Il fallout nucleare si forma in modi più complessi di quanto si pensasse. Questo è il risultato sorprendente emerso da un esperimento condotto presso il Lawrence Livermore National Laboratory, dove un gruppo di scienziati ha ricreato in laboratorio le condizioni estreme che si verificano all’interno di una palla di fuoco nucleare. E le implicazioni sono tutt’altro che banali: molti dei modelli usati finora per prevedere il comportamento del fallout potrebbero essere incompleti.

Quando un’arma nucleare esplode o si verifica un grave incidente in un reattore, l’energia rilasciata in una frazione di secondo vaporizza tutto ciò che si trova nelle vicinanze. Si forma una nube incandescente di gas e plasma che, espandendosi, si raffredda e condensa in minuscole particelle solide. Quelle particelle sono il fallout radioattivo. Capire come si formano non è solo un esercizio accademico: serve a ricostruire cosa sia successo durante un evento nucleare e a migliorare le valutazioni di sicurezza.

Un reattore a plasma per imitare l’inferno nucleare

Per studiare questi processi, il team ha utilizzato un reattore a flusso di plasma progettato per simulare parte dell’ambiente interno alla palla di fuoco nucleare. Combinazioni specifiche di materiali, tra cui uranio, cerio e cesio, sono state introdotte in un plasma ad altissima temperatura, dove venivano vaporizzate. Il vapore poi attraversava un tubo con temperature controllabili, permettendo ai ricercatori di osservare cosa accadeva durante il raffreddamento.

Due scenari diversi sono stati testati: uno con un calo graduale della temperatura, l’altro con un periodo prolungato di calore intenso seguito da un raffreddamento rapido. La differenza tra queste due “storie termiche” si è rivelata decisiva.

L’uranio e il cerio, quest’ultimo spesso usato come sostituto del plutonio, si sono condensati in modo relativamente prevedibile nelle fasi iniziali. Il cesio, invece, ha raccontato una storia completamente diversa. Essendo un elemento molto più volatile, si è condensato molto più tardi. E quando è rimasto esposto ad alte temperature più a lungo, si è mescolato in maniera molto più intensa con uranio e cerio, creando interazioni chimiche che i modelli tradizionali non catturano adeguatamente.

Perché questi risultati contano davvero

Rakia Dhaoui, scienziata del laboratorio e autrice dello studio pubblicato su Analytical Chemistry, ha spiegato che le particelle conservano una sorta di memoria di come si sono formate. Studiare questi processi in un sistema controllato permette di sostituire le ipotesi con misurazioni reali e di affinare i modelli utilizzati per interpretare i detriti nucleari.

Il punto chiave è questo: i modelli esistenti sul fallout tendono a trattare i materiali come se agissero in modo indipendente l’uno dall’altro. Ma la realtà sperimentale mostra che le interazioni chimiche tra elementi diversi durante il raffreddamento giocano un ruolo fondamentale nella formazione delle particelle. Ignorarle significa ottenere previsioni potenzialmente inaccurate.

Il prossimo passo del gruppo di ricerca sarà lavorare con miscele di materiali ancora più realistiche, cercando di avvicinarsi il più possibile alla complessità di un vero evento nucleare. Un lavoro paziente, fatto di dettagli e temperature controllate al millesimo, che potrebbe cambiare il modo in cui la comunità scientifica comprende e prevede il comportamento del fallout nucleare nel mondo reale.

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Simulare materiali quantistici così complessi da mettere in ginocchio i supercomputer più potenti al mondo sembrava un’impresa fuori portata. Eppure un nuovo algoritmo quantistico sviluppato dai ricercatori della Aalto University ha fatto esattamente questo, aprendo scenari che fino a poco tempo fa appartenevano alla fantascienza. Il team finlandese ha trovato il modo di simulare i cosiddetti quasicristalli, strutture quantistiche dalla complessità matematica spaventosa, con una velocità che lascia senza parole.

Per capire la portata della cosa, basta un numero: simulare un quasicristallo può richiedere l’elaborazione di oltre un quadrilione di valori numerici. Parliamo di una scala che va ben oltre le capacità di qualsiasi supercomputer attualmente esistente. L’algoritmo quantistico messo a punto dal gruppo guidato dal professor Jose Lado aggira il problema in modo elegante, riformulando l’intera sfida con tecniche ispirate al funzionamento dei computer quantistici. In pratica, anziché tentare un calcolo diretto della struttura completa del materiale, il sistema sfrutta le cosiddette reti tensoriali per codificare spazi computazionali esponenzialmente grandi. Il risultato? Un quasicristallo con oltre 268 milioni di siti simulato quasi istantaneamente.

