La superconduttività è da decenni una delle promesse più affascinanti della fisica applicata. Condurre elettricità senza alcuna perdita di energia sembra quasi fantascienza, eppure un gruppo di ricercatori svedesi della Chalmers University of Technology ha appena fatto un passo avanti che potrebbe avvicinare questa tecnologia alla vita reale. Lo studio, pubblicato sulla rivista Nature Communications nel giugno 2026, descrive un approccio sorprendentemente elegante: invece di cercare nuovi materiali o modificare la composizione chimica dei superconduttori esistenti, il team ha riprogettato la superficie su cui questi materiali vengono fatti crescere. E i risultati sono stati notevoli.

Il problema con i superconduttori è sempre stato duplice. Da una parte, funzionano solo a temperature estremamente basse, spesso intorno ai meno 200 gradi Celsius. Dall’altra, i campi magnetici intensi tendono a distruggere lo stato superconduttivo. Due ostacoli enormi, soprattutto se si pensa che molte tecnologie avanzate, dai dispositivi quantistici alle reti energetiche, generano o dipendono proprio da campi magnetici. Intanto, i data center e le reti di comunicazione digitale consumano già tra il 6 e il 12 percento dell’elettricità globale. Trovare un modo per rendere l’elettronica drasticamente più efficiente non è un lusso, è una necessità.

Il trucco sta nella superficie, non nel materiale

Quello che rende questo studio così interessante è l’idea di fondo. Il team guidato dalla professoressa Floriana Lombardi, esperta di fisica dei dispositivi quantistici, ha lavorato con un materiale della famiglia dei cuprati, ossidi di rame già noti per mostrare superconduttività a temperature relativamente alte. Lo strato superconduttore utilizzato era sottilissimo, pochi nanometri appena, meno di un milionesimo dello spessore di un capello umano. Materiali così sottili devono crescere su una base di supporto, chiamata substrato, che funziona come una sorta di stampo durante la fabbricazione.

Ed è proprio qui che arriva la trovata. Prima di depositare il film superconduttore, i ricercatori hanno trattato il substrato in vuoto ad alta temperatura. Questo processo ha creato un pattern ordinato di minuscole creste e valli sulla superficie. Quelle caratteristiche microscopiche hanno alterato l’ambiente elettronico nel punto di contatto tra substrato e strato superconduttore, creando condizioni favorevoli a una superconduttività più robusta. Come ha spiegato Eric Wahlberg, ricercatore presso RISE Research Institutes of Sweden, gli atomi nel substrato funzionano da guida per gli atomi del materiale superconduttore, orientandone la disposizione e preservando le proprietà anche a temperature più alte e sotto campi magnetici intensi.

Un nuovo principio progettuale che guarda al futuro

La superconduttività ottenuta con questa tecnica ha resistito sia a temperature superiori rispetto ai precedenti esperimenti, sia all’applicazione di campi magnetici forti. Un risultato doppio che, nel campo della ricerca sui superconduttori, non è affatto scontato. Lombardi lo ha descritto con una certa soddisfazione: gli elettroni nella regione interfacciale hanno iniziato a mostrare una direzione preferenziale, comportandosi in modo tale da stabilizzare e rafforzare lo stato superconduttivo.

La cosa davvero promettente è il principio generale che emerge dallo studio. Non serve necessariamente inventare materiali completamente nuovi. Basta ripensare le superfici su cui questi materiali vengono costruiti. È un cambio di prospettiva che potrebbe aprire strade verso superconduttori capaci di operare a temperature molto più alte, magari avvicinandosi un giorno a quella ambiente. Le applicazioni potenziali spaziano dall’elettronica ad alta efficienza energetica ai componenti quantistici avanzati, passando per tutte quelle tecnologie che devono funzionare in ambienti magnetici complessi. Piccoli cambiamenti su scala nanometrica, effetti enormi. Questa è forse la lezione più importante che la superconduttività sta imparando a dare.

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Una notizia che potrebbe cambiare parecchio gli equilibri interni di Apple sta circolando nelle ultime ore. Johny Srouji, il Chief Hardware Officer dell’azienda di Cupertino, ha deciso di riorganizzare la struttura della leadership nel product design, con un obiettivo chiaro: velocizzare lo sviluppo dei dispositivi futuri. La mossa, riportata da Cult of Mac, racconta di un’azienda che non vuole restare ferma, nemmeno quando le cose sembrano andare bene.

