La conferenza mondiale di fisica statistica prende il via oggi a Firenze, con la partecipazione di oltre 1.500 ricercatori provenienti da tutto il mondo. L’evento, che si svolgerà fino al 18 luglio, punta a mettere al centro delle discussioni la sfida del contenimento dei consumi energetici legati ai sistemi di intelligenza artificiale. Tra i protagonisti ci sono figure di spicco come il premio nobel Giorgio Parisi e gli organizzatori Roberto Livi e Stefano Ruffo.
Secondo la fonte: ansa.it.
Statphys29 a Firenze: incontro internazionale della società italiana di fisica statistica con Livi, Parisi e ruffo
Statphys29 rappresenta uno degli appuntamenti più rilevanti nel campo della fisica statistica, una disciplina nata per analizzare sistemi complessi nella materia ma che oggi abbraccia temi molto più ampi. A Firenze si riuniscono scienziati da varie nazioni per condividere risultati recenti e avviare collaborazioni su problemi attuali.
Il presidente della Società Italiana di Fisica Statistica, Roberto Livi, sottolinea come questa edizione abbia un focus particolare sulle reti neurali e sul loro impatto nella ricerca contemporanea. I lavori sono coordinati dal comitato diretto da Stefano Ruffo; l’apertura ufficiale è affidata proprio al premio nobel Giorgio Parisi che ribadisce l’importanza della fisica statistica nello studio dei fenomeni complessi anche nei sistemi biologici.
L’evento non solo presenta studi teorici ma mira anche ad aprire nuove strade applicative con attenzione alle sfide tecnologiche odierne. Il confronto tra modelli matematici e dati sperimentali costituisce il cuore delle sessioni scientifiche in programma fino alla fine della settimana.
L’ applicazione della fisica statistica alle reti neurali: prospettive dalla Società Italiana di Fisica Statistica a Firenze
Uno degli argomenti chiave affrontati durante Statphys29 riguarda le reti neurali artificiali e il loro parallelo con quelle biologiche studiate dalle neuroscienze. Roberto Livi evidenzia come questi due ambiti abbiano seguito percorsi separati negli ultimi decenni ma ora stiano cercando punti comuni per sviluppare modelli più realistici del funzionamento cerebrale.
Questo dialogo interdisciplinare potrebbe portare a una comprensione migliore delle dinamiche complesse alla base dell’apprendimento automatico. L’obiettivo è superare le limitazioni attuali delle reti neurali artificiali adottando approcci ispirati ai meccanismi naturali scoperti attraverso lo studio del cervello umano.
Le applicazioni pratiche riguardano soprattutto lo sviluppo di algoritmi capaci di migliorare le prestazioni senza incrementare i costi energetici già elevatissimi associati all’intelligenza artificiale moderna. La combinazione tra modelli teorici robusti e dati neurobiologici promette passi avanti significativi in questo senso.
La sfida dei consumi energetici nell’ intelligenza artificiale secondo la Società Italiana di Fisica Statistica a Firenze
Un tema centrale discusso dai partecipanti riguarda proprio l’impatto ambientale dei calcoli richiesti dall’intelligenza artificiale avanzata. I sistemi basati su reti neurali profonde richiedono potenze computazionali elevate che si traducono in consumi elettrici molto ingenti.
Roberto Livi definisce questa questione “una grande sfida” perché ridurre questi costosi processori significa ripensare completamente gli algoritmi usati finora, troppo semplicistici o poco efficienti sotto questo profilo energetico. La ricerca deve quindi concentrarsi sulla progettazione di metodi meno dispendiosi senza sacrificare precisione o capacità predittive.
Giorgio Parisi ha ribadito più volte durante l’incontro quanto sia necessario andare oltre i vecchi modelli elaborati negli anni ’80-’90 perché quelli attuali non hanno ancora un fondamento teorico solido sufficiente a giustificare tutta questa complessità computazionale né permettono ottimizzazioni significative dal punto di vista energetico.
Si tratta quindi non solo di miglioramenti tecnologici ma anche concettuali per costruire basi scientifiche robuste capaci di guidarci verso soluzioni sostenibili nell’ambito dell’apprendimento automatico avanzato.
Ultimo aggiornamento il 14 Luglio 2025 da Luca Moretti