Dai quasicristalli topologici ai qubit del futuro

Al centro della ricerca ci sono i quasicristalli topologici, materiali particolarissimi che ospitano eccitazioni quantistiche non convenzionali. Queste eccitazioni hanno una proprietà molto interessante: proteggono la conduttività elettrica dal rumore e dalle interferenze. Un dettaglio tutt’altro che trascurabile quando si pensa alle applicazioni pratiche, come l’elettronica a dissipazione zero, capace di condurre elettricità senza perdite di energia. In un’epoca in cui i data center per l’intelligenza artificiale divorano quantità enormi di energia, una tecnologia del genere potrebbe fare la differenza.

Lo studio, pubblicato su Physical Review Letters come Editor’s Suggestion, è stato condotto dal dottorando Tiago Antão insieme a Yitao Sun e Adolfo Fumega. La parte sperimentale vera e propria non c’è ancora, il lavoro resta per ora su base teorica e simulativa. Ma il passo successivo è già in vista: Lado ha spiegato che l’algoritmo quantistico potrà essere adattato per funzionare su hardware quantistico reale, non appena le macchine raggiungeranno la scala e la fedeltà necessarie. L’infrastruttura finlandese AaltoQ20 potrebbe giocare un ruolo chiave in questa fase.

Un circolo virtuoso tra materiali e algoritmi

C’è un aspetto che rende questa ricerca ancora più affascinante. Il professor Lado parla di un “ciclo di feedback produttivo” tra materiali quantistici e computer quantistici. In sostanza, gli algoritmi ispirati al quantum computing permettono di progettare nuovi materiali, che a loro volta serviranno a costruire computer quantistici migliori. È un circolo virtuoso, una spirale positiva che potrebbe accelerare enormemente lo sviluppo tecnologico del settore.

Il progetto rientra nel grant ERC Consolidator ULTRATWISTROICS di Lado, focalizzato sulla progettazione di qubit topologici con materiali van der Waals, e nel Centro di Eccellenza QMAT dedicato alle tecnologie quantistiche. Progettare e studiare materiali esotici potrebbe diventare una delle prime applicazioni davvero pratiche del quantum computing. E questo algoritmo quantistico, nato in un laboratorio di Helsinki, potrebbe essere il punto di partenza.

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Simulare un computer quantistico a 50 qubit sembrava un traguardo ancora lontano. E invece il supercomputer JUPITER, la prima macchina exascale europea, ha appena frantumato ogni aspettativa, portando a termine per la prima volta nella storia una simulazione completa di questa portata. Il risultato, ottenuto dai ricercatori del Jülich Supercomputing Centre in collaborazione con NVIDIA, supera il precedente record di 48 qubit stabilito nel 2019 sempre dal centro di ricerca tedesco, ma sulla ormai pensionata macchina giapponese K.

Per capire perché questo traguardo fa così rumore, basta pensare a un dettaglio: ogni qubit aggiunto raddoppia la memoria e la potenza di calcolo necessarie. Un portatile normale gestisce simulazioni da circa 30 qubit. Arrivare a 50 richiede qualcosa come 2 petabyte di memoria, circa due milioni di gigabyte. Numeri che solo i supercomputer più potenti al mondo possono maneggiare. JUPITER, inaugurato ufficialmente presso il Forschungszentrum Jülich nel settembre scorso, è esattamente quel tipo di macchina.

Ma a cosa serve davvero simulare un computer quantistico su un supercomputer tradizionale? La risposta è meno scontata di quanto sembri. Queste simulazioni permettono agli scienziati di testare algoritmi, verificare risultati sperimentali e capire come si comporteranno i futuri sistemi quantistici prima ancora che l’hardware reale sia abbastanza maturo. Tra gli algoritmi più interessanti ci sono il Variational Quantum Eigensolver, utile per studiare molecole e materiali, e il Quantum Approximate Optimisation Algorithm, pensato per problemi di ottimizzazione nella logistica, nella finanza e nell’intelligenza artificiale.

Come i chip NVIDIA GH200 hanno reso possibile l’impresa

Il cuore tecnologico di questa impresa è rappresentato dai chip NVIDIA GH200 Superchips integrati nel sistema JUPITER. Questi componenti collegano in modo stretto processori centrali e unità grafiche, permettendo ai dati che superano la capacità della memoria GPU di essere temporaneamente spostati nella memoria CPU senza perdere prestazioni significative. Una soluzione elegante a un problema enorme.