Per chi non lo conoscesse, Srouji è una delle figure più influenti dentro Apple. È l’uomo dietro ai chip della serie M e ai processori che hanno trasformato Mac, iPad e praticamente ogni prodotto hardware dell’ecosistema. Non è uno che ama i riflettori, ma quando si muove, le conseguenze si sentono eccome. E questa volta la decisione riguarda proprio il modo in cui i nuovi prodotti Apple prendono forma, dal concetto iniziale fino al momento in cui arrivano sugli scaffali.

Perché Apple sente il bisogno di cambiare passo

La domanda che viene spontanea è: perché adesso? Apple non è certo un’azienda in crisi. Eppure il mercato tech si muove a una velocità impressionante, e la concorrenza non dorme. Samsung, Google e una serie di produttori cinesi stanno alzando l’asticella trimestre dopo trimestre. In questo contesto, anche una macchina perfettamente oliata come quella di Cupertino può avvertire la necessità di snellire i processi.

La riorganizzazione del design sotto la guida di Srouji punta proprio a eliminare colli di bottiglia e ridurre i tempi che separano un’idea dalla sua realizzazione concreta. Non si parla di stravolgimenti estetici o di cambiare filosofia progettuale. Si parla di efficienza operativa, di far dialogare meglio i team e di accorciare quella catena decisionale che, in un’azienda delle dimensioni di Apple, può diventare inevitabilmente lunga.

Cosa aspettarsi nei prossimi mesi

È ancora presto per capire quali prodotti beneficeranno direttamente di questo cambio di rotta. Però qualche indizio c’è. Apple sta lavorando su diversi fronti contemporaneamente: dal Vision Pro di seconda generazione a nuovi modelli di Mac, passando per gli aggiornamenti della linea iPhone. Avere una pipeline più rapida significa poter reagire meglio alle tendenze del mercato e, magari, sorprendere con tempistiche che nessuno si aspettava.

Srouji ha dimostrato più volte di saper gestire transizioni complesse. La migrazione dai chip Intel ai processori Apple Silicon resta probabilmente il suo capolavoro, un’operazione che molti consideravano rischiosa e che invece ha ridefinito le prestazioni di tutta la gamma. Affidare a lui anche la supervisione più stretta sul design dei prodotti è una scelta che, sulla carta, ha molto senso.

Resta da vedere come reagiranno i team interni, perché ogni riorganizzazione porta con sé un periodo di assestamento. Ma conoscendo il modo in cui Apple gestisce queste cose, è lecito pensare che il lavoro preparatorio sia già a buon punto. La sensazione è che Cupertino stia preparando il terreno per una fase nuova, dove la velocità conterà quanto la qualità. E forse anche di più.

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Capire dove finisce l’energia sprecata all’interno di un motore elettrico è una di quelle sfide che sembrano semplici sulla carta, ma che nella pratica fanno impazzire gli ingegneri da decenni. Ora, grazie a un nuovo strumento basato sull’intelligenza artificiale, un gruppo di ricercatori giapponesi è riuscito a decifrare quei misteriosi schemi magnetici a forma di labirinto che si nascondono nei materiali dei motori, responsabili di una fetta significativa di energia dissipata sotto forma di calore. Lo studio, pubblicato sulla rivista Scientific Reports nel maggio 2026, arriva in un momento in cui la crescita esplosiva dei veicoli elettrici rende urgente ogni possibile miglioramento in termini di efficienza.

Il problema di fondo si chiama perdita per isteresi magnetica, un fenomeno che si verifica ogni volta che i campi magnetici all’interno del motore invertono la loro direzione. Questa inversione ripetuta genera calore nel nucleo del motore, costruito con materiali magnetici morbidi. E quando le temperature salgono, come accade regolarmente durante il funzionamento, i materiali tendono a smagnetizzarsi parzialmente, complicando ulteriormente il quadro. A governare tutto questo ci sono i cosiddetti domini magnetici, microscopiche regioni all’interno dei materiali la cui disposizione determina quanta energia viene effettivamente persa.

Domini a labirinto: il puzzle che nessuno riusciva a risolvere

Alcuni materiali magnetici morbidi presentano strutture incredibilmente complesse chiamate domini a labirinto, che prendono il nome dal loro aspetto tortuoso e intricato. Questi domini cambiano in modo brusco al variare della temperatura, influenzando direttamente le perdite energetiche. Il problema è che fino a oggi nessuno era riuscito a quantificare davvero cosa succede al loro interno, perché i fattori in gioco sono troppi e troppo interconnessi: struttura microscopica, effetti termici, stabilità energetica.

