Le troviamo non solo nei romanzi di fantascienza, ma anche nella realtà. Parliamo delle macchine molecolari, minuscoli dispositivi fatti da un insieme di molecole che fungono da ingranaggi, in grado di attivarsi in risposta a stimoli ottici, chimici o elettrici. Le macchine molecolari prodotte in laboratorio possono emulare quelle esistenti in natura (come le cellule del corpo umano) e possono essere impiegate, per esempio, nel trasporto e nel rilascio mirato di farmaci all’interno dell’organismo. Queste nanomacchine ingegnerizzate sono di fatto sistemi supramolecolari, il cui comportamento dipende non tanto da ciò che accade all’interno delle singole molecole, quanto soprattutto dalle loro interazioni. I princìpi su cui si basano queste minuscole macchine sono quelli della cosiddetta chimica supramolecolare che, sebbene abbia radici abbastanza lontane, oggi rappresenta un campo della ricerca in grande espansione. Ma come sono fatte le macchine molecolari e quali sono i princìpi della chimica supramolecolare su cui si basa il loro funzionamento? A che punto è la ricerca e qual è il confine tra scienza e fantascienza? Ne parliamo con Francesco Peri, professore di Chimica Organica e Farmaceutica al Dipartimento di Biotecnologie e Bioscienze dell'Università di Milano-Bicocca.

Per quale ragione ci serve una intelligenza artificiale generativa, addestrata interamente in italiano? Chi ci sta lavorando? E a che punto siamo? Sono ormai una decina, i progetti in corso dedicati allo sviluppo di Large Language Model (LLM). Tra i più noti, nati in lingua inglese, ci sono Chat GPT, Copilot, Llama Gemini. Gli LLM nativi italiani sono, invece, addestrati su ambiti più specifici, senza dover fare concorrenza ai suddetti giganti: si va da Dante, il primo in ordine cronologico, a magica Velvet, a Minerva, probabilmente uno dei progetti più ambiziosi, fino all'ultimo arrivato, chiamato Italia, che è stato annunciato il 6 giugno da iGenius, la prima e unica startup del paese ad aver superato il miliardo di euro di valutazione. E qui si apre un ragionamento sulla solita asfittica performance del paese su quasi tutte le sfide tecnologiche del nostro tempo. Di tutto questo, parliamo con Elisabetta Fersini, professoressa di Informatica all'Università degli Studi di Milano-Bicocca, che recentemente ha ospitato un convegno in cui si è fatto proprio il punto sullo sviluppo dei large Language Model madrelingua italiani.

Poco meno di sei anni è quanto ci separa dall'avvento del Computer Quantistico. Eppure, secondo un gruppo di esperti di crittografia, è necessario tenere alta l'attenzione sul rischio dell'avvento di questa tecnologia, in grado di scardinare l'attuale sistema di crittografia a chiave pubblica, che oggi è largamente utilizzato. Su questo sistema poggia la riservatezza delle conversazioni telefoniche, ma anche la sicurezza di alcune transazioni bancarie e molto altro. Ma quando un Computer Quantistico sufficientemente potente sarà disponibile, privacy e riservatezza dei dati potrebbero essere a rischio. Nessuno sa quando questo problema diventerà di immediata rilevanza, ma questa sorta di allerta da parte di esperti di crittografia ci aiuta a fissare un obiettivo e a trasmettere un senso di urgenza che in realtà non è affatto fuori luogo. Il perché di tutto questo ce lo spiega Andrea Visconti, professore di Crittografia presso l'Università degli Studi di Milano.