Per sfruttare al massimo questa architettura, gli ingegneri del NVIDIA Application Lab hanno aggiornato il software di simulazione quantistica di Jülich, trasformandolo in una nuova versione chiamata JUQCS-50. Il software aggiornato riesce a eseguire calcoli quantistici anche quando parte dei dati migra verso la memoria CPU. In più, una tecnica di compressione byte encoding riduce i requisiti di memoria di un fattore otto, mentre un sistema di ottimizzazione dinamica migliora continuamente lo scambio dati tra oltre 16.000 chip GH200.

Durante la simulazione, ogni singola operazione quantistica influenza più di 2 quadrilioni di valori numerici complessi. Per rendere l’idea, parliamo di un “2” seguito da 15 zeri. Tutti questi valori devono restare sincronizzati su migliaia di nodi di calcolo per riprodurre fedelmente il comportamento di un vero processore quantistico. Una sfida che fa girare la testa anche solo a descriverla.

Un traguardo che guarda al futuro della ricerca quantistica

Il software JUQCS-50 non resterà chiuso nei laboratori di Jülich. Verrà reso disponibile a organizzazioni di ricerca esterne e aziende attraverso JUNIQ, l’infrastruttura unificata per il quantum computing del centro tedesco. L’obiettivo è duplice: da un lato offrire uno strumento scientifico potente, dall’altro creare un parametro di riferimento per valutare le prestazioni dei futuri supercomputer.

Il progetto è nato nell’ambito del JUPITER Research and Early Access Programme, che ha permesso una progettazione congiunta di hardware e software durante la fase di costruzione del supercomputer. Una collaborazione stretta tra gli esperti di Jülich e NVIDIA che, secondo i protagonisti, rappresenta un passo fondamentale per sfruttare appieno il potenziale di questo sistema exascale.

Il finanziamento di JUPITER arriva da più fonti: metà dal programma europeo EuroHPC JU, un quarto dal Ministero federale tedesco della Ricerca e il restante quarto dal Ministero della Cultura e della Scienza del Land Nordreno-Vestfalia. Un investimento europeo che, a giudicare dai risultati, sta già ripagando abbondantemente.

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La simulazione di un chip quantistico con un livello di dettaglio mai raggiunto prima. È questo il risultato ottenuto da un gruppo di ricercatori del Berkeley Lab, che ha sfruttato la potenza di quasi 7.000 GPU per modellare il comportamento elettromagnetico di un componente largo appena 10 millimetri. Un lavoro enorme per un oggetto microscopico, e proprio qui sta il punto: progettare hardware quantistico più affidabile significa poter prevedere ogni problema prima ancora di fabbricare il dispositivo fisico.

Il team, guidato dai ricercatori Zhi Jackie Yao e Andy Nonaka della divisione Applied Mathematics and Computational Research, ha utilizzato ARTEMIS, uno strumento di modellazione nato per il calcolo su scala exa. Il chip simulato è stato sviluppato in collaborazione con il Quantum Nanoelectronics Laboratory dell’Università della California, Berkeley, e l’Advanced Quantum Testbed del laboratorio. Il lavoro verrà presentato alla conferenza internazionale SC25, dedicata al supercalcolo ad alte prestazioni.

Un supercalcolatore al massimo della sua potenza

Per riuscire nell’impresa, i ricercatori hanno impiegato quasi tutta la capacità del supercalcolatore Perlmutter. In 24 ore di calcolo sono state utilizzate quasi tutte le 7.168 GPU NVIDIA disponibili. Il chip, spesso appena 0,3 millimetri e con dettagli fino a un micron, è stato suddiviso in 11 miliardi di celle. Oltre un milione di passi temporali sono stati completati in sette ore, permettendo di valutare tre configurazioni circuitali in una sola giornata.

Quello che rende questa simulazione diversa dalle altre è l’approccio. Molti modelli trattano i chip come “scatole nere”, semplificando la struttura per risparmiare risorse computazionali. Qui invece ogni elemento fisico conta: il tipo di metallo usato (come il niobio), la disposizione dei fili, la forma dei risonatori, le dimensioni esatte di ogni componente. Tutto viene incluso nel modello, senza scorciatoie.

Come ha spiegato Nonaka, non risulta che qualcuno abbia mai realizzato una modellazione fisica di circuiti microelettronici alla scala completa di Perlmutter. E non si tratta solo di potenza bruta: la simulazione ricrea anche il comportamento del chip durante esperimenti reali, compreso il modo in cui i qubit interagiscono tra loro e con il resto del circuito.