Il team guidato dal Professor Masato Kotsugi e dal Dottor Ken Masuzawa della Tokyo University of Science, in collaborazione con le Università di Tsukuba, Okayama e Kyoto, ha sviluppato un modello chiamato eX-GL (entropy-feature-eXtended Ginzburg-Landau). Questo approccio combina fisica e intelligenza artificiale per costruire una mappa energetica dettagliata dei domini a labirinto in un campione di granato di ferro e terre rare. Come ha spiegato lo stesso Kotsugi, le simulazioni convenzionali semplificano troppo la realtà, mentre gli esperimenti rivelano complessità senza offrire strumenti per quantificare causa ed effetto. Il loro framework di intelligenza artificiale spiegabile supera entrambi questi limiti.

Come funziona il modello e cosa ha scoperto

Il processo si articola in più fasi. Prima vengono acquisite immagini microscopiche dei domini magnetici a diverse temperature. Poi entra in gioco l’omologia persistente, un metodo matematico sofisticato che identifica caratteristiche topologiche nei dati. A seguire, tecniche di machine learning estraggono le informazioni più rilevanti, generando un paesaggio energetico digitale che traccia l’evoluzione delle microstrutture magnetiche. L’analisi matematica finale collega tutto questo al processo macroscopico di inversione della magnetizzazione.

Il risultato più significativo? I ricercatori hanno identificato quattro importanti barriere energetiche che influenzano in modo determinante la dinamica di inversione magnetica. Hanno anche scoperto che i domini a labirinto diventano progressivamente più complessi con l’aumentare della lunghezza delle pareti di dominio, un processo guidato dall’interazione tra entropia e forze di scambio.

Quello che rende davvero promettente questo lavoro è la sua potenziale applicabilità ad altri sistemi. Dato che l’energia libera è una metrica termodinamica universale, il modello eX-GL potrebbe essere esteso ben oltre i motori elettrici, aprendo la strada a una comprensione più profonda dei paesaggi energetici complessi in una vasta gamma di materiali fisici. Per chi progetta i motori del futuro, avere uno strumento del genere significa poter finalmente vedere quello che prima era invisibile.

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Il mondo della manifattura sta attraversando una fase di trasformazione profonda, e al centro di questo cambiamento c’è un nome che non ti aspetteresti di trovare in una fabbrica: Apple. I vertici del settore manifatturiero si sono riuniti di recente per discutere di come il programma lanciato dal colosso di Cupertino stia modificando concretamente il modo in cui le aziende operano, con un’attenzione particolare all’integrazione dell’intelligenza artificiale nelle catene di approvvigionamento.

Non parliamo di visioni futuristiche o slide patinate. Parliamo di processi reali, decisioni operative, logistica. Il programma di Apple punta a rendere più efficienti e intelligenti le filiere produttive che orbitano attorno al suo ecosistema, e il messaggio che arriva dai leader del settore è abbastanza chiaro: chi non si adegua rischia di restare indietro.

L’intelligenza artificiale entra in fabbrica (davvero)

Quando si parla di AI nella supply chain, il rischio è sempre quello di cadere nel vago. Ma qui la questione è concreta. Le aziende coinvolte nel programma stanno adottando strumenti basati sull’intelligenza artificiale per ottimizzare la gestione delle scorte, prevedere i colli di bottiglia nella produzione e migliorare la qualità dei componenti prima ancora che lascino lo stabilimento. Tutto questo, ovviamente, con standard dettati da Apple, che non è esattamente nota per essere flessibile sulle aspettative.

Il punto interessante è che questa spinta non riguarda solo i fornitori diretti di Cupertino. L’effetto a cascata sta coinvolgendo anche realtà più piccole, aziende che magari producono un singolo componente ma che adesso si trovano a dover ripensare i propri flussi di lavoro. E la cosa funziona: secondo quanto emerso dagli incontri tra i leader del manifatturiero, chi ha abbracciato questi strumenti ha registrato miglioramenti misurabili in termini di efficienza e riduzione degli sprechi.

Cosa cambia per il settore nel suo complesso

La mossa di Apple non è isolata, ma fa parte di una tendenza più ampia. Sempre più grandi brand stanno chiedendo ai propri partner produttivi di alzare l’asticella tecnologica. Quello che rende diverso l’approccio di Cupertino, però, è la sistematicità. Non si tratta di suggerimenti generici, ma di un vero e proprio programma strutturato che accompagna le aziende nell’adozione di nuove tecnologie, compresa l’AI applicata alla logistica e al controllo qualità.

