Apprendimento della microstruttura nella materia attiva
Un nuovo studio pubblicato su arXiv (2601.05894v1) affronta una sfida aperta nella fisica statistica del non equilibrio: la comprensione della microstruttura attraverso espressioni in forma chiusa. La ricerca propone un metodo innovativo che combina simulazioni a risoluzione di particella, reti neurali profonde e regressione simbolica per prevedere la funzione di correlazione di coppia di particelle passive e attive. I risultati analitici ottenuti concordano strettamente con le simulazioni della dinamica browniana, anche a frazioni di impacchettamento relativamente grandi e per attività elevate.
Il metodo proposto si distingue per la sua ampia applicabilità e l’efficienza computazionale. Può essere utilizzato per migliorare il potere predittivo delle teorie dei continui di non equilibrio e per la progettazione della formazione di modelli. La ricerca apre nuove prospettive nella comprensione e nella modellizzazione dei sistemi complessi, offrendo uno strumento versatile per lo studio della materia attiva. L’approccio innovativo potrebbe avere un impatto significativo nello sviluppo di nuovi materiali e tecnologie basate sulla auto-organizzazione delle particelle.
Paper: ArXiv.org