Simulare il comportamento quantistico in tempo reale

La vera particolarità del progetto sta nella combinazione tra dettaglio fisico e simulazione nel dominio del tempo. Il team ha applicato le equazioni di Maxwell in modo da catturare effetti non lineari e seguire l’evoluzione dei segnali istante per istante. È una capacità descritta dagli stessi ricercatori come unica nel suo genere.

Il progetto è stato supportato dal programma Quantum Information Science @ Perlmutter del NERSC, che assegna tempo di calcolo alle ricerche quantistiche più promettenti. Anche all’interno di quel programma, questa simulazione si è distinta per ambizione e scala.

Guardando avanti, il gruppo punta a espandere le simulazioni per ottenere una comprensione ancora più precisa del chip quantistico e del suo funzionamento all’interno di sistemi più ampi. L’obiettivo finale è confrontare i risultati della simulazione con quelli sperimentali, una volta che il chip verrà effettivamente fabbricato e testato. Se i numeri dovessero combaciare, si aprirebbe una strada concreta per accelerare lo sviluppo di processori quantistici più performanti, riducendo tempi e costi di progettazione in modo significativo.

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L’idea di un intestino digitale capace di prevedere come reagisce il corpo umano a determinati alimenti e integratori sembra fantascienza, eppure è esattamente quello che un gruppo di ricercatori è riuscito a costruire. Si tratta di un modello computazionale che simula il comportamento del microbioma intestinale, e che ha dimostrato di poter anticipare quali probiotici e quali diete ricche di fibre riescono effettivamente a colonizzare l’intestino e a produrre benefici misurabili sulla salute delle persone.

Il punto è che non tutti i probiotici funzionano allo stesso modo per tutti. Chi ha provato a prendere fermenti lattici dopo un ciclo di antibiotici lo sa bene: a volte aiutano, a volte sembra di buttare soldi. Questo accade perché ogni intestino ospita un ecosistema unico, con miliardi di batteri che interagiscono tra loro in modi complessi. Quello che funziona per una persona può essere del tutto inutile per un’altra. Ed è proprio qui che l’intestino digitale entra in gioco, offrendo una sorta di anteprima personalizzata di ciò che potrebbe succedere dentro di noi.

Come funziona questo modello e perché cambia le regole del gioco

Il sistema si basa su una simulazione al computer che replica le dinamiche dell’ecosistema batterico intestinale. I ricercatori hanno alimentato il modello con dati reali provenienti da campioni biologici di volontari, costruendo una replica virtuale del loro apparato digerente. A quel punto hanno testato digitalmente diverse combinazioni di probiotici e regimi alimentari ad alto contenuto di fibre, osservando quali ceppi batterici riuscivano a insediarsi stabilmente e quali invece venivano “respinti” dall’ambiente intestinale preesistente.

La cosa notevole è che le previsioni dell’intestino digitale si sono poi confermate nella realtà. Quando i partecipanti hanno effettivamente seguito le indicazioni suggerite dal modello, i risultati clinici hanno mostrato un miglioramento della salute intestinale, con una maggiore diversità batterica e una produzione più abbondante di metaboliti benefici. Parliamo di sostanze come gli acidi grassi a catena corta, fondamentali per la salute della mucosa intestinale e per il buon funzionamento del sistema immunitario.

Fino a oggi, la scelta dei probiotici era in larga parte un tentativo alla cieca. Le etichette promettono molto, i ceppi batterici hanno nomi impronunciabili, e nella stragrande maggioranza dei casi nessuno sa davvero se quel particolare prodotto farà qualcosa di utile nel proprio intestino. Questo approccio basato sulla simulazione digitale potrebbe finalmente portare verso una nutrizione di precisione, dove le raccomandazioni alimentari vengono calibrate sulla composizione specifica del microbioma di ciascun individuo.

Verso un futuro di consigli alimentari personalizzati

Non è difficile immaginare dove potrebbe portare tutto questo. In un futuro non troppo lontano, potrebbe bastare un semplice campione per ottenere un profilo del proprio microbioma e ricevere indicazioni precise su quali alimenti e integratori assumere per ottenere il massimo beneficio. Niente più approcci generici, niente più “prova questo e vedi come va”.

L’intestino digitale rappresenta un passo concreto in quella direzione. Certo, siamo ancora nelle fasi iniziali e serviranno studi su scala più ampia per validare completamente il modello. Ma il principio è solido e i primi risultati sono promettenti. La possibilità di usare la tecnologia computazionale per decifrare un sistema biologico così complesso come il microbioma apre scenari enormi, non solo per chi vuole migliorare la digestione, ma anche per la gestione di condizioni croniche legate all’infiammazione intestinale.

