A partire dalla scorsa settimana, sono stati assegnati gli annuali premi Nobel: la redazione di Vulcano unisce le diverse competenze e prospettive dei suoi membri, offrendo una panoramica dei vincitori.

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Il Premio Nobel per la pace 2024 è stato assegnato all’organizzazione giapponese Nihon Hidankyo, composta interamente di sopravvissuti alle bombe atomiche statunitensi sganciate su Hiroshima e Nagasaki nel 1945. I cosiddetti “hibakusha” (“coloro che sopravvissero al bombardamento”) sono stati selezionati dal Norwegian Nobel Committee grazie ai loro continui sforzi nel mantenere un fronte d’opposizione globale alle armi nucleari, attraverso interventi legislativi e campagne educative.

La scelta di quest’anno risulta particolarmente significativa anche in vista del ritorno di una retorica sul pericolo della guerra nucleare, presentata nuovamente da Putin alle potenze occidentali lo scorso 25 settembre (come già a marzo di quest’anno, a febbraio 2023, a settembre 2022); ancora più disinvolto nelle minacce nucleari è stato l’ex-presidente Medvedev.

Analogamente, si è tornati a parlare della “Opzione Sansone” (il possibile uso di armi nucleari, la cui esistenza non è mai stata confermata, da parte di Israele): il ministro di estrema destra Eliyahu ha evocato a più riprese (novembre 2023 e gennaio 2024) l’uso dell’atomica su Gaza, mentre l’ayatollah iraniano Khamenei lo scorso maggio ha accelerato l’apertura alla costruzione di un’analoga bomba, sei anni dopo l’uscita di Trump dall’accordo che limitava il nucleare in Iran.

Dopo il discusso intervento di allarme di Hinton (Nobel per la Fisica) sull’intelligenza artificiale, il Nobel per la Pace punta i riflettori su un’invenzione classicamente discussa come potenzialità negativa dell’ingegno umano.

Il 10 ottobre è stato assegnato il Premio Nobel per la letteratura 2024 alla scrittrice sudcoreana Han Kang, “per la sua intensa prosa poetica che mette a confronto i traumi storici con la fragilità della vita umana”. Kang è la prima scrittrice sudcoreana a vincere il Premio Nobel. Nata a Gwanju il 27 novembre 1970, Kang è una delle vincitrici più giovani di questo premio, la seconda dopo Rudyard Kipling.

Nata da padre scrittore, Kang ha studiato presso l’Università Yonsei di Seoul laureandosi in letteratura coreana. Dopo la pubblicazione di una raccolta di poesie nel 1993, il suo esordio avviene nel 1995, con la pubblicazione di una raccolta di racconti, ma raggiunge la fama internazionale undici anni dopo con la pubblicazione di La vegetariana, romanzo con cui ha vinto il Man Booker International Prize nel 2016.

In tre voci viene raccontata il progressivo tentativo di trascendenza della protagonista Yeong-hye che a seguito di un sogno crudo e oscuro decide di smettere di mangiare carne. Attorno a lei riaffiorano ricordi dolorosi, si scatenano reazioni violente e conturbanti, ma la protagonista prosegue inarrestabile il suo viaggio verso la dimensione vegetale valicando i suoi limiti umani.

La scrittrice nel 2017 pubblica Atti umani, tradotto ed edito in Italia da Adelphi che viene insignito del Premio Malaparte nello stesso anno. Adelphi pubblica anche Convalescenza nel 2019. Nel 2023 esce in Italia L’ora di greco, definito dalla Kang quasi un lieto fine del volume precedente La vegetariana. Il 5 novembre uscirà l’ultima fatica dell’autrice, il romanzo Non dico addio sempre edito Adelphi nella traduzione di Lia Iovenitti.

“For foundational discoveries and inventions that enable machine learning with artificial neural networks”, tradotto dall’inglese: “Per le scoperte e le invenzioni fondamentali che consentono l’apprendimento automatico con le reti neurali artificiali”. Questa è la ragione che ha motivato il premio Nobel per la Fisica di quest’anno, assegnato a John Hopfield e Geoffrey Hinton. Il primo, nel 1982 pubblicò un articolo che dimostrava come le proprietà computazionali associate ai cervelli biologici siano emergenti da un insieme di elementi uguali fra loro: nel caso dei sistemi biologici si tratta dei neuroni, nel caso dei sistemi proposti da Hopfield si trattava di dispositivi elettronici. Ispirato dal lavoro di Hopfield, Hinton trovò un modo per far sì che sistemi simili a quelli descritti dal collega riuscissero ad individuare proprietà importanti dei dati in ingresso.