Per chi opera nel settore, il messaggio è chiaro. L’intelligenza artificiale non è più un’opzione da valutare con calma. È diventata parte integrante della strategia operativa, e Apple sta accelerando questa transizione con una forza che pochi altri attori sul mercato possono esercitare. La partita ormai si gioca sulla capacità di adattarsi rapidamente, e chi produce per il mercato globale farebbe bene a prendere appunti.

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Quando si parla di sciami di robot, la logica suggerirebbe che più macchine si aggiungono, più velocemente si porta a termine un lavoro. Pulire una fuoriuscita di petrolio, assemblare componenti complessi, esplorare un’area pericolosa. Eppure, oltre una certa soglia, succede qualcosa di paradossale: i robot iniziano a intralciarsi a vicenda, si formano ingorghi e l’efficienza crolla. Un gruppo di ricercatori di Harvard SEAS ha trovato una soluzione tanto semplice quanto sorprendente. Basta aggiungere un pizzico di casualità nel movimento dei robot per sbloccare tutto e far riprendere il flusso.

Lo studio, pubblicato su Proceedings of the National Academy of Sciences nell’aprile 2026, è stato guidato dalla dottoranda Lucy Liu sotto la supervisione del professor L. Mahadevan e del ricercatore Justin Werfel. Il punto di partenza era una domanda che sembra banale ma non lo è affatto: in uno spazio limitato, quanti robot si possono schierare prima che le cose si inceppino?

Il rumore giusto: né troppo, né troppo poco

Per rispondere, il team ha creato simulazioni al computer in cui gruppi di agenti partivano da posizioni casuali e dovevano raggiungere destinazioni assegnate in continuazione. Ogni agente si muoveva verso il proprio obiettivo con un livello regolabile di variazione, una specie di “rumore” nel percorso. Quando il rumore era zero, gli agenti marciavano in linea retta e finivano per ammassarsi in ingorghi densissimi. Quando il rumore era troppo alto, vagavano senza meta e sprecavano tempo. Ma nel mezzo esisteva una zona perfetta, una sorta di punto di equilibrio, dove gli agenti ondeggiavano quel tanto che bastava per scivolare gli uni accanto agli altri senza bloccarsi.

Come ha spiegato Liu, potrebbe sembrare controintuitivo che la casualità renda le cose più gestibili. Eppure, quando c’è abbastanza variazione, diventa possibile calcolare medie (distanze medie, tempi medi, comportamenti medi) e quindi fare previsioni affidabili. Il team ha sviluppato modelli matematici per stimare il “tasso di raggiungimento degli obiettivi”, cioè quante destinazioni vengono completate nel tempo, identificando la combinazione ideale tra densità e casualità del movimento.

Dalla simulazione ai robot veri (e oltre)

Per verificare che non fosse solo teoria, Liu ha collaborato con il fisico Federico Toschi della Eindhoven University of Technology nei Paesi Bassi. Insieme hanno testato piccoli robot su ruote in laboratorio, tracciandoli con una telecamera dall’alto e codici QR. I robot fisici erano più lenti e meno precisi di quelli simulati, ma i risultati combaciavano: gli stessi schemi emergevano anche nel mondo reale.

La cosa più affascinante è che questo tipo di coordinazione efficiente non richiede né intelligenza avanzata né un controllo centralizzato. Bastano regole locali semplicissime per produrre comportamenti di gruppo sorprendentemente organizzati, almeno entro certi limiti di densità. Come ha sottolineato Mahadevan, capire come la materia attiva (che siano formiche, mandrie di animali o sciami di robot) riesca a funzionare in ambienti affollati attraverso principi di auto organizzazione è una questione rilevante per l’ecologia comportamentale e ben oltre.

E qui sta il bello: le implicazioni non si fermano alla robotica. I modelli matematici sviluppati in questo studio potrebbero aiutare a ottimizzare il flusso di persone negli spazi pubblici, migliorare la gestione del traffico urbano o ripensare il layout di stabilimenti industriali. L’idea che introdurre una variabilità controllata nei pattern di movimento possa migliorare l’efficienza complessiva apre scenari enormi. A volte, per far funzionare le cose, serve accettare che un po’ di disordine è esattamente quello che ci vuole.

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Sembra un paradosso, eppure le celle solari in perovskite stanno riscrivendo le regole del fotovoltaico grazie a una scoperta che ribalta ogni aspettativa: i difetti strutturali del materiale, invece di essere un problema, rappresentano la chiave della loro efficienza. Uno studio pubblicato su Nature Communications dai ricercatori dell’Institute of Science and Technology Austria (ISTA) ha finalmente svelato il meccanismo fisico che spiega come un materiale economico e pieno di imperfezioni riesca a competere con il silicio ultrapuro, sviluppato e perfezionato nel corso di decenni.

