Il Politecnico rivoluziona il modo di pensare l'energia: l'AI mette a disposizione migliaia di nuovi materiali

Un gruppo di ricercatori del Politecnico di Torino ha sviluppato un protocollo basato sull’Intelligenza Artificiale (AI) che potrebbe rivoluzionare il settore dell’energia. Lo studio, pubblicato su Energy and AI, propone una nuova metodologia per selezionare materiali promettenti per applicazioni energetiche, tra centinaia di migliaia di materiali finora inesplorati.

Il progetto, denominato Energy-GNoME, integra algoritmi di Machine Learning con il vasto database GNoME, sviluppato da Google DeepMind, che contiene dati su materiali teoricamente stabili, ma senza indicazioni sulle loro possibili applicazioni tecnologiche. Il protocollo sviluppato al Politecnico permette di identificare quelli con maggiori potenzialità per il settore energetico, colmando il gap tra la scoperta di nuovi materiali e il loro utilizzo pratico.

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Il metodo adottato si articola in due fasi: un primo filtro “artificiale”, che seleziona i composti più promettenti, seguito da modelli avanzati che stimano i parametri chiave per applicazioni specifiche. Grazie a questo approccio, sono state individuate migliaia di nuove soluzioni per la conversione e lo stoccaggio dell’energia.

“L’Intelligenza Artificiale non è solo un mezzo di analisi, ma un acceleratore per la scoperta scientifica,” afferma Paolo De Angelis, primo autore dello studio. “L’obiettivo non è solo esplorare nuove possibilità, ma indirizzare questa esplorazione verso obiettivi pratici e utili.”

Il database Energy-GNoME è evolutivo: una libreria open-source in Python e linee guida pubblicate su GitHub permetteranno alla comunità scientifica di contribuire al miglioramento del sistema, alimentando un processo continuo di apprendimento. Inoltre, il protocollo offre una base per applicazioni oltre l’energia, spaziando dalla biomedicina all’elettronica avanzata.

Questa ricerca apre nuove strade per la modellazione dei materiali, integrando esperimenti teorici, pratici e di machine learning, e facilitando l’adozione di nuovi materiali in diversi ambiti tecnologici.

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