse.
Lavorare con l’intelligenza artificiale significa mantenere sempre un approccio rigoroso, controllare i risultati e migliorare i modelli passo dopo passo con nuovi dati. Questo continuo confronto tra teoria, calcolo e sperimentazione è la nuova frontiera della ricerca nelle scienze molecolari.
Ultimo aggiornamento il 17 Luglio 2025 da Rosanna Ricci