Le perovskiti a base di piombo e alogeni sono materiali conosciuti fin dagli anni Settanta, ma rimasti a lungo nel dimenticatoio. Poi, nei primi anni del 2010, qualcuno si è accorto che convertono la luce solare in elettricità con un’efficacia sorprendente. Da lì è partita una corsa che le ha portate a rivaleggiare con le tradizionali celle solari in silicio. La differenza fondamentale? Il silicio ha bisogno di una purezza quasi assoluta per funzionare bene. Le perovskiti, al contrario, vengono prodotte con metodi a basso costo in soluzione e sono piene di difetti. Eppure funzionano, e pure molto bene.

Autostrade microscopiche per le cariche elettriche

Per capire la portata della scoperta bisogna fare un passo indietro. In qualsiasi cella solare, la luce genera coppie di cariche opposte: elettroni (negativi) e lacune (positive). Queste cariche devono attraversare il materiale e raggiungere gli elettrodi senza perdersi o ricombinarsi lungo il percorso. Parliamo di distanze che, proporzionalmente alla scala del materiale, equivalgono a centinaia di chilometri. Nel silicio questo viaggio è possibile perché il materiale è praticamente privo di difetti che possano intrappolare le cariche. Nelle perovskiti, dove i difetti abbondano, nessuno capiva come fosse possibile ottenere risultati simili.

I ricercatori Dmytro Rak e Zhanybek Alpichshev hanno scoperto che all’interno delle perovskiti esistono reti di pareti di dominio, zone dove la struttura cristallina cambia leggermente. Queste pareti generano campi elettrici locali che separano attivamente elettroni e lacune, impedendone la ricombinazione. In pratica, funzionano come vere e proprie autostrade per le cariche, guidandole attraverso il materiale fino agli elettrodi.

Per rendere visibili queste strutture nascoste, Rak ha sviluppato una tecnica ingegnosa: ha introdotto ioni d’argento nel cristallo, che si sono accumulati spontaneamente lungo le pareti di dominio. Convertendoli poi in argento metallico, l’intera rete è diventata osservabile al microscopio. Una sorta di angiografia, ma applicata ai cristalli.

Cosa cambia per il futuro del fotovoltaico

La scoperta non è solo affascinante dal punto di vista scientifico: apre prospettive concrete. Fino ad oggi, la maggior parte dei tentativi di migliorare le celle solari in perovskite si è concentrata sulla composizione chimica, con risultati limitati. Ora che si conosce il ruolo cruciale della struttura interna, diventa possibile lavorare direttamente sull’ingegnerizzazione delle pareti di dominio, aumentando l’efficienza senza rinunciare ai costi contenuti di produzione.

Le perovskiti offrono anche altre qualità notevoli: proprietà quantistiche a temperatura ambiente, applicazioni nei LED e nelle tecnologie di rilevamento a raggi X. Questa nuova comprensione potrebbe essere il tassello mancante per portare la tecnologia solare di nuova generazione fuori dai laboratori e dentro la vita quotidiana. Il fotovoltaico del futuro, a quanto pare, non ha bisogno di perfezione. Ha bisogno dei difetti giusti.

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Ridurre gli sprechi energetici nei data center è una delle sfide più urgenti del mondo tech, e un nuovo chip progettato alla University of California San Diego potrebbe rappresentare una svolta concreta. Il gruppo di ricerca guidato dal professor Patrick Mercier ha sviluppato un approccio diverso alla conversione di potenza per le GPU, quei processori grafici che oggi sono il cuore pulsante dell’intelligenza artificiale e del calcolo ad alte prestazioni. I risultati, pubblicati su Nature Communications nell’aprile 2026, parlano chiaro: il prototipo ha raggiunto un’efficienza di picco del 96,2% nella conversione da 48 volt a 4,8 volt, con una capacità di erogazione di corrente quattro volte superiore rispetto ai tentativi precedenti.

Il problema di partenza è noto a chiunque lavori nel settore. L’elettricità nei data center viene distribuita a 48 volt, ma le GPU funzionano a tensioni molto più basse, generalmente tra 1 e 5 volt. Gestire questo salto enorme con i convertitori tradizionali, basati su componenti magnetici come gli induttori, sta diventando sempre più complicato. Come ha spiegato lo stesso Mercier, i convertitori induttivi sono stati perfezionati a tal punto che ormai non resta quasi più margine di miglioramento.

