Quando si pensa a bitcoin, la fluidodinamica non è la prima cosa che viene in mente. Per un giovane fisico di Stanford, invece, arrivarci è stato quasi semplice come mescolare lo zucchero nel caffè.

La scoperta di un parallelo tra la fisica della fluidodinamica in natura e le funzioni matematiche che regolano una criptovaluta come bitcoin riguarda direttamente le funzioni con cui in informatica si garantisce la sicurezza dei dati. E non solo: il funzionamento di bitcoin può a sua volta fornire un modello matematico per studiare certi processi fisici in natura.

William Gilpin, dottorando di fisica applicata a Stanford, California, in una ricerca pubblicata questa settimana su Proceedings of the National Academy of Sciences spiega come i fluidi in moto turbolento, i vortici o il caffè girato con un cucchiaino seguano gli stessi principi delle transazioni delle criptovalute.

Un passo indietro: le funzioni matematiche dette hash sono costituite da un algoritmo che trasforma un “input” in un codice univoco detto ”output”. Una caratteristica di queste funzioni è che uno stesso algoritmo “sputerà fuori” sempre lo stesso output se l’input è identico. Ciò serve, per esempio, a controllare che una trasmissione di dati non sia stata alterata – sapendo qual è l’input e l’algoritmo, chi riceve i dati può rielaborare la funzione hash e se il risultato è lo stesso, saprà che i dati non sono stati manomessi (è una possibilità che forniscono molti programmi software affinché chi li installa sia sicuro di usare l’originale e non una versione manomessa o con virus o altro).

L’altra caratteristica fondamentale che rende queste funzioni il “mulo da soma” della cybersicurezza è che una minima variazione nell’input porta a un risultato molto distante da quello che darebbe l’input originale. Ciò permette di tracciare le operazioni di una criptovaluta ma non che si risalga ai dati originari. Gli hacker in teoria lo possono fare, ma con uno sforzo che il più delle volte non vale la pena. Quanto più lunga la stringa, tanto più “forza bruta“ di calcolo e tanto più tempo – in alcuni casi più di una vita – ci vorranno per azzeccare l’input originale. Ciò vale per bitcoin, per le firme digitali, per le password, ecc.

Gilpin non è un esperto d’informatica ma studia la fluidodinamica in natura assieme a Manu Prakash, assistente professore di bioingegneria. L’anno scorso, prima della pausa invernale, ha cominciato ad allargare le sue riflessioni sulla fluidodinamica: quando nel caffè si versa del latte, i due liquidi si mescolano seguendo uno schema preciso. Ripetendo l’operazione, come nelle funzioni hash, se le condizioni iniziali sono identiche – latte, caffè, mescolamento – lo schema si ripeterà identico. E, come nelle funzioni hash, anche nella fluidodinamica basterà una minima variazione nelle quantità, condizioni e forze iniziali perché lo schema del vortice risultante dal latte e dal caffè sia totalmente diverso.

Che cosa l’ha ispirata ad arrivare a questo parallelo: il mondo digitale o quello della fisica, le funzioni hash o le equazioni della turbolenza caotica dei liquidi? “Avevo letto molto sulle funzioni hash”, dice Gilpin nel suo ufficio davanti a belle litografie che da lontano sembrano dei frattali, “e il concetto mi sembrava molto astratto. Tuttavia, in queste funzioni – deterministiche ma difficili da ripercorrere all’indietro – ho visto un’analogia con il cosiddetto effetto farfalla dei sistemi caotici, e così cominciai a pensare a un parallelo“, spiega Gilpin a Nòva.

Nelle settimane successive cominciò a rendersi conto “che molti sistemi fluidi sono caotici e soddisfano naturalmente i requisiti e molte proprietà della crittografia”, e che le equazioni che si utilizzano per descrivere la miscelazione di un fluido rispondevano perfettamente ai requisiti delle funzioni hash. ”Non mi aspettavo una tale corrispondenza, è stato entusiasmante. Soprattutto perché ciò suggeriva che c’era qualcosa di più fondamentale nel modo con cui agisce la matematica del caos”.

Ovunque nel mondo la ricerca sulle funzioni hash ferve proprio per la necessità di avanzare continuamente della sicurezza digitale, sia per le transazioni quotidiane con firme digitali, per esempio; sia per le moli di dati critici, quando non interi sistemi, che rischiano di finire nelle mani sbagliate; e infine per il dirompente emergere delle criptovalute.

Nel campo della fisica e delle scienze in generale ci sono molte altre potenziali applicazioni, per esempio, nello sviluppo di nuovi farmaci, il cui processo prevede l’inserimento di sostanze in dati momenti come nella fluidodinamica. Approcciare questo processo come una funzione hash permetterebbe di sapere con certezza che non si è arrivato a un prodotto finale desiderato solo per caso.

“Credo all’origine della mia idea ci sia stata la ricerca di un sistema fisico semplice che agisse come una funzione hash proprio per capire meglio come operano queste funzioni. Una delle conclusioni è, intanto, che i calcoli della matematica non scaturiscono solo dagli esseri umani verso i computer: la natura li fa già e ciò è evidente nella struttura con cui si formano le cose”, aggiunge Gilpin.

“Ora possiamo utilizzare idee dell’informatica per studiare dei fenomeni fisici, ma anche aprire nuove strade per pensare alle funzioni hash grazie a un modello fisico reale che ci permette di dimostrare che si tratta di processi già presenti in natura”, spiega Gilpin nello studio.