Le umili invenzioni che alimentano il nostro mondo moderno non sarebbero state possibili senza decenni di sostegno alla ricerca nelle fasi iniziali.
Nel dicembre 1947, tre fisici dei Bell Telephone Laboratories, John Bardeen, William Shockley e Walter Brattain, costruirono un dispositivo elettronico compatto utilizzando sottili fili d’oro e un pezzo di germanio, un materiale noto come semiconduttore. La loro invenzione, successivamente denominata transistor (per la quale furono insigniti del Premio Nobel nel 1956), era in grado di amplificare e commutare i segnali elettrici, segnando un netto distacco dai tubi a vuoto ingombranti e fragili che fino ad allora avevano alimentato l’elettronica.
I suoi inventori non stavano cercando di realizzare un prodotto specifico. Si ponevano domande fondamentali sul comportamento degli elettroni nei semiconduttori, sperimentando gli stati superficiali e la mobilità degli elettroni nei cristalli di germanio. Dopo mesi di prove e perfezionamenti, combinarono le conoscenze teoriche della meccanica quantistica con la sperimentazione pratica della fisica dello stato solido, un lavoro che molti avrebbero potuto liquidare come troppo elementare, accademico o poco redditizio.
I loro sforzi culminarono in un momento che oggi segna l’alba dell’era dell’informazione. I transistor di solito non ricevono il riconoscimento che meritano, eppure sono alla base di ogni smartphone, computer, satellite, scanner MRI, sistema GPS e piattaforma di intelligenza artificiale che utilizziamo oggi. Con la loro capacità di modulare (e instradare) la corrente elettrica a velocità sorprendenti, i transistor rendono possibile l’informatica e l’elettronica moderne e future.
Questa svolta non è nata da un piano aziendale o dalla presentazione di un prodotto. È il risultato di una ricerca aperta e guidata dalla curiosità e di uno sviluppo abilitante, sostenuto da un’istituzione che ha visto il valore nell’esplorazione dell’ignoto. Ci sono voluti anni di tentativi ed errori, collaborazioni interdisciplinari e la profonda convinzione che comprendere la natura, anche senza una garanzia di successo, valesse lo sforzo.
Dopo la prima dimostrazione di successo alla fine del 1947, l’invenzione del transistor rimase riservata mentre i Bell Labs presentavano le domande di brevetto e continuavano lo sviluppo. Fu annunciata pubblicamente in una conferenza stampa il 30 giugno 1948 a New York City. La spiegazione scientifica seguì in un articolo fondamentale pubblicato sulla rivista Physical Review.
Come funzionano? Alla base, i transistor sono costituiti da semiconduttori, materiali come il germanio e, successivamente, il silicio, che possono condurre o resistere all’elettricità a seconda delle sottili manipolazioni della loro struttura e carica. In un transistor tipico, una piccola tensione applicata a una parte del dispositivo (il gate) consente o blocca il flusso di corrente elettrica attraverso un’altra parte (il canale). È questo semplice meccanismo di controllo, amplificato miliardi di volte, che consente al tuo telefono di eseguire app, al tuo laptop di rendere immagini e al tuo motore di ricerca di restituire risposte in millisecondi.
Sebbene i primi dispositivi utilizzassero il germanio, i ricercatori scoprirono ben presto che il silicio, più stabile termicamente, resistente all’umidità e molto più abbondante, era più adatto alla produzione industriale. Alla fine degli anni ’50 era in corso la transizione al silicio, che rese possibile lo sviluppo dei circuiti integrati e, infine, dei microprocessori che alimentano il mondo digitale di oggi.
Un chip moderno delle dimensioni di un’unghia umana contiene ora decine di miliardi di transistor al silicio, ciascuno misurato in nanometri, più piccoli di molti virus. Questi minuscoli interruttori si accendono e si spengono miliardi di volte al secondo, controllando il flusso dei segnali elettrici coinvolti nel calcolo, nell’archiviazione dei dati, nell’elaborazione audio e video e nell’intelligenza artificiale. Essi costituiscono l’infrastruttura fondamentale alla base di quasi tutti i dispositivi digitali oggi in uso.
L’industria globale dei semiconduttori vale oggi oltre mezzo trilione di dollari. I dispositivi che hanno avuto inizio come prototipi sperimentali in un laboratorio di fisica sono ora alla base dell’economia, della sicurezza nazionale, dell’assistenza sanitaria, dell’istruzione e della comunicazione globale. Ma la storia delle origini del transistor ci offre una lezione più profonda, che rischiamo di dimenticare.
Gran parte delle conoscenze fondamentali che hanno portato al progresso della tecnologia dei transistor proviene dalla ricerca universitaria finanziata dal governo federale. Quasi un quarto della ricerca sui transistor condotta dai Bell Labs negli anni ’50 è stata sostenuta dal governo federale. Gran parte del resto è stata sovvenzionata dai proventi del monopolio di AT&T sul sistema telefonico statunitense, che sono confluiti nella ricerca e sviluppo industriale.
