Le terre rare sono degli elementi su cui spesso si basano alcuni componenti cruciali in tutti i tipi di elettronica per i nostri devices elettronici, da piccoli smartphone alle turbine eoliche. Ma trovare composti delle terre rare utili che possano espandere il nostro uso pratico di questi elementi è davvero molto difficile ed i risultati sono spesso imprevedibili. Ma ora sembra che l’intelligenza artificiale sia in grado di aiutarci in questo compito.
L’intelligenza artificiale a caccia di composti di terre rare
Sembrerebbe infatti che un team di scienziati abbia trovato un modo per utilizzare l’intelligenza artificiale (IA) nella ricerca di nuovi composti delle terre rare. Si tratterebbe di un sistema di intelligenza artificiale di nuova concezione in grado di spingersi al di là di quello che potrebbero fare gli scienziati in laboratorio.
Si tratta di un tipo di IA ad apprendimento automatico. Ciò significa che il software di IA è in grado di studiare un enorme database di informazioni ed elaborarle per riconoscere modelli e correlazioni che gli consentono poi di individuare nuove potenziali corrispondenze.
Come spiega Prashant Singh, dell’Ames Laboratory presso la Iowa State University, ricercatore di scienze dei materiali, “l’apprendimento automatico è davvero importante in questo caso perché quando si parla di nuove composizioni, i materiali ordinati sono tutti molto ben noti a tutti nella comunità delle terre rare. Ma quando si aggiunge disordine a materiali conosciuti, è molto diverso. Il numero di composizioni diventa significativamente maggiore, spesso di migliaia o milioni, e non è possibile studiare tutte le possibili combinazioni usando la teoria o gli esperimenti”.
Con ordine e disordine, nelle scienze dei materiali, si intende il modo in cui gli atomi si dispongono all’interno del materiale che compongono. Un modello ordinato potrebbe ad esempio essere quello di una perfetta griglia cristallina, mentre altri materiali presentano una disposizione più caotica e dispersa. L’ordine o il disordine nella disposizione influenzano direttamente le proprietà e gli usi di un dato materiale.
Come funziona il sistema: tra ordine e disordine una previsione di nuovi composti
In questo caso, il modello di apprendimento automatico è stato costruito utilizzando un database di terre rare e alcune nozioni della teoria del funzionale della densità (Density Functional Theory, DFT), una teoria quantistica microscopica per lo studio di sistemi a molti elettroni, come atomi, molecole, solidi, ecc., che si occupa dell’analisi delle strutture materiali.
Grazie all’intelligenza artificiale e al modello creato, è dunque possibile per i ricercatori testare rapidamente centinaia di permutazioni ed è inoltre possibile valutare la stabilità di fase di ciascuna di esse. In altre parole, l’IA è in grado di giudicare se una combinazione di terre rare sarà utilizzabile o meno.
I calcoli e le risposte dell’intelligenza artificiale vengono poi integrati con informazioni aggiuntive reperibili online grazie ad algoritmi personalizzati. Dopodiché i risultati ottenuti possono essere finalmente convalidati e si può procedere con i test e l’esecuzione di diversi controlli per assicurarsi che quanto trovato dall’IA sia reale. I dati sperimentali ottenuti possono inoltre essere reinseriti nel database del sistema di apprendimento automatico, migliorando ulteriormente la sua precisione e riducendo la possibilità di errori.
Al momento il modello è ancora in fase di valutazione e sperimentazione e dovrà essere ulteriormente perfezionato prima che possa essere effettivamente utilizzato per trovare composti di terre rare.
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