Quello che rende questo lavoro davvero interessante è il cambio di prospettiva. Non si tratta più di capire se i probiotici funzionano in generale, ma di capire quali probiotici funzionano per chi, e perché. E avere uno strumento capace di rispondere a questa domanda prima ancora di aprire un barattolo di capsule è, a tutti gli effetti, una piccola rivoluzione.

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Là fuori, ben oltre l’orbita di Nettuno, galleggiano nel vuoto oggetti antichissimi che sembrano enormi pupazzi di neve cosmici fatti di ghiaccio e roccia. Sembra una cosa bizzarra, e in effetti lo è. Ma una nuova simulazione della Michigan State University ha finalmente chiarito come queste forme si generino in modo del tutto naturale, senza bisogno di invocare eventi rari o condizioni estreme. Il merito? La semplice, silenziosa forza di gravità.

Per capire il contesto, bisogna fare un passo indietro. Tra Marte e Giove c’è la famosa fascia degli asteroidi, ma molto più lontano si estende la Fascia di Kuiper, una regione remota popolata da resti congelati risalenti alla nascita del sistema solare. Questi oggetti primitivi, chiamati planetesimi, sono i mattoni avanzati dalla formazione dei pianeti. Circa il 10 per cento di loro ha una forma piuttosto curiosa: due lobi arrotondati uniti insieme, come un pupazzo di neve cosmico. Tecnicamente vengono definiti binari a contatto, e per anni nessuno aveva una spiegazione convincente su come potessero formarsi senza che una collisione violenta li distruggesse prima ancora di prendere forma.

Jackson Barnes, dottorando alla Michigan State University, ha sviluppato la prima simulazione al computer capace di riprodurre naturalmente queste strutture bilobate attraverso il collasso gravitazionale. I risultati sono stati pubblicati sulla rivista Monthly Notices of the Royal Astronomical Society. E il punto chiave è proprio questo: se il 10 per cento dei planetesimi ha questa forma, il processo che li genera non può essere qualcosa di eccezionale. Deve essere qualcosa di ordinario. Come ha spiegato il professor Seth Jacobson, coautore dello studio, il collasso gravitazionale si incastra perfettamente con le osservazioni.

Da nuvole di polvere a pupazzi di neve: come succede

Il meccanismo è sorprendentemente elegante. Nelle prime fasi del sistema solare, nuvole rotanti di polvere e piccoli frammenti venivano attratte dalla gravità, un po’ come fiocchi di neve che si aggregano per formare una palla. Man mano che queste nuvole collassavano, potevano dividersi in due corpi distinti che iniziavano a orbitare l’uno attorno all’altro. Nella simulazione di Barnes, la coppia spiralizza lentamente verso l’interno. Niente schianti catastrofici: i due corpi entrano delicatamente in contatto e si fondono, conservando le loro forme arrotondate. Ecco il pupazzo di neve cosmico.

I binari a contatto hanno guadagnato enorme visibilità quando la sonda New Horizons della NASA ha fotografato da vicino l’oggetto 2014 MU69, noto informalmente come Ultima Thule, nel gennaio 2019. Quelle immagini hanno spinto gli scienziati a osservare più attentamente altri oggetti della Fascia di Kuiper, confermando che circa uno su dieci condivide questa struttura bilobata.

Perché sopravvivono per miliardi di anni

Una volta formati, questi pupazzi di neve cosmici possono restare intatti per miliardi di anni. Il motivo è quasi banale nella sua semplicità: nella Fascia di Kuiper le collisioni sono estremamente rare. Non c’è praticamente nulla che possa spezzarli. Molti di questi oggetti binari mostrano pochissimi crateri, segno di una vita tranquilla e indisturbata ai confini del sistema solare.

Sebbene alcuni ricercatori avessero già ipotizzato il ruolo del collasso gravitazionale nella formazione dei binari a contatto, i modelli precedenti non disponevano della fisica dettagliata necessaria per verificare l’idea in modo rigoroso. Il lavoro di Barnes è il primo a includere tutti i processi necessari per ricrearli con successo nella simulazione. Come ha detto lo stesso Barnes, la cosa davvero entusiasmante è poter finalmente testare questa ipotesi in modo legittimo.

Il team sta ora lavorando a una simulazione migliorata, capace di rappresentare meglio il comportamento delle nuvole in fase di collasso. E Barnes ritiene che il modello potrebbe anche aiutare a studiare sistemi più complessi, con tre o più corpi connessi. Con le future missioni della NASA pronte a esplorare regioni sempre più remote, è molto probabile che altri mondi a forma di pupazzo di neve vengano scoperti. La Fascia di Kuiper, a quanto pare, ha ancora parecchie sorprese in serbo.

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