Il paradosso dell’informazione dei buchi neri è uno di quei rompicapi della fisica che toglie il sonno ai teorici da mezzo secolo. E adesso, un gruppo di ricercatori potrebbe aver trovato una via d’uscita davvero elegante, con implicazioni che vanno ben oltre l’astrofisica. Uno studio guidato da Richard Pinčák, pubblicato sulla rivista General Relativity and Gravitation, propone che i buchi neri non evaporino mai del tutto. Al contrario, lascerebbero dietro di sé dei minuscoli “resti” stabili, capaci di conservare tutta l’informazione che hanno inghiottito. E la parte più affascinante è che la stessa geometria a sette dimensioni alla base di questa idea potrebbe anche spiegare perché le particelle elementari hanno una massa.

Per capire il contesto, bisogna tornare agli anni Settanta e al lavoro di Stephen Hawking. Hawking dimostrò che i buchi neri non sono del tutto “neri”: emettono una debole radiazione che li fa restringere lentamente, fino a farli scomparire. Il problema? Secondo la meccanica quantistica, l’informazione non può essere distrutta. Se un buco nero evapora completamente, tutta l’informazione sulla materia caduta al suo interno sembra sparire nel nulla. Ecco il paradosso dell’informazione dei buchi neri, in tutta la sua scomoda grandezza.

Dimensioni extra e torsione dello spaziotempo

Il team di Pinčák ha lavorato su una versione della gravità nota come teoria di Einstein-Cartan, formulata in sette dimensioni su una struttura matematica chiamata varietà G2 con torsione. A differenza della Relatività Generale classica, che descrive lo spaziotempo come qualcosa che si può curvare, la teoria di Einstein-Cartan ammette anche che lo spaziotempo si possa “torcere”. Questa torsione diventa cruciale alle densità estreme della scala di Planck: genera una forza repulsiva che si oppone al collasso gravitazionale e, secondo i calcoli dei ricercatori, ferma l’evaporazione di Hawking proprio nell’ultimo istante. Il buco nero, invece di svanire, lascia un residuo stabile con una massa stimata di circa 9×10⁻⁴¹ kg.

E qui arriva la domanda ovvia: che fine fa l’informazione? Secondo il modello, il residuo funziona come un archivio a lungo termine. L’informazione quantistica viene codificata in vibrazioni longeve del campo di torsione, all’interno della geometria del residuo stesso. Per dare un’idea della capienza, un residuo lasciato da un buco nero con la massa del Sole potrebbe immagazzinare circa 1,515×10⁷⁷ qubit di informazione. Quanto basta, dicono gli autori, per risolvere il paradosso dell’informazione dei buchi neri senza toccare i fondamenti della meccanica quantistica.

Dal cosmo alle particelle: un ponte inatteso verso il campo di Higgs

Lo studio non si ferma ai buchi neri. Riducendo la geometria da sette a quattro dimensioni (quelle dello spaziotempo che sperimentiamo quotidianamente), il modello produce in modo naturale la scala elettrodebole, circa 246 GeV, strettamente legata al campo di Higgs, il meccanismo responsabile della massa delle particelle elementari. In pratica, lo stesso ingranaggio geometrico che impedisce ai buchi neri di evaporare completamente potrebbe offrire una spiegazione al cosiddetto problema della gerarchia delle masse, un altro grattacapo storico della fisica delle particelle.

Verificare tutto questo in laboratorio non sarà semplice. Le particelle associate alle dimensioni extra avrebbero masse dell’ordine di 8,6×10¹⁵ GeV, circa sette ordini di grandezza oltre la portata del Large Hadron Collider. Tuttavia, gli autori suggeriscono strade alternative: i residui stabili previsti dal modello potrebbero contribuire alla materia oscura, e tracce della geometria a sette dimensioni potrebbero nascondersi nella radiazione cosmica di fondo o nelle onde gravitazionali primordiali. Se anche solo una di queste previsioni venisse confermata, il paradosso dell’informazione dei buchi neri potrebbe non richiedere affatto una revisione della meccanica quantistica, ma piuttosto indicare una struttura più profonda della realtà, nascosta in dimensioni che ancora non riusciamo a osservare direttamente.

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Una strategia per risolvere Wordle con una percentuale di successo del 99% è stata messa a punto da un gruppo di ricercatori della Binghamton University, nello Stato di New York. Il metodo non si basa sull’intuito o sulla fortuna, ma su un principio matematico preciso: la teoria dell’informazione di Shannon. E i risultati parlano chiaro, superando di gran lunga gli approcci più tradizionali.