Risonatori piezoelettrici: la strada alternativa

Ed è qui che entra in gioco l’idea più interessante del progetto. Invece di puntare ancora sui componenti magnetici, il team ha scommesso sui risonatori piezoelettrici, dispositivi che accumulano e trasferiscono energia attraverso vibrazioni meccaniche. Sulla carta, offrono vantaggi enormi: dimensioni ridotte, maggiore densità energetica e potenziale di produzione su larga scala. Il problema, fino a oggi, era che le versioni precedenti di convertitori piezoelettrici non riuscivano a mantenere buone prestazioni quando la differenza tra tensione in ingresso e in uscita diventava significativa.

La soluzione trovata dai ricercatori è un design ibrido. Il chip combina un risonatore piezoelettrico con piccoli condensatori disponibili in commercio, disposti in una configurazione studiata per creare più percorsi attraverso cui l’energia può fluire. Questo riduce la potenza sprecata, alleggerisce il carico sul risonatore e migliora sia l’efficienza che la capacità di erogazione, il tutto con un aumento minimo delle dimensioni del chip.

Cosa manca prima dell’adozione nei data center

Sarebbe sbagliato dipingere tutto in modo troppo ottimistico. La tecnologia è ancora nelle fasi iniziali e ci sono ostacoli concreti da superare. Uno su tutti: i risonatori piezoelettrici vibrano fisicamente, il che significa che non possono essere saldati sulle schede elettroniche con le tecniche standard. Serviranno nuove strategie di integrazione per rendere questi componenti compatibili con i sistemi esistenti.

Il team sta già lavorando su materiali migliori, circuiti più raffinati e metodi di assemblaggio innovativi. Mercier non ha nascosto che i convertitori piezoelettrici non sono ancora pronti a sostituire le tecnologie attuali, ma ha sottolineato che la traiettoria di miglioramento è promettente. E in un’epoca in cui i data center consumano quantità crescenti di energia, ogni punto percentuale di efficienza guadagnato nella conversione di potenza può tradursi in risparmi enormi su scala globale. Questo chip, per quanto ancora acerbo, indica una direzione che vale la pena seguire con attenzione.

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Il consumo energetico dell’intelligenza artificiale è diventato un problema enorme, e non è più qualcosa che si può ignorare. Solo negli Stati Uniti, i sistemi di AI e i data center hanno utilizzato circa 415 terawattora di energia nel 2024, più del 10% della produzione elettrica totale del paese. E le proiezioni dicono che entro il 2030 questa cifra potrebbe raddoppiare. Ora, un gruppo di ricercatori della Tufts University ha sviluppato un sistema che potrebbe ridurre il fabbisogno energetico dell’AI fino a 100 volte, migliorando contemporaneamente la precisione. Sembra quasi troppo bello per essere vero, eppure i numeri parlano chiaro.

Il team guidato da Matthias Scheutz ha lavorato su un approccio chiamato AI neurosimbolica, che fonde le classiche reti neurali con il ragionamento simbolico. In pratica, invece di affidarsi solo a enormi quantità di dati e a processi per tentativi ed errori, questo sistema cerca di replicare il modo in cui le persone affrontano i problemi: scomponendoli in passaggi logici, usando regole astratte come forma, equilibrio e sequenza. I risultati della ricerca saranno presentati alla Conferenza Internazionale di Robotica e Automazione a Vienna nel maggio 2026.

Come funziona e perché i modelli tradizionali faticano

A differenza dei grandi modelli linguistici come ChatGPT o Gemini, il lavoro del team si concentra sui cosiddetti modelli VLA (visual language action), utilizzati nella robotica. Questi modelli ricevono dati visivi dalle telecamere e istruzioni dal linguaggio, poi traducono tutto in azioni fisiche: muovere un braccio robotico, ruotare le dita, impilare oggetti. Il problema è che i sistemi VLA tradizionali sono incredibilmente dispendiosi. Se un robot deve impilare dei blocchi, deve analizzare la scena, identificare ogni pezzo, capire come posizionarli. E spesso sbaglia. Le ombre possono confonderlo sulla forma di un oggetto, oppure posiziona i pezzi nel modo sbagliato facendo crollare tutto. Errori molto simili alle famose allucinazioni dei chatbot, che inventano casi legali inesistenti o generano immagini con sei dita su una mano.

Il ragionamento simbolico cambia le carte in tavola. Applicando regole strutturate, il sistema neurosimbolico riduce drasticamente i tentativi necessari per arrivare alla soluzione. Come ha spiegato Scheutz: un modello VLA tradizionale agisce su risultati statistici derivati da enormi set di addestramento, e questo porta a errori. Un VLA neurosimbolico applica regole che limitano il processo e raggiunge la soluzione molto più in fretta.

