Volgere di un decennio. Un laureando per la tesi doveva calcolare energie libere di Gibbs di reazione in funzione della temperatura...
Ah, forse è meglio precisare. ΔGr, energia libera di reazione, è data dalla differenza tra la somma delle energie libere dei prodotti di reazione e la somma delle energie libere dei reagenti. Quando questa differenza è minore di 0 la formazione dei prodotti è favorita (la reazione è spostata verso i prodotti), quando è 0 siamo in condizioni di equilibrio, quando è maggiore di 0 la reazione è spostata verso i reagenti. Essendo G funzione della temperatura avere un suo grafico è utile: fa vedere gli intervalli di temperatura in cui la reazione è sfavorita e quelli per cui è favorita. Per molti composti semplici l'energia libera di Gibbs è tabulata: ai tempi dei tempi qualcuno si è messo a misurarla per la sostanza x tra questa e quella temperatura, ha scritto tutto e anno dopo anno questi dati sono stati messi assieme (insieme ad altri dati riguardanti altre proprietà chimico-fisiche). Li trovate su libri come
CRC Handbook of Chemistry and Physics o Perry's Chemical Engeneers' Handbook e simili .Il capostipite di queste pubblicazioni è forse International Critical Tables of Numerical Data, Physics, Chemistry and Technology, diversi volumi usciti tra anni 20 e 30 dello scorso secolo, e al tempo mi è capitato di consultarlo più di una volta nella biblioteca del dipartimento (le misure di proprietà chimico fisiche difficilmente diventano obsolete nel tempo). Oggi questi dati sono facilmente reperibili sul NIST Chemistry Webbook.
Quindi ΔGr(T) per molte reazioni semplici può essere calcolata con facilità e si può ricavare il suo grafico.
Torniamo al volgere di quel decennio e al laureando: il poveraccio era costretto davanti a una linea di comando. Il software ragionava a matrici, e quindi l'input era in forma di matrici di dati e istruzioni, scritte una riga dietro l'altra, separate da punti e virgola, su quel command prompt. Si poteva stampare il risultato a schermo O inviarlo a una stampante postscript, ma non si potevano fare le due cose insieme. Quindi se volevi vedere se era tutto a posto stampavi a schermo. Poi dovevi riscrivere tutto di nuovo dando l'istruzione di stampa su carta - e non si poteva copiare e incollare. Salvare l'immagine sullo schermo? Ma figuriamoci...
Partendo da una condizione del genere quando mi suggerirono Mathematica per me fu una folgorazione. Su un 386 SX con coprocessore matematico e Windows 3.1 potevo comunque farlo girare, le istruzioni rimanevano nella finestra del programma e potevano essere modificate, copiate etc. L'output grafico veniva prodotto come immagine in risposta all'istruzione, e l'immagine poteva essere salvata come jpeg o Windows Meta File o postscript etc. Certo, scrivevi l'istruzione, premevi alt-enter e poi aspettavi. Una, due ore. Ma con Mathematica oltre al citato ΔGr(T) tirai fuori diagrammi di equilibrio liquido-vapore, cinetiche di reazione, dimensionamento di evaporatori e scrubber (roba per cui gli ingegneri da anni e anni usano Aspen, ma a ognuno il suo).
Per qualche ragione i chimici della mia mandata usavano quasi tutti Mathematica. Se c'era da qualche parte un'AlphaStation (https://en.wikipedia.org/wiki/AlphaStation) su cui girava cercavano in ogni modo di averla a disposizione per un'ora o due. Alcuni, come il sottoscritto, girarono per tipografie e grafiche cercando una macchina NeXT (https://en.wikipedia.org/wiki/NeXT_Computer), su cui si sapeva che il programma girava benissimo. Si, a parte alcuni chimici fisici e teorici che andavano avanti a Fortran quella con Mathematica fu una specie di storia d'amore (che finirà in Modern Thermodynamics: From Heat Engines to Dissipative Structures di Kondepudi e Prigogine). Mi ricordo una conversazione con un amico laureando in fisica teorica: "Non capisco perché voi chimici siate fissati con Mathematica", diceva. Questo legame tra quei chimici e l'unico software matematico simbolico in circolazione l'ho sempre trovato significativo (tutto il resto, Fortran compreso, era calcolo numerico).
Una trentina e passa di anni dopo, cioè oggi, in larga parte alle spalle la grande sbornia Matlab, un laptop entry level può svolgere il lavoro che all'epoca era possibile solo alle workstation di punta. Per molte cose non si deve neanche comprare/installare un pacchetto software: c'è WolframAlpha che può essere molto utile anche nella versione base, gratuita. Sempre in campo free software ci sono Python e R con i loro package matematici e statistici. Grande disponibilità di potenza di calcolo e software. E cosa ne è venuto fuori, perlopiù?
Ho presente un tale di mia conocenza che diceva che con i package di R la demenza statistica è dilagata a macchia d'olio. Difficile dargli torto, e la cosa non riguarda solo R. Il software usato come black box per tirare fuori il grafico, senza avere reale cognizione di quello che si sta facendo. Da cui, per esempio, l'abbondanza di "modelli" tra 2020 e 2021, e abbiamo visto con che esiti (che diavolo, trenta anni fa se dicevi "modello di un biologo" le risate erano assicurate). Per tacere di chi, lavorando con computer e programmi, pensava di essere in grado di modellare qualsiasi cosa pur senza capire un tubo di quello che stava modellando. Anche qua denso track record sui social media e affini e risultati "eclatanti". Quando si dice "la scienza"... Wolfram offre intelligenza computazionale, ma il risultato prevalente dei vari pacchetti è produrre stupidità computata. Il classico GIGO, Garbage In, Garbage Out.
Però il mercato è vasto e florido (o almeno lo era prima della presente crisi). Il pacchetto software come black box e deus ex machina è stato pubblicizzato alla nausea, venduto e rivenduto. Alle volte si tratta di storie che durano da 40 anni, vedere alla voce "computer e drug discovery". Oggi si vende intelligenza artificiale come 40 anni fa si vendevano i primi programmi per Computer Aided Drug Design (CADD). E non si può dire che in 40 anni i risultati magici ripetutamente promessi si siano mai concretizzati. Chissà perché...
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