Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale (IA) si è imposta come uno strumento indispensabile che rivoluziona numerosi ambiti della conoscenza umana, dalla medicina alla psicologia, passando per l’ingegneria. Tuttavia, la scienza dei materiali è un campo che non è comunemente associato all’IA come quelli menzionati sopra, ma su cui essa può apportare cambiamenti sia profondi che di grande portata.
Concepita come la scienza che si concentra sulla comprensione e la manipolazione delle proprietà e delle applicazioni dei materiali per sviluppare soluzioni innovative, questo campo si trova in un momento cruciale. Sebbene i metodi tradizionali basati su prove manuali ed errori siano efficaci, richiedono spesso molto tempo e molte risorse. Questi problemi possono essere risolti adottando una strategia più efficace basata sull’IA durante il processo di R\&S, il che rappresenta non solo un semplice miglioramento in questo campo, ma anche un cambiamento di paradigma. Questa capacità di trasformazione sta rimodellando il modo in cui si affronta la R\&S dei materiali, offrendo una rapidità e una precisione senza precedenti nello sviluppo di materiali innovativi.
In questo articolo, Alcimed esplora l’intersezione dinamica tra IA e scienza dei materiali attraverso esempi di aziende e progetti di successo.
Negli ultimi dieci anni, l’intelligenza artificiale (IA) ha conosciuto una crescita esponenziale. Grazie a una forte dinamica di ricerca, ai progressi tecnologici e alla crescente disponibilità dei dati, il numero di pubblicazioni scientifiche e di brevetti in questo ambito è aumentato in modo spettacolare nell’ultimo decennio (tasso di crescita annuo composto del 20% e del 30% rispettivamente). Gli Stati Uniti e la Cina guidano la corsa all’IA, con contributi significativi da parte di istituzioni accademiche come l’Accademia Cinese delle Scienze, il Massachusetts Institute of Technology (MIT) o la Carnegie Mellon University. Inoltre, dato l’enorme potenziale e il futuro promettente dell’IA, numerose aziende consolidate e start-up si stanno lanciando in questo settore, stimolando l’innovazione e mettendo in luce l’ampio potenziale dell’IA in diversi settori di attività.
Il processo di scoperta dei materiali è un approccio globale utilizzato per identificare e sviluppare nuovi materiali dotati di proprietà desiderabili per diverse applicazioni. Questo processo, che può essere suddiviso in diverse fasi, ha incontrato in passato alcune limitazioni dovute all’uso di metodi tradizionali che ne rallentavano la velocità. Tuttavia, con l’avvento dell’IA, l’intero ciclo è accelerato e arricchito in tutte le sue fasi, portando a un’accelerazione senza precedenti del processo di scoperta.
Grazie ad algoritmi, elaborazione del linguaggio naturale (NLP), text mining o tecniche come la Latent Dirichlet Allocation (LDA), gli strumenti di IA permettono di analizzare le tendenze di mercato, le attività dei concorrenti, le opinioni dei clienti, gli indicatori economici… per identificare esigenze emergenti, tendenze future e nuove problematiche basate sui bisogni.
Grazie ad algoritmi di NLP o di apprendimento automatico, strumenti basati sull’IA come ChemDataExtractor, tmChem o IBM DeepSearch possono lavorare con banche dati estremamente vaste, alimentate da conoscenze scientifiche storiche (brevetti, articoli, rapporti, …) e costantemente aggiornate.
Questi strumenti possono ingerire e analizzare tutti i dati per estrarre e identificare informazioni rilevanti, concetti chiave, modelli, correlazioni… e persino riassumere i risultati per fornire una panoramica delle conoscenze esistenti. Finora, questa fase è risultata tra le più redditizie e sono stati identificati due approcci diversi:
Sulla base dei dati esistenti precedentemente analizzati e dei quadri teorici, l’analisi guidata dall’IA può identificare relazioni plausibili tra materiali, proprietà e altre variabili, e proporre ipotesi che ampliano lo spazio della scoperta.
Previsione: i modelli IA, come le reti neurali e gli algoritmi di regressione, possono prevedere le proprietà e il comportamento di nuovi materiali in funzione di più variabili, come la composizione o la struttura. L’IA può poi vagliare rapidamente vasti database di potenziali composizioni materiali, prevedendone le proprietà e identificando i candidati promettenti per studi più approfonditi.
Simulazione: l’esecuzione di simulazioni di materiali guidate dall’IA a diverse scale (atomica, molecolare, macro) può mettere in discussione le previsioni precedenti, modellandone il comportamento in varie condizioni. Successivamente, l’IA può recuperare e analizzare i dati di simulazione e, grazie a modelli generativi come GAN (Generative Adversarial Networks) o VAE (Variational Autoencoders), proporre nuove strutture materiali che potrebbero possedere le proprietà desiderate. Questo consente la creazione di un ciclo chiuso alimentabile fino a quando non si ottengono un numero sufficiente di soluzioni conformi ai requisiti prefissati.
