Ecco DiffSyn l’Intelligenza artificiale che insegna a trovare i materiali del futuro

Dall’idea alla realtà pratica, spesso il cammino dei nuovi materiali è lungo e tortuoso: mesi di esperimenti e tentativi per stabilire temperature, tempi e quantità delle sostanze necessarie possono rallentare anni di ricerca teorica. Ora, però, arriva un alleato inedito: si chiama DiffSyn, ed è un modello di intelligenza artificiale sviluppato dai ricercatori del Massachusetts Institute of Technology.

A differenza dei tutorial su YouTube o TikTok che insegnano a fare dolci o esperimenti casalinghi, DiffSyn è pensato per guidare passo dopo passo i chimici e i materiali scientist nel mondo reale dei laboratori. Il modello non si limita a creare cataloghi teorici di materiali: indica le condizioni esatte per produrli, come temperature, tempi di reazione e quantità delle sostanze di partenza, fornendo più percorsi possibili tra quelli ritenuti più promettenti.

“Per usare un’analogia – spiega Elton Pan, coordinatore dello studio pubblicato su Nature Computational Science – sappiamo che tipo di torta vogliamo fare, ma al momento non sappiamo come cuocerla. DiffSyn è come un libro di ricette avanzato, che ti dice passo dopo passo come arrivare al risultato desiderato.”

Il modello è stato addestrato con oltre 23mila ricette di sintesi di materiali raccolte da 50 anni di articoli scientifici. Per renderlo più robusto, i ricercatori hanno anche introdotto deliberatamente dati “rumorosi”, costringendo l’IA a imparare a riconoscere e filtrare le informazioni inutili o fuorvianti. In questo modo, DiffSyn non solo accelera il lavoro dei laboratori, ma riduce anche gli errori e il tempo speso in tentativi empirici.

Secondo Pan, l’IA potrebbe ridurre drasticamente il collo di bottiglia che oggi separa la scoperta teorica dall’applicazione pratica dei materiali. “Tu hai una torta in mente, la inserisci nel modello e questo ti sputa fuori le ricette”, commenta il ricercatore. Un passo in avanti che promette di rivoluzionare la ricerca in campi come batterie, semiconduttori, materiali sostenibili e molto altro.

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