Risultati concreti e risparmio energetico impressionante

I test parlano da soli. Usando il classico rompicapo della Torre di Hanoi, il sistema neurosimbolico ha raggiunto un tasso di successo del 95%, contro il 34% dei modelli standard. Con una versione più complessa mai incontrata prima, ha comunque ottenuto il 78% di successo. I modelli tradizionali? Zero tentativi riusciti. Il tempo di addestramento è crollato: 34 minuti contro oltre un giorno e mezzo. E sul fronte energetico, l’addestramento del modello neurosimbolico ha richiesto appena l’1% dell’energia di un sistema VLA convenzionale. Durante il funzionamento, il consumo si è fermato al 5%.

Scheutz ha fatto un paragone efficace: quando qualcuno fa una ricerca su Google, il riassunto generato dall’AI in cima alla pagina consuma fino a 100 volte più energia rispetto alla generazione dei normali risultati di ricerca. Un’inefficienza che, moltiplicata per miliardi di richieste quotidiane, diventa insostenibile.

Con aziende che costruiscono data center da centinaia di megawatt, capaci di consumare quanto intere piccole città, la strada attuale basata esclusivamente su modelli linguistici e VLA rischia di non reggere a lungo. L’AI neurosimbolica offre una direzione diversa: meno forza bruta, più ragionamento strutturato. E forse è proprio quello di cui il settore ha bisogno per crescere senza divorare il pianeta.

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Una scoperta che riguarda le celle solari sta facendo parlare parecchio la comunità scientifica, e il motivo è presto detto: un gruppo di ricercatori è riuscito a ottenere un’efficienza energetica del 130%, superando quello che per decenni è stato considerato un muro invalicabile. Sembra un controsenso, vero? Produrre più energia di quanta ne arrivi. Eppure il meccanismo esiste, funziona, ed è stato appena dimostrato in laboratorio.

La ricerca, pubblicata il 25 marzo 2026 sul Journal of the American Chemical Society, porta la firma di scienziati della Kyushu University in Giappone e della Johannes Gutenberg University di Magonza, in Germania. Al centro di tutto c’è un complesso molecolare a base di molibdeno, definito emettitore “spin flip”, capace di catturare e moltiplicare l’energia proveniente dalla luce solare attraverso un processo chiamato singlet fission. In pratica, da un singolo fotone assorbito si ottengono circa 1,3 portatori di energia. Più di uno per uno. È qui che nasce quel 130%.

Perché le celle solari tradizionali sprecano tanta energia

Per capire la portata di questa scoperta, vale la pena fare un passo indietro. Le celle solari convenzionali funzionano così: i fotoni della luce colpiscono un semiconduttore e trasferiscono energia agli elettroni, generando corrente elettrica. Il problema è che non tutti i fotoni sono uguali. Quelli infrarossi hanno troppo poca energia per attivare gli elettroni, mentre quelli ad alta energia, come la luce blu, perdono il surplus sotto forma di calore. Il risultato? Solo circa un terzo della luce solare viene effettivamente utilizzato. Questa barriera ha un nome preciso: limite di Shockley Queisser, e da decenni rappresenta il grande ostacolo per chi lavora nel fotovoltaico.

Yoichi Sasaki, professore associato alla Kyushu University, spiega che esistono due strategie principali per aggirare questo limite. Una consiste nel convertire i fotoni infrarossi in fotoni visibili a maggiore energia. L’altra, quella esplorata in questo studio, sfrutta la singlet fission per generare due eccitoni da uno solo. Normalmente ogni fotone produce un singolo eccitone. Con la singlet fission, quell’eccitone si divide in due eccitoni a energia inferiore, raddoppiando potenzialmente l’energia disponibile.

Il trucco del molibdeno e la collaborazione internazionale

Il vero nodo, fino a oggi, era catturare quegli eccitoni moltiplicati senza che venissero “rubati” da un meccanismo chiamato trasferimento di energia per risonanza di Förster (FRET). Sasaki lo dice chiaramente: serviva un accettore di energia capace di intercettare selettivamente gli eccitoni tripletto dopo la fissione, ignorando quelli che ancora non si erano moltiplicati.

La soluzione è arrivata proprio dal complesso a base di molibdeno. In questo sistema, un elettrone cambia il proprio spin durante l’assorbimento o l’emissione di luce nel vicino infrarosso, permettendo di catturare con precisione l’energia tripletto generata dalla singlet fission. Regolando con cura i livelli energetici, il team ha ridotto al minimo le perdite e dimostrato che il sistema funziona.

