The Japan Times - Trovare nuovi materiali è più veloce con l'aiuto dell'IA

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Tutorial facilitano il passaggio dalla teoria alla pratica

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Tutorial che mostrano, passo dopo passo, i procedimenti più efficienti da seguire per produrre nuovi materiali dotati delle caratteristiche desiderate e che indicano, ad esempio, le temperature ideali per le reazioni chimiche, i tempi e le quantità delle sostanze di partenza. A generarli non è uno youtuber o un tiktoker, ma un modello di Intelligenza Artificiale messo a punto da ricercatori del Massachusetts Institute of Technology, descritto sulla rivista Nature Computational Science. Chiamato DiffSyn, questo strumento promette di accelerare notevolmente la ricerca sui materiali, rompendo il più stretto collo di bottiglia che ne rallenta la scoperta e accorciando i tempi che dividono la teoria dall'applicazione pratica. Le IA sono usate da tempo per creare enormi librerie di materiali teorici pensati per risolvere problemi diversi, ma capire come realizzarli davvero è un altro paio di maniche: a rallentare enormemente il procedimento sono i mesi di esperimenti necessari per ognuno di essi, che tramite tentativi cercano di stabilire i valori esatti di tutti i parametri in gioco, come i tempi e le temperature. "Per usare un'analogia - dice Elton Pan, che ha coordinato lo studio - sappiamo che tipo di torta vogliamo fare, ma al momento non sappiamo come cuocerla". Per aiutare a velocizzare il processo, i ricercatori hanno addestrato un modello di IA con oltre 23mila 'ricette' per la sintesi di materiali descritte in 50 anni di articoli scientifici, aggiungendo anche ripetutamente del 'rumore' per cercare di confondere i dati. In questo modo, DiffSyn ha imparato ha riconoscere ed eliminare questo rumore, fornendo non un solo percorso ma un insieme di percorsi tra quelli ritenuti più promettenti. "In pratica - commenta Pan - ti dice come preparare la tua torta: tu hai una torta in mente, la inserisci nel modello e questo ti sputa fuori le ricette".

Y.Kimura--JT