Test: una volta che la soluzione prevista è conforme alle caratteristiche desiderate, l’IA può condurre esperimenti virtuali per testare le proprietà del materiale in diverse condizioni simulate. Questo permetterà di ottimizzare la progettazione di esperimenti fisici reali selezionando il set di valutazioni più informativo ed efficace da effettuare, massimizzando così le informazioni ottenute.
Gli strumenti basati sull’IA consentono il pretrattamento e la pulizia dei dati. Possono effettuare diversi tipi di analisi (statistiche, multivariate, in tempo reale…) ed essere persino integrati in modelli di simulazione ed esperimenti, fornendo feedback immediato e informazioni che permettono di ottimizzare in modo dinamico le condizioni sperimentali.
Grazie al NLP, l’IA può generare report personalizzati che riassumono grandi volumi di dati sperimentali, includono visualizzazioni interattive e avanzate (grafici 3D, mappe di calore…) e integrano anche informazioni da dati testuali come note di laboratorio o articoli scientifici.
Infine, poiché il potenziale dell’IA può essere massimizzato attraverso la conoscenza di un esperto del settore, utile per definire caratteristiche necessarie e affinare alcuni parametri, i ricercatori restano sempre al centro del processo di innovazione. La presenza dell’esperto consente di aumentare le possibilità che i modelli generativi basati sull’IA propongano una gamma di materiali che poi dovranno essere valutati e sintetizzati in laboratorio.
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Il dipartimento di scienza e ingegneria dei materiali di Berkeley ha sviluppato l’A-Lab, un laboratorio autonomo che sfrutta l’intelligenza artificiale (IA) per accelerare significativamente la sintesi di nuovi materiali e colmare il divario tra la velocità del crivellamento computazionale e la realizzazione sperimentale.
L’A-Lab, progettato per accelerare la sintesi di nuovi materiali inorganici, ha sintetizzato 41 nuovi composti a partire da un set di 58 target in soli 17 giorni. Utilizzando i dati del Materials Project e di Google DeepMind, insieme a modelli di linguaggio naturale formati sulla letteratura storica, il laboratorio autonomo ha generato e ottimizzato ricette di sintesi tramite apprendimento attivo basato sulla termodinamica.
L’A-Lab ha dimostrato l’impatto trasformativo dell’IA nella scienza dei materiali, permettendo una scoperta più rapida, un’ottimizzazione continua e una scalabilità ad alta produttività. L’integrazione tra IA e robotica ha permesso processi di sintesi autonomi, efficienti e precisi, rendendo gli esperimenti riproducibili con un intervento umano minimo.
Altrove è una start-up francese che si basa sull’intelligenza artificiale (IA) per accelerare la scoperta e la creazione di nuovi materiali cruciali per tecnologie come i veicoli elettrici o l’elettronica avanzata. L’azienda si concentra in particolare sulla creazione di alternative ai materiali contenenti terre rare, che oggi rappresentano una sfida sia geopolitica che economica.
L’impresa affronta le complessità della scienza dei materiali non solo prevedendo nuovi materiali potenziali, ma anche sviluppando ricette precise per la loro sintesi. Il suo approccio consiste nell’utilizzare modelli di IA per prevedere materiali inorganici stabili, seguiti da processi di laboratorio automatizzati per sintetizzarli, testarli e ottimizzarli.
Citrine Informatics è un’azienda americana specializzata nell’industria dei materiali che applica l’intelligenza artificiale e metodi basati sui dati per accelerare la scoperta e lo sviluppo di materiali. Utilizza algoritmi avanzati di apprendimento automatico per analizzare vasti set di dati relativi a proprietà, composizione e prestazioni dei materiali. Grazie ai suoi quattro prodotti, è in grado di creare un ecosistema alimentato dall’IA che consente a scienziati e ingegneri di prendere decisioni basate sui dati in modo più efficace ed efficiente.
Le piattaforme guidate dall’IA di Citrine sono già state implementate con successo da diverse realtà dell’industria dei materiali per ottimizzare i propri sforzi di R&S.
Esempi di casi studio:
In conclusione, l’integrazione dell’intelligenza artificiale (IA) nella scienza dei materiali sta rivoluzionando il panorama della R&S in questo settore. Le metodologie basate sull’IA facilitano l’analisi rapida di grandi set di dati, la modellazione predittiva delle proprietà dei materiali e l’ottimizzazione dei protocolli sperimentali, accelerando così il ciclo dell’innovazione.
Tuttavia, nonostante questi progressi, il percorso verso una piena valorizzazione del potenziale dell’IA in R&S è ancora in corso. Permangono sfide, in particolare sull’integrazione dei dati, sullo sviluppo degli algoritmi e sulla traduzione delle conoscenze in IA in applicazioni pratiche, tra le altre. Se avete un progetto legato all’IA e volete parlarne con il nostro team, non esitate a contattarci!
Informazioni sull’autore,
Vincent, Direttore del team Chimica e Materiali di Alcimed in Francia.
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