C’è stato un momento nella storia in cui credevamo che, presto o tardi, avremmo capito perfettamente il mondo. Dopo i primi tentativi di Galileo di usare il metodo scientifico per interrogare il mondo e usare la matematica per capirlo, la Scienza cominciò a fare passi da gigante sempre più rapidi. Il trionfo di Newton, che spiegò il moto dei pianeti, dei proiettili e delle maree, dimostrò che poche semplici leggi potevano spiegare molte cose. Questa fiducia nella Scienza fu ufficializzata da Cartesio e dal suo razionalismo. Poi, le cose cominciarono a cambiare, e cominciammo a dubitare dell’onnipotenza della Scienza. La fisica quantistica dimostrò che il mondo era molto più complesso di un insieme di palle da biliardo Newtoniane; Einstein dimostrò che anche il tempo e lo spazio erano mutevoli e variabili. La conferma definitiva che non potremo mai prevedere tutto venne, però, da una direzione inaspettata: la meteorologia.
La storia comincia nel 1961; le previsioni del tempo sono ancora un’arte basate sulle interpretazioni degli esperti più che una scienza, ma i primi computer hanno iniziato a popolare i laboratori. Edward Lorentz al Massachusetts Institute of Technology, cerca di sfruttare un computer per prevedere il clima. Il computer è un LGP-30, ha un processore a 120 KHz, pesa 360 Kg e costa mezzo milione di dollari di oggi; una macchina primitiva ai nostri occhi, ma Lorentz la usa per implementare un modello del tempo basato su 12 parametri diversi tra i quali la temperatura dell’aria e la velocità del vento.
Fa girare il suo programma variando ogni parametro, e ripete più volte le sue simulazioni. Un giorno, mentre ripete una simulazione già fatta, ottiene un risultato inatteso, completamente diverso dal precedente. Sembra impossibile, visto che il computer fa calcoli perfetti; due più due, nel suo modello, fa sempre quattro. Investigando il mistero, scopre di aver approssimato il valore di un parametro, arrotondandolo mentre lo batteva sulla tastiera a 0.506 invece di 0.506127. Come può questa differenza pari a meno dello 0.1% – influenzare così tanto il risultato della simulazione climatica?
Lorentz scopre che nel clima esiste una “dipendenza sensibile dalle condizioni iniziali” secondo la sua definizione. Un sistema matematico di solito evolve sino a raggiungere dei valori stabili – si dice che converge –, oppure vaga in maniera completamente casuale. Il modello di Lorentz non fa nessuna delle due cose; invece oscilla attorno a dei valori medi, senza mai stabilizzarsi su essi, anzi senza mai ritornare due volte nella stessa situazione. Lorentz chiama questi valori degli “attrattori strani” perché attraggono il sistema, senza mai riuscire a catturarlo in via definitiva. Cambiando anche solo di 0.1% uno dei parametri, l’evoluzione del sistema cambia completamente e il risultato finale è diverso. È come se, nel clima, un piccolo movimento d’aria possa scatenare o meno una tempesta. Il nome definitivo di questo fenomeno, quello che lo renderà noto al pubblico, arriva da una presentazione che Lorentz fa nel 1972: “Può il battito d’ali di una farfalla in Brasile scatenare un uragano in Texas”? Da allora, il fenomeno è chiamato “effetto farfalla” ed ha conseguenze enormi nella meteorologia.
Se una singola farfalla può scatenare un uragano, allora le previsioni del tempo non potranno mai essere perfette. Potremmo piazzare un termometro o altri sensori in ogni singolo metro dell’atmosfera, tappezzando la Terra sino ai confini dell’atmosfera per misurare il clima con precisione estrema; anche così, però, le piccole instabilità che avvengono sulla scala dei centimetri tra un sensore e l’altro, e che non possiamo misurare, causeranno effetti impossibili da prevedere. È la sconfitta del razionalismo cartesiano. Ad oggi, le migliori previsioni del tempo sono accurate al 90% su una scala di 5 giorni; oltre 10 giorni, l’accuratezza è solo del 50%.
Il sistema di Lorentz è uno dei primi esempi di “caos deterministico” di un sistema semplice da capire ma impossibile da prevedere, che genererà un’intera disciplina scientifica: la Teoria del Caos. L’effetto farfalla è affascinante perché conferma un sospetto che tutti noi abbiamo nella vita quotidiana, cioè che piccoli gesti fatti oggi avranno effetti enormi sulla nostra vita tra dieci anni. Il cinema ha sempre amato questo tema; ad esempio Sliding doors con Gwyneth Paltrow del 1998 o The butterfly effect del 2004 con Ashton Kutcher. In Jurassic Park il matematico interpretato da Jeff Goldblum dimostra come un sistema complesso, per quanto sorvegliato, possa comunque diventare caotico.
Gli scienziati hanno trovato innumerevoli esempi di sistemi complessi, attrattori strani e caos deterministico in fisica, chimica o biologia. Qualcuno ha detto che il XX secolo sarà ricordato per tre grandi rivoluzioni scientifiche: la relatività, la meccanica quantistica e la teoria del caos. Centinaia di scienziati cercano di capire l’origine della complessità. Il funzionamento del clima, l’evoluzione della Storia o il pensiero del cervello umano sono causati dall’azione di unità singole come atomi, neuroni, persone che, singolarmente, seguono semplici leggi che capiamo abbastanza bene. Messi assieme, invece, generano la complessità che non riusciamo a prevedere e, a volte, il caos.
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