Per chi non lo conoscesse, Wordle è il gioco di parole del New York Times che da cinque anni tiene incollati milioni di persone ogni giorno. Le regole sono semplici: sei tentativi per indovinare una parola segreta di cinque lettere. Dopo ogni tentativo, il gioco restituisce indizi colorati. Grigio significa che la lettera non è presente. Giallo indica che la lettera c’è, ma nella posizione sbagliata. Verde conferma sia la lettera che la posizione. Da qui in poi, è tutta questione di strategia.

Quello che il team guidato dal professor Congyu “Peter” Wu ha fatto è stato ribaltare la logica con cui la maggior parte dei giocatori affronta Wordle. Invece di puntare subito alla parola che sembra più probabile, il metodo cerca il tentativo che fornisce la maggiore quantità di informazione, eliminando il numero più alto possibile di alternative. In pratica, ogni parola inserita non mira necessariamente a essere la risposta giusta, ma a ridurre drasticamente l’incertezza.

L’entropia di Shannon applicata a un gioco da milioni di utenti

Il concetto chiave è quello di entropia di Shannon, una misura matematica dell’incertezza. Applicata a Wordle, permette di calcolare quale tentativo, tra tutti quelli possibili, taglierà via più opzioni in un colpo solo. Il risultato è un percorso di gioco dove il guadagno informativo è massimo a ogni passaggio.

Donald Stephens, dottorando alla Binghamton University, ha spiegato bene il punto: un tentativo non deve per forza essere la risposta più probabile, deve essere quello più informativo. Questo spostamento di prospettiva fa tutta la differenza. Nei test condotti al computer, la strategia basata sulla teoria dell’informazione ha risolto il 99% dei puzzle di Wordle, contro circa il 90% dell’approccio convenzionale che punta sulle lettere più frequenti come A, E, R.

Per usare questa strategia nella pratica, un giocatore dovrebbe affidarsi a un programma esterno. Dopo ogni tentativo, si inseriscono i colori ottenuti e il software suggerisce la parola successiva che massimizza il guadagno informativo. Può sembrare un approccio quasi casuale, perché le parole suggerite non sempre sono quelle che verrebbero in mente. Ma è proprio questa la forza del metodo.

Da un compito universitario a una pubblicazione scientifica

La cosa curiosa è che tutto è nato come un semplice esercizio di classe. Il professor Wu aveva chiesto agli studenti di applicare la teoria dell’informazione a un problema concreto. Quello che era partito come un compito accademico si è trasformato in uno studio scientifico pubblicato sul Northeast Journal of Complex Systems nel giugno 2026.

Il coautore Talal Aladaileh ha sottolineato come i corsi della School of Systems Science and Industrial Engineering non si limitino a insegnare concetti, ma spingano ad applicarli in modi che lasciano il segno. Wu ha aggiunto che il valore del progetto sta nell’aver trasformato una misura statica come l’entropia di Shannon in una soluzione dinamica capace di migliorare le prestazioni in un compito reale. Una dimostrazione elegante di come la matematica, quando usata con intelligenza, possa rendere chiunque un giocatore di Wordle quasi imbattibile.

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La memoria quantistica non funziona come ce la immagineremmo. Un sistema può sembrare del tutto privo di ricordi da una prospettiva e, contemporaneamente, nascondere tracce del proprio passato se osservato da un’altra angolazione. Sembra un paradosso, eppure è esattamente quello che ha dimostrato un gruppo internazionale di ricercatori in uno studio appena pubblicato sulla rivista PRX Quantum. E la cosa più interessante è che questa scoperta potrebbe avere ricadute concrete sulle tecnologie quantistiche del futuro.

Nella fisica classica, il concetto di memoria è piuttosto intuitivo. Un sistema viene definito “senza memoria” quando il suo comportamento futuro dipende esclusivamente dallo stato attuale, senza influenze dal passato. Nella meccanica quantistica, però, le cose si complicano parecchio. Le informazioni possono essere immagazzinate e trasferite in modi che non hanno equivalenti nel mondo classico, e persino il semplice atto di misurare qualcosa cambia il modo in cui il sistema si evolve. Per questo, definire con precisione cosa significhi “memoria” in ambito quantistico è sempre stato un grattacapo non da poco.

Due modi di guardare lo stesso fenomeno

Il team di scienziati, che include ricercatori dell’Università di Turku in Finlandia, dell’Università di Milano e dell’Università Niccolò Copernico di Toruń in Polonia, ha affrontato il problema partendo da due prospettive storicamente consolidate. La prima, legata al lavoro di Erwin Schrödinger, segue l’evoluzione degli stati quantistici nel tempo. La seconda, sviluppata da Werner Heisenberg, si concentra invece sulle grandezze osservabili, cioè le proprietà misurabili nei vari esperimenti.

