Facoltà di Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali

Venerdì 24 novembre 2023 alle ore 12.00, presso l’aula Falcone e Borsellino dell’edificio di Giurisprudenza (CU002) di Sapienza, si terrà la conferenza di Robert Hazen, professore di mineralogia e astrobiologia del Carnegie Institution for Science di Washington (https://hazen.carnegiescience.edu/), scienziato di altissimo livello (è il padre della teoria dell'evoluzione dei minerali, collabora con la NASA nella ricerca di vita extraterrestre, ha coordinato il grande progetto Deep Carbon Observatory), eccellente comunicatore della scienza [autore di bestseller mondiali come Breve storia della Terra eSymphony in C: Carbon and the Evolution of (Almost) Everything], che in questa occasione presenta una nuova legge che governa i processi naturali abiotici e biotici.

Le leggi naturali, come quella di gravità o dell’elettromagnetismo, descrivono fenomeni che possiamo sperimentare quotidianamente, ma queste leggi non spiegano, individualmente o collettivamente, perché l'universo è diventato (e continua a diventare) sempre più diversificato e complesso non solo a scala astronomica, ma anche a scala atomica, molecolare, minerale, cellulare, geologica e biologica. 

Robert Hazen propone una nuova legge macroscopica che riconosce l’evoluzione come caratteristica comune dei sistemi naturali complessi. Questa nuova legge afferma che i sistemi naturali complessi evolvono verso stati a maggior strutturazione, diversità e complessità ed è stata denominata legge sull’incremento dell’informazione funzionale. La nuova legge di natura è stata presentata alla comunità scientifica nel 2023 da Robert Hazen e collaboratori (tra cui eminenti astronomi, fisici, biologi e filosofi della scienza) tramite due articoli pubblicati su Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), una delle riviste scientifiche più autorevoli a livello internazionale, e ha ottenuto immediatamente un'enorme copertura non solo dalla letteratura scientifica, ma anche dalla stampa generalista (con più di 1200 articoli online) e dagli altri mezzi di comunicazione.
Robert Hazen presenterà la nuova legge naturale durante la conferenza alla Sapienza, ultima tappa del suo tour di conferenze in Italia.

 

Mineral Evolution: A Case Study of a New Natural Law

Abstract: The diversity and distribution of Earth's minerals have changed through 4.5 billion years as a consequence of varied physical, chemical, and ultimately biological processes. Mineral evolution, the study of this rich history of change, has led to a new mineral classification scheme that complements the official system of the International Mineralogical Association. The new "Evolutionary System" of mineralogy attempts to place every mineral species in its historical setting and formational environment. In this way, minerals provide one vivid example of a much more general natural process. Indeed, a pervasive wonder of the natural world is the evolution of varied systems, from stars to minerals to life. These evolving systems seem to be conceptually equivalent in that they display three notable attributes: (1) they form from numerous components that have the potential to adopt combinatorially vast numbers of different configurations; (2) processes exist that generate numerous different configurations; and (3) configurations are preferentially selected based on function. We identify universal concepts of selection—static persistence, dynamic persistence, and novelty generation—that underpin function and drive systems to evolve through the exchange of information between the environment and the system. Accordingly, we propose a new law, the “law of increasing functional information”: The functional information of a system will increase (i.e., the system will evolve) if many different configurations of the system undergo selection for one or more functions. Mineral evolution is a revealing test case of this law.

References:
Wong et al. (2023): On the roles of function and selection in evolving systems. Proc Natl Acad Sci, 120(43), e2310223120.
Cleaves II et al. (2023): A robust, agnostic molecular biosignature based on machine learning. Proc Natl Acad Sci, 120(41), e2307149120.