Ispirato dal rapporto del 1945 “Science: The Endless Frontier” (La scienza: la frontiera infinita), scritto da Vannevar Bush su richiesta del presidente Truman, il governo degli Stati Uniti ha avviato una lunga tradizione di investimenti nella ricerca di base. Questi investimenti hanno dato risultati costanti in molti settori scientifici, dall’energia nucleare ai laser, dalle tecnologie mediche all’intelligenza artificiale. Formate nella ricerca fondamentale, generazioni di studenti sono uscite dai laboratori universitari con le conoscenze e le competenze necessarie per spingere la tecnologia esistente oltre le sue capacità conosciute.
Eppure, i finanziamenti per la scienza di base e per la formazione di coloro che possono dedicarsi ad essa sono sottoposti a una pressione crescente. Il nuovo bilancio federale proposto dalla Casa Bianca prevede tagli drastici al Dipartimento dell’Energia e alla National Science Foundation (anche se il Congresso potrebbe discostarsi da tali raccomandazioni). Già ora, il National Institutes of Health ha cancellato o sospeso più di 1,9 miliardi di dollari in sovvenzioni, mentre i programmi di istruzione STEM della NSF hanno subito tagli per oltre 700 milioni di dollari.
Queste perdite hanno costretto alcune università a congelare le ammissioni degli studenti laureati, a cancellare i tirocini e a ridurre le opportunità di ricerca estiva, rendendo più difficile per i giovani intraprendere carriere scientifiche e ingegneristiche. In un’epoca dominata da metriche a breve termine e rendimenti rapidi, può essere difficile giustificare una ricerca le cui applicazioni potrebbero non concretizzarsi per decenni. Ma questi sono proprio i tipi di sforzi che dobbiamo sostenere se vogliamo garantire il nostro futuro tecnologico.
Si pensi a John McCarthy, il matematico e informatico che ha coniato il termine “intelligenza artificiale“. Alla fine degli anni ’50, mentre era al MIT, ha guidato uno dei primi gruppi di IA e ha sviluppato Lisp, un linguaggio di programmazione ancora oggi utilizzato nel calcolo scientifico e nelle applicazioni di IA. All’epoca, l’IA pratica sembrava lontana. Ma quel lavoro fondamentale ha gettato le basi per il mondo odierno guidato dall’IA.
Dopo l’entusiasmo iniziale degli anni ’50 e ’70, l’interesse per le reti neurali, oggi una delle principali architetture di IA ispirate al cervello umano, è diminuito durante i cosiddetti “inverni dell’IA” della fine degli anni ’90 e dei primi anni 2000. La limitatezza dei dati, l’inadeguatezza della potenza di calcolo e le lacune teoriche hanno reso difficile il progresso in questo campo. Tuttavia, ricercatori come Geoffrey Hinton e John Hopfield hanno continuato a lavorare. Hopfield, ora premio Nobel per la fisica 2024, ha introdotto per la prima volta il suo rivoluzionario modello di rete neurale nel 1982, in un articolo pubblicato su Proceedings of the National Academy of Sciences of the USA. Il suo lavoro ha rivelato le profonde connessioni tra il calcolo collettivo e il comportamento dei sistemi magnetici disordinati. Insieme al lavoro di colleghi come l’ e Hinton, che ha ricevuto il Nobel lo stesso anno, questa ricerca fondamentale ha dato il via all’esplosione delle tecnologie di deep learning che vediamo oggi.
Uno dei motivi per cui le reti neurali sono oggi così diffuse è l’unità di elaborazione grafica, o GPU, originariamente progettata per i videogiochi ma ora essenziale per le operazioni ad alta intensità di matrici dell’intelligenza artificiale. Questi chip si basano su decenni di ricerca fondamentale nella scienza dei materiali e nella fisica dello stato solido: materiali ad alta dielettricità, leghe di silicio deformate e altri progressi che rendono possibile la produzione dei transistor più efficienti possibili. Ora stiamo entrando in un’altra frontiera, esplorando memristori, materiali a cambiamento di fase e 2D e dispositivi spintronici.
Se state leggendo questo articolo su un telefono o un laptop, avete tra le mani il risultato di una scommessa che qualcuno ha fatto una volta sulla curiosità. Quella stessa curiosità è ancora viva oggi nelle università e nei laboratori di ricerca, in un lavoro spesso poco affascinante, a volte oscuro, che getta silenziosamente le basi per rivoluzioni che tra 50 anni influenzeranno alcuni degli aspetti più essenziali della nostra vita. Nella prestigiosa rivista di fisica di cui sono redattore, io e i miei collaboratori vediamo il lavoro meticoloso e la dedizione che stanno dietro a ogni articolo che trattiamo. La nostra economia moderna, con giganti come Nvidia, Microsoft, Apple, Amazon e Alphabet, sarebbe inimmaginabile senza l’umile transistor e la passione per la conoscenza che alimenta l’inesauribile curiosità di scienziati come quelli che lo hanno reso possibile.
Il prossimo transistor potrebbe non assomigliare affatto a un interruttore. Potrebbe nascere da nuovi tipi di materiali (come quelli quantistici, ibridi organico-inorganici o gerarchici) o da strumenti che non abbiamo ancora immaginato. Ma avrà bisogno degli stessi ingredienti: solide conoscenze fondamentali, risorse e libertà di perseguire domande aperte guidate dalla curiosità, dalla collaborazione e, soprattutto, dal sostegno finanziario di qualcuno che crede che valga la pena correre il rischio.
