Le simulazioni numeriche rappresentano oggi uno strumento fondamentale per anticipare il comportamento di sistemi complessi, ma la loro efficacia non dipende esclusivamente dalla potenza di calcolo disponibile.
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La rivoluzione computazionale e le nuove frontiere predittive
La crescente disponibilità di potenza di calcolo ha indubbiamente trasformato il modo in cui siamo in grado di prevedere quello che ci sta intorno. Tramite lo studio di fenomeni complessi, ci è consentito simulare scenari che fino a pochi decenni fa erano ritenuti impossibili da riprodurre con realismo. Oggi possiamo osservare in anticipo l’evoluzione di un terremoto, sottoporre un’automobile a migliaia di crash test virtuali senza distruggerne nemmeno una, oppure generare contenuti sofisticati grazie ai modelli di intelligenza artificiale. Ma anche simulare un battito cardiaco, l’evoluzione di un tumore, il comportamento in gare di una barca della America’s Cup…
Tutto questo sembra suggerire che la capacità di usare le nostre conoscenze e predire il comportamento del mondo reale sia direttamente proporzionale alla quantità di calcolo di cui disponiamo, e il tempo di calcolo costa… Ma c’è un costo che forse non stiamo ancora quantificando e che può essere contenuto, a patto di mettere dentro l’esperienza e la conoscenza del fenomeno.
Oltre la forza bruta: metodologie intelligenti per simulazioni efficienti
Il successo dell’intelligenza artificiale in campi “sensibili” e delle simulazioni numeriche più avanzate ha alimentato l’idea che più dati, più potenza, più hardware specializzato sono i soli strumenti di successo. Non c’è dubbio che le grandi infrastrutture di calcolo siano strumenti essenziali per risolvere problemi ambiziosi e per spingere sempre più avanti i confini della ricerca.
Tuttavia, una visione che riduce la previsione affidabile alla sola disponibilità di supercomputer rischia di oscurare un aspetto fondamentale: in molte situazioni reali, efficienza e accuratezza possono essere raggiunte senza necessariamente ricorrere a sistemi costosi. Spesso la soluzione che meglio bilancia costi e benefici nasce dallo studio del problema e non necessariamente attraverso l’utilizzo di forza bruta computazionale.
Al contrario, la ricerca scientifica ha sviluppato negli anni metodologie intelligenti per ridurre la complessità senza perdere accuratezza: modelli ridotti, metodi numerici adattativi, tecniche di apprendimento ibrido che combinano conoscenza fisica e dati. Tutti esempi di come la comprensione matematica e l’esperienza ingegneristica possano compensare — e talvolta superare — la semplice potenza di calcolo. Parole chiave nelle simulazioni ingegneristiche sono: Reduced Order Modelling, Homogenization, Scientific Machine Learning, Physical Informed Neural Network.
L’importanza della conoscenza del fenomeno nella modellistica numerica
La storia della modellistica numerica offre un insegnamento ricorrente: nuovi schemi numerici basati su solide conoscenze del fenomeno sono spesso più efficaci dell’utilizzo di metodi general-purpose che ignorano il problema a cui sono applicati e vengono spinti a dare soluzioni accurate attraverso grande dispendio computazionale. Questo perché nella previsione offerta dal modello numerico, la attendibilità del risultato non si misura solo attraverso lo sforzo computazionale che l’ha generata, anzi spesso questa indicazione è fuorviante.
Errori comuni nell’utilizzo sprecato della potenza di calcolo
Gli esempi più lampanti di utilizzo “sprecato” di potenza di calcolo sono negli ambiti in cui si cerca di trovare una soluzione ad un problema complesso basandosi su risolutori pensati per problemi completamente diversi. E il tentativo diventa utilizzare più potenza di calcolo per cercare di essere vicini al risultato ricercato. Ignorare però le ipotesi in cui il risolutore era stato validato non consente buone predizioni.
Ad esempio, ottimi risolutori di problemi lineari faticano a risolvere bene le iterazioni di problemi nonlineari se non si incorpora nella iterazione qualche informazione che guida la convergenza. Altri casi che si possono portare ad esempio sono le strutture con geometrie complesse, dove ci sono magari angoli e discontinuità, che spingono ad un affinamento locale del calcolo nelle zone critiche: senza di questo, la simulazione potrebbe non “catturare” correttamente le caratteristiche importanti. Oppure, in ambito di riconoscimento delle immagini, un ottimo riconoscitore di iride non sarà per forza ottimale per distinguere auto da camion oppure le monete tra di loro…
Livello di dettaglio e specificità dei problemi applicativi
Inutile dire che il problema dipende anche molto dal livello di dettaglio a cui si deve arrivare. Se si sa che i comportamenti micro contano per capire il comportamento macro allora non si può rinunciare al dettaglio. È sempre la conoscenza del problema che deve guidare la scelta dello sviluppo, anche quello software. Ma non sempre il software già disponibile in commercio è adatto allo scopo, e non perché non si possa avere un applicativo adatto, ma perché i problemi applicativi hanno caratteristiche uniche.
Democratizzazione delle simulazioni e sviluppo di soluzioni mirate
Questa prospettiva è importante perché invita a considerare la simulazione non come un lusso per pochi, ma come uno strumento accessibile e democratico, ma anche a puntare sullo sviluppo di soluzioni in proprio piuttosto che affidarsi a quanto già disponibile “costi quel che costi”. Con un algoritmo ben pensato, anche su un laptop si può avere un laboratorio digitale di grande valore, magari basato su software open-source. La chiave non è il possedere la infrastruttura tecnologica più avanzata, ma il saper progettare modelli che sfruttino in modo intelligente le risorse disponibili e si adattino al problema in esame. Lo sviluppo di piattaforme open source deve spingere a sviluppare soluzioni per problemi specifici accurate ed efficienti; strumenti come Gmsh, OpenFOAM, FEniCS, CalculiX, PyTorch danno una piattaforma di base sulla quale sviluppare codici targettizzati si può.
Intelligenza artificiale e modelli predittivi efficienti
Anche per i modelli che utilizzando la intelligenza artificiale si può ripetere lo stesso discorso: se è vero che per fare generare immagini o testi da zero allora servono supercomputer, è anche vero che per fare previsioni accurate basate su dati di laboratorio si possono implementare modelli adatti. E questi saranno basati sulla conoscenza delle caratteristiche del fenomeno in esame, che possono essere chimiche, fisiche, biologiche, morfologiche… E allora si potranno usare gli strumenti open-source (Sklearn, Tensorflow, NumPy…) per sviluppare le previsioni accurate.
Sostenibilità ambientale ed efficienza energetica nelle simulazioni
C’è anche un altro aspetto: l’efficienza non riguarda solo i costi o i tempi, ma anche la sostenibilità. Le simulazioni ad altissima risoluzione e l’addestramento di grandi modelli di IA consumano quantità significative di energia. In un contesto in cui l’impatto ambientale dell’informatica diventa sempre più rilevante, la ricerca di metodi più leggeri ma comunque accurati rappresenta una via responsabile, oltre che efficace.
