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".
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