Entrambi gli approcci producono gli stessi risultati sperimentali. Fin qui, nulla di strano. Il punto è che, quando si tratta di descrivere la memoria, le due prospettive raccontano storie diverse. Federico Settimo, dottorando all’Università di Turku e primo autore dello studio, lo spiega in modo chiaro: la memoria non è un concetto unico, ma può manifestarsi in forme differenti a seconda di come viene descritta l’evoluzione del sistema.

Effetti nascosti e implicazioni per il futuro

Ed è qui che la faccenda diventa davvero affascinante. Alcuni effetti di memoria emergono solo analizzando l’evoluzione degli stati quantistici, mentre altri diventano visibili esclusivamente osservando le grandezze misurabili. Il risultato netto è che un sistema quantistico può apparire completamente privo di memoria da un punto di vista, e mostrare chiari segnali di memoria dall’altro. Nello stesso momento.

Questa scoperta ha implicazioni che vanno ben oltre la teoria. Come sottolinea il professor Jyrki Piilo, fisico teorico a Turku, comprendere come la memoria quantistica si manifesti è fondamentale per sviluppare strategie capaci di mitigare il rumore ambientale nei dispositivi quantistici reali, oppure addirittura sfruttarlo a proprio vantaggio. In pratica, sapere dove si nasconde la memoria potrebbe fare la differenza nella progettazione di computer quantistici e sensori di nuova generazione.

Lo studio, pubblicato il 14 aprile 2026, ridisegna un concetto che sembrava consolidato e dimostra ancora una volta quanto la fisica quantistica sia capace di ribaltare le nostre certezze. Anche quelle più basilari, come il significato stesso del ricordare.

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I computer quantistici continuano a perdere informazioni, e fino a poco tempo fa nessuno riusciva a capire davvero quanto velocemente succedesse. Ora, un gruppo di ricercatori ha sviluppato una tecnica di misurazione talmente rapida da cambiare le regole del gioco: oltre 100 volte più veloce rispetto ai metodi precedenti. E questo potrebbe essere il tassello mancante per rendere queste macchine finalmente affidabili.

Il problema è noto a chiunque segua il settore. I qubit, ovvero i bit quantistici su cui si basa tutta l’architettura di un computer quantistico, sono fragili. L’informazione che trasportano tende a dissolversi in tempi brevissimi, e soprattutto lo fa in modo imprevedibile. Jeroen Danon, professore alla Norwegian University of Science and Technology (NTNU), lo spiega in modo piuttosto diretto: nei qubit superconduttori, il tempo medio di conservazione dell’informazione è accettabile, ma varia in modo casuale nel tempo. Questo rende tutto enormemente complicato, perché senza sapere esattamente quando e perché l’informazione scompare, migliorare le prestazioni di un sistema quantistico diventa un po’ come aggiustare un motore al buio.

Una misurazione che ribalta la prospettiva

Ed è qui che entra in scena la novità. In collaborazione con un team internazionale guidato dal Niels Bohr Institute di Copenhagen, i ricercatori del NTNU hanno messo a punto un metodo che consente di misurare la perdita di informazione quantistica in circa 10 millisecondi. Prima ci voleva circa un secondo, che nel mondo della fisica quantistica equivale praticamente a un’eternità. Danon lo dice con una punta di orgoglio contenuto: “Più o meno in tempo reale”.

Questa velocità non è un semplice miglioramento tecnico. Significa poter osservare il comportamento dei qubit mentre cambia, cogliere fluttuazioni rapide che prima restavano invisibili. E soprattutto, significa poter risalire alle cause profonde della perdita di dati. Quando si riesce a vedere il problema nel momento esatto in cui si manifesta, trovare la soluzione diventa molto più realistico.

Cosa cambia per il futuro dei computer quantistici

Il passo avanti è significativo. Se i computer quantistici devono uscire dai laboratori e diventare strumenti utilizzabili su larga scala, la stabilità è il nodo centrale da sciogliere. Non basta aumentare il numero di qubit o raffinare gli algoritmi: serve capire cosa succede dentro queste macchine, istante per istante.

La ricerca, pubblicata sulla rivista Physical Review X nell’aprile 2026, apre una strada concreta. Con questo tipo di monitoraggio in tempo reale, gli scienziati potranno calibrare i processori quantistici in modo molto più preciso, intervenendo sulle instabilità prima che compromettano i calcoli. Non è ancora la soluzione definitiva, ma è quel tipo di progresso che sposta davvero l’asticella. E nel campo della computazione quantistica, ogni millisecondo risparmiato conta parecchio.

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