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L’intelligenza artificiale accelera lo studio di materiali innovativi nel settore energetico

Un gruppo di ricercatori del Politecnico di Torino ha sviluppato una tecnica che consente di valutare rapidamente le prestazioni di migliaia di materiali per l’accumulo dell’energia termica

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Nicoletta Buora

I sistemi di accumulo di energia sono fondamentali per la raccolta e stoccaggio dell’energia, in particolare se preveniente da fonti rinnovabili. Grazie ad algoritmi di Intelligenza Artificiale (AI) un gruppo di ricercatori del Politecnico di Torino ha sviluppato una tecnica che consente di valutare rapidamente le prestazioni di migliaia di materiali, selezionando i migliori, per l’accumulo dell’energia termica.

La ricerca, pubblicata sulla rivista Nature npj Computational Materials, dimostra come l’AI rivestirà un ruolo chiave per lo sviluppo di nuovi materiali nel settore dell’energia e della sostenibilità.

Algoritmi al lavoro

Il lavoro dei ricercatori del – Giovanni Trezza, Luca Bergamasco, Matteo Fasano ed Eliodoro Chiavazzo del laboratorio SMaLL , presso il Dipartimento Energia-Denerg – mostra come algoritmi di AI possono essere sfruttati, attraverso tecniche conosciute come high-throughput computational screening (analisi intensiva computazionale), per generare un’enorme quantità di nuovi possibili materiali innovativi dalle inedite caratteristiche e opportunità per l’ingegneria energetica.

Nello specifico, gli algoritmi sono stati allenati su un ampio insieme di nuovi ipotetici materiali potenzialmente adatti all’accumulo dell’energia termica, denominati reticoli metallorganici (MOF).

Tali materiali presentano una struttura cristallina – simile a una gabbia – in grado di “intrappolare” altre molecole, e quindi la loro energia. La ricerca si è quindi focalizzata sullo sviluppo di una tecnica per scegliere i migliori materiali che massimizzano il calore, quando intrappolano l’acqua.

La svolta dell’AI e delle tecniche computazionali

Lo studio si rivela molto importante perché la scienza dei materiali si sta sempre più orientando verso l’analisi automatica dei materiali.

Questo viene reso possibile grazie al continuo miglioramento delle prestazioni dei sistemi computazionali, che consente di risolvere modelli sempre più sofisticati per un grande numero di materiali diversi, fino a centinaia di migliaia di nuovi “ipotetici” materiali.

Materiali che per poter essere testati, nella pratica richiederebbero diversi anni e ingenti risorse economiche.

L’intelligenza artificiale accelera lo studio di materiali innovativi nel settore energetico - Ultima modifica: 2022-06-14T10:11:00+02:00 da Nicoletta Buora
L’intelligenza artificiale accelera lo studio di materiali innovativi nel settore energetico - Ultima modifica: 2022-06-14T10:11:00+02:00 da Nicoletta Buora