Il nuovo approccio utilizza l'apprendimento automatico per individuare scorciatoie matematiche all'interno dei programmi di simulazione, consentendo di ottenere risultati identici in tempi molto più brevi. Secondo Rémi Dingreville dei Sandia Labs, co-autore dello studio, "dal punto di vista dell'utente non c'è differenza tra eseguire la simulazione normale o quella accelerata. La differenza sta nel tempo necessario per ottenere i risultati".
I ricercatori sono riusciti ad accelerare di 16 volte una simulazione di scienza dei materiali, ma sottolineano che il metodo può essere applicato a praticamente qualsiasi campo scientifico. "Fisica, chimica, geochimica, previsioni meteorologiche - non fa davvero differenza", afferma Dingreville.
L'acceleratore di simulazioni non solo fa risparmiare tempo e denaro nella ricerca di routine, ma rimuove anche ostacoli allo studio di fenomeni che normalmente non possono essere simulati a causa dei tempi di calcolo proibitivi. Ad esempio, potrebbe rendere possibile la modellazione di eventi che si svolgono molto lentamente, come lo scioglimento dei ghiacciai.
Potenziali applicazioni in diversi campi scientifici
Vivek Oommen della Brown University, primo autore dello studio, sottolinea le potenziali applicazioni della nuova metodologia: "Sono ansioso di vedere come i nostri metodi potranno essere applicati ad altri problemi complessi in vari settori, come l'energia, le biotecnologie e le scienze ambientali".
Dingreville aggiunge che gli piacerebbe vedere l'applicazione di questa tecnica nelle geoscienze. L'obiettivo del team è che questa ricerca diventi la base per un approccio moderno e comune che permetta agli scienziati di velocizzare simulazioni normalmente lente.
La possibilità di generalizzare questo approccio a sistemi diversi potrebbe portare allo sviluppo di tecnologie più efficienti e sostenibili. Gli autori considerano il loro lavoro come un invito alla comunità scientifica a riconsiderare fondamentalmente il modo in cui le simulazioni vengono progettate e utilizzate.
Sebbene un'accelerazione di 16 volte possa sembrare modesta rispetto a precedenti risultati ottenuti da Dingreville (che in un progetto precedente era riuscito a velocizzare una simulazione di 40.000 volte), i ricercatori sottolineano che l'impatto potenziale di quest'ultima innovazione è molto più ampio, in quanto beneficia virtualmente ogni campo della scienza.
Lo studio apre nuove prospettive per la ricerca scientifica, consentendo di affrontare problemi complessi che prima erano considerati troppo onerosi dal punto di vista computazionale. Inoltre, l'integrazione di metodi numerici tradizionali con l'intelligenza artificiale si sta rivelando un approccio promettente per risolvere sfide complesse in vari ambiti scientifici.