Grazie al lavoro svolto dagli anni ’80 in poi, sia John Hopfield che Geoffrey Hinton hanno contribuito a gettare le basi per la rivoluzione del machine learning iniziata intorno al 2010, ed è interessante vedere come la Fisica stia beneficiando di questa tecnologia: per esempio, è stata usata per vagliare ed elaborare le grandi quantità di dati necessari per scoprire la particella di Higgs, o anche per ridurre il rumore nelle misurazioni delle onde gravitazionali provenienti dalla collisione di buchi neri. Negli ultimi anni, questa tecnologia ha iniziato a essere utilizzata anche per calcolare e prevedere le proprietà di molecole e materiali, ad esempio per calcolare la struttura delle molecole proteiche (che ne determina la funzione), o per capire quali nuove versioni di un materiale possono avere le proprietà migliori per essere utilizzate in celle solari più efficienti.

La Chimica e la Biologia, figlie dell’alchimia, conservano una caratteristica del complesso di conoscenze che le ha partorite: l’ossessione per le pietre filosofali. Ebbene, per anni una delle pietre filosofali dei biologi e dei chimici (forse la più importante) è stata la comprensione dei meccanismi che conducono le proteine ad assumere una certa forma nello spazio.

Infatti, le proteine sono grosse molecole che somigliano a collane di perle: sono composte da unità legate una dietro l’altra dette amminoacidi. Le stringhe di aminoacidi si attorcigliano e si ripiegano in strutture tridimensionali molto specifiche, che conferiscono alle proteine la loro funzione. Alcune diventano blocchi chimici che possono creare muscoli, corna o piume, mentre altre possono diventare ormoni o anticorpi. Molte di esse formano gli enzimi, che guidano le reazioni chimiche della vita con una precisione sorprendente. Anche le proteine che si trovano sulla superficie delle cellule sono importanti e fungono da canali di comunicazione tra la cellula e l’ambiente circostante.

Riuscire a stimare la struttura delle proteine consente quindi di stimarne la funzione, e di comprendere come manipolarle. Demis Hassabis e John M. Jumper hanno utilizzato con successo l’intelligenza artificiale per prevedere la struttura di quasi tutte le proteine conosciute, mentre David Baker ha sfruttato queste tecnologie per creare proteine completamente nuove, mai viste sulla faccia del Pianeta. Il potenziale delle loro scoperte è enorme.

Il Nobel per la medicina è stato assegnato a Victor Ambros e Gary Ruvkun, biologi statunitensi di origine rispettivamente polacca ed ebraica. Dopo un periodo trascorso al MIT e poi a Harvard, Ambros (insieme alle studiose Lee e Feinbaum) riportò nel 1993 la scoperta di piccole molecole di RNA non codificante (ossia che non si traduce in una proteina) all’interno di un nematode, o verme cilindrico. Questo tipo di molecola sarebbe stato poi battezzato microRNA o miRNA.
Nello stesso periodo, Ruvkun scoprì le interazioni fra queste molecole e l’RNA messaggero (mRNA), fondamentale nella sintesi proteica a partire dal DNA e che il grande pubblico ha imparato a conoscere anche grazie ad alcuni vaccini durante la pandemia da COVID-19.
Nel 2000, Ruvkun e il suo team hanno riportato la scoperta di un’ulteriore molecola di microRNA nel nematode.

Come afferma il comunicato stampa dell’Assemblea Nobel, la scoperta del microRNA è particolarmente rilevante in virtù del ruolo assunto dalla regolazione genica nell’insorgere di cancri, diabete e malattie autoimmuni.

Il Nobel per le scienze economiche è infine andato al trio di economisti Daron Acemoğlu (turco-americano di origine armena, oggi al MIT), Simon Johnson (britannico-americano) e James A. Robinson (britannico).
Il premio è stato assegnato ai tre studiosi in funzione delle loro analisi comparate sulla nascita delle istituzioni e su come queste influenzino la ricchezza.
Acemoğlu, Robinson e Johnson hanno storicamente collaborato molto: i primi due hanno scritto nel 2012 Why nations fail, sintesi dei loro studi sulla crescita economica e su alcuni casi specifici in Africa e America Latina.
Acemoğlu è spesso descritto come un centrista, sostenitore di un’economia di mercato (per quanto regolamentata). Johnson ha avuto un ruolo apicale nel Fondo Monetario Internazionale nel periodo della crisi del 2007-2008, in cui il FMI è stato spesso criticato; lo studioso ha anche fatto parte del team che ha supervisionato alcuni aspetti della transizione presidenziale da Trump a Biden nel 2020-2021.

I tre economisti, nell’articolo del 2022 intitolato Non-Modernization, hanno duramente criticato la teoria della modernizzazione, secondo cui a uno sviluppo del progresso economico corrisponderebbe in maniera diretta la democratizzazione delle istituzioni.

Articolo di Alice Pozzoli, Daniele Di Bella, Elisa Basilico, Matilde Elisa Sala e Michele Cacciapuoti