Scienziati giapponesi creano un'IA che «legge» articoli scientifici per scoprire nuovi materiali energetici

Un team di ricercatori dell'Istituto di Ricerca Avanzata sui Materiali (WPI-AIMR) presso l'Università di Tohoku ha introdotto un innovativo flusso di lavoro basato sull'intelligenza artificiale denominato DIVE (Descriptive Interpretation of Visual Expression). Questo sistema all'avanguardia è stato progettato per accelerare drasticamente la ricerca di materiali energetici promettenti, automatizzando l'analisi complessa delle pubblicazioni scientifiche esistenti.

Gli sviluppatori sottolineano che le soluzioni completamente autonome, in grado di collegare in modo affidabile i dati sperimentali alla scoperta di nuovi materiali, sono ancora in una fase embrionale di sviluppo. DIVE nasce proprio come risposta a questa sfida tecnologica, offrendo un metodo efficace per estrarre e strutturare informazioni che spesso rimangono inaccessibili ai metodi di analisi tradizionali.

Il cuore pulsante di DIVE risiede nella sua straordinaria capacità di convertire i dati visivi in un formato leggibile dalle macchine. A differenza di altri sistemi, questa IA può estrarre dati sperimentali precisi direttamente dai grafici e dalle immagini pubblicate negli articoli scientifici, trasformando elementi visivi statici in database strutturati pronti per essere analizzati.

Al momento della sua presentazione, il sistema ha già dimostrato una potenza di calcolo e analisi impressionante, avendo elaborato oltre 4.000 lavori scientifici. Da questa vasta letteratura, DIVE ha raccolto più di 30.000 record individuali, creando una mole di informazioni che permette di condurre analisi comparative su larga scala e di individuare schemi ricorrenti che sarebbero quasi impossibili da rilevare manualmente.

In termini di prestazioni, DIVE ha mostrato una superiorità netta rispetto alle soluzioni attuali durante i test condotti sui materiali per lo stoccaggio dell'idrogeno allo stato solido. La sua precisione nell'estrazione dei dati è risultata superiore del 10–15% rispetto ai modelli di IA commerciali e di oltre il 30% rispetto ai sistemi open source disponibili sul mercato.

Un altro aspetto rivoluzionario è l'interfaccia di tipo conversazionale di cui è dotata la piattaforma. Un ricercatore può semplicemente impostare i parametri desiderati e, nel giro di pochi minuti, ricevere una selezione accurata di materiali idonei, inclusi alcuni mai descritti in precedenza. Questo facilita il cosiddetto «progettazione inversa» (inverse design), dove le proprietà richieste vengono stabilite a priori e il sistema identifica i materiali corrispondenti.

La tecnologia DIVE non opera in isolamento, ma è stata pienamente integrata con la Digital Hydrogen Platform (DigHyd), che rappresenta oggi il più grande database al mondo dedicato allo stoccaggio dell'idrogeno allo stato solido. Questa piattaforma costituisce il primo ambiente digitale specializzato che pone le basi per una progettazione mirata e sistematica di nuovi materiali nel settore dell'idrogeno.

Secondo quanto dichiarato dal professor Hao Li del WPI-AIMR, la comprensione profonda delle proprietà dei materiali è il fattore determinante per il successo dell'energia a idrogeno pulita. L'obiettivo finale è rendere questa fonte energetica sicura, accessibile e adatta a un'applicazione di massa su scala globale, superando le attuali barriere tecnologiche.

Il professor Li ha inoltre evidenziato come DIVE sia in grado di accorciare significativamente il percorso che separa una scoperta scientifica dalla sua effettiva implementazione tecnologica. Riducendo i tempi di ricerca e sviluppo, l'IA funge da catalizzatore per l'innovazione pratica nel campo delle energie rinnovabili.

L'integrazione sinergica tra DIVE e DigHyd crea un vero e proprio «condotto» di dati inarrestabile, che viene alimentato e aggiornato quotidianamente con i risultati delle nuove ricerche pubblicate in tutto il mondo. Questo ecosistema digitale garantisce che la comunità scientifica abbia sempre accesso alle informazioni più recenti e rilevanti.

In conclusione, l'approccio giapponese segna un punto di svolta nella scienza dei materiali. Automatizzando la fase più laboriosa della revisione della letteratura, i ricercatori possono ora concentrarsi sulla validazione sperimentale e sull'ottimizzazione, accelerando la transizione verso un futuro energetico più sostenibile basato sull'idrogeno.