Adrian Sauer, dottorando della JGU in visita alla Kyushu University, ha avuto un ruolo chiave nel portare all’attenzione del gruppo un materiale studiato a lungo in Germania. Quando questo è stato combinato con materiali a base di tetracene in soluzione, i risultati hanno confermato rese quantiche di circa il 130%.

Ovviamente, si tratta ancora di una dimostrazione di principio. Il prossimo passo sarà integrare questi materiali in sistemi allo stato solido, avvicinandosi a possibili applicazioni pratiche nelle celle solari di nuova generazione. Ma le implicazioni vanno oltre il fotovoltaico: la stessa tecnologia potrebbe trovare spazio nei LED e nelle emergenti tecnologie quantistiche. È il tipo di scoperta che, anche se richiederà anni per arrivare sul mercato, cambia già oggi il modo di pensare all’energia solare.

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Le celle solari a perovskite invertita rappresentano una delle frontiere più promettenti per l’energia solare di nuova generazione. Costi di produzione potenzialmente bassi, scalabilità industriale e prestazioni in costante miglioramento le rendono candidate serie per affiancare, e forse un giorno sostituire, il silicio tradizionale. Eppure, fino a oggi, un problema nascosto ne ha frenato il pieno potenziale: un’interfaccia sepolta all’interno del dispositivo, difficile da controllare, che compromette sia l’efficienza che la durata nel tempo. Un gruppo di ricercatori ha trovato una soluzione elegante, e i risultati fanno davvero alzare un sopracciglio.

Il punto critico sta in quello che succede durante la formazione del film di perovskite. Quando il materiale viene depositato e poi riscaldato, la qualità dello strato che si forma a contatto con il substrato sottostante (la famosa interfaccia sepolta, o buried interface) è sempre stata un tassello debole. Difetti, porosità, disomogeneità: tutti fattori che degradano le proprietà elettroniche e accelerano l’invecchiamento della cella. Il guaio è che questo strato è letteralmente sepolto, quindi intervenire su di esso dopo la fabbricazione non è un’opzione praticabile.

Nanoseed cristallo-solvato: come funziona l’approccio

La novità introdotta dai ricercatori si chiama crystal-solvate nanoseeds, ovvero nanosemi a base di solvato cristallino. L’idea, spiegata in modo semplice, è questa: si inseriscono nel precursore della perovskite delle minuscole particelle cristalline che contengono solvente intrappolato nella loro struttura. Durante la fase di riscaldamento, questi nanoseed fanno due cose contemporaneamente. Da un lato, fungono da punti di nucleazione, guidando la crescita cristallina in modo ordinato e uniforme. Dall’altro, rilasciano il solvente in maniera graduale e controllata, evitando la formazione di vuoti o difetti nello strato.

Il risultato è un film di perovskite più liscio, più denso e con proprietà elettroniche nettamente migliori proprio dove serve di più, cioè all’interfaccia sepolta. Questo doppio meccanismo, nucleazione guidata e rilascio controllato del solvente, è ciò che distingue questo approccio da tentativi precedenti che agivano solo su uno dei due fronti.

Efficienza record e prospettive di scala industriale

I numeri parlano chiaro. Un mini-modulo di grandi dimensioni realizzato con questa tecnica ha raggiunto un’efficienza del 23,15%, con perdite di scalatura minime rispetto alle celle di laboratorio più piccole. E questo è un dato che conta parecchio, perché uno dei problemi storici delle perovskiti è proprio il calo di prestazioni quando si passa dalla cella da banco al modulo vero e proprio. Mantenere quell’efficienza su un’area più ampia significa che la tecnologia è concretamente più vicina alla produzione su larga scala.

Ma non è solo questione di efficienza. La stabilità del dispositivo migliora sensibilmente, perché un’interfaccia sepolta di qualità superiore riduce i percorsi di degradazione che normalmente accorciano la vita utile delle celle solari a perovskite invertita. E la stabilità, nel fotovoltaico commerciale, vale quanto l’efficienza.

Guardando al quadro complessivo, questo lavoro dimostra che affrontare i problemi delle perovskiti richiede soluzioni che agiscano a livello di processo, non solo di composizione chimica. I nanoseed cristallo-solvato non aggiungono complessità produttiva significativa, eppure risolvono un collo di bottiglia che limitava le celle solari a perovskite invertita da anni. È il tipo di innovazione che non fa rumore sui giornali generalisti, ma che gli addetti ai lavori riconoscono immediatamente come un passo avanti sostanziale verso il fotovoltaico di prossima generazione.

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