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Ricercatori di MIT e UBC sviluppano WorldParticle per simulare fenomeni dallo scorrimento della sabbia al ripiegamento delle proteine

WorldParticle rappresenta i materiali come particelle e ne prevede il movimento un passo alla volta. I ricercatori hanno dimostrato il funzionamento del sistema su sei diversi fenomeni fisici, tra cui oggetti deformabili, materiali granular

AI.info Team · Scritto con l’IA · verificato · 2026-11-09

Sei fenomeni, dalla sabbia alle proteine

I ricercatori hanno dimostrato il funzionamento di WorldParticle modellando sei diversi fenomeni fisici, tra cui oggetti deformabili, materiali granulari e proteine. Il loro metodo, per esempio, ha riprodotto efficacemente il modo in cui un oggetto granulare si disgregherebbe formando un cumulo, mentre alcuni metodi di riferimento lasciavano particelle di sabbia sospese nell’aria. Il metodo ha anche modellato il modo in cui le strutture proteiche cambiano nel tempo circa 100 volte più velocemente dei simulatori numerici, secondo Minghao Guo, postdoc al MIT e coautore principale.

WorldParticle rappresenta i materiali come particelle, da una duna di sabbia a una molecola proteica

Ricercatori del MIT, della University of British Columbia (UBC) e di altre istituzioni hanno sviluppato un unico sistema di deep learning chiamato WorldParticle, che potrebbe aiutare gli ingegneri a modellare diversi fenomeni fisici, dallo scorrimento della sabbia al ripiegamento delle proteine, con un’unica architettura di intelligenza artificiale. Il sistema rappresenta ogni materiale che simula, da una duna di sabbia a una molecola proteica, come minuscole particelle e prevede dove si sposteranno, un passo alla volta. I ricercatori hanno progettato una rete neurale che impara a risolvere le equazioni che governano i fenomeni in generale, invece di costruire un nuovo modello e un nuovo risolutore per ogni materiale e processo.

«È un’architettura simile a quella di ChatGPT. Ma invece di prevedere una parola alla volta per scrivere un testo, prevediamo come si muoveranno queste particelle, un passo alla volta»

Peter Yichen Chen, ex postdoc al MIT, oggi assistant professor alla UBC e coautore referente di un articolo ad accesso aperto su questa tecnica

WorldParticle separa le forze esterne e comprime le particelle

Prima di ogni passo della simulazione, WorldParticle separa le forze esterne che agiscono sul sistema fisico. Dopo aver previsto gli stati iniziali delle particelle, integra nuovamente le forze esterne nella simulazione, correggendo le previsioni sulle particelle in base al modo in cui tali forze influenzano il comportamento dell’oggetto. Per semplificare l’elaborazione, i ricercatori hanno impiegato una tecnica di fusione per combinare e comprimere le particelle, consentendo comunque a WorldParticle di cogliere dettagli fini del loro comportamento. Il sistema può adattarsi a materiali, forze e ambienti che non ha mai incontrato durante l’addestramento.

Dai robot morbidi alla fusione di galassie

I ricercatori affermano che il framework di uso generale potrebbe essere applicato a molti materiali e processi, tra cui compiti di manipolazione con robot morbidi, l’evoluzione dell’RNA e fenomeni astrofisici come la fusione di galassie. La ricerca, pubblicata come preprint su arXiv, sarà presentata alla ACM SIGGRAPH Conference and Exhibition on Computer Graphics and Interactive Techniques in Asia. I ricercatori intendono adattare WorldParticle per simulare questi e altri sistemi fisici e partire da questo lavoro per sviluppare una pipeline di simulazione completa e di uso generale per la scoperta scientifica.