I ricercatori di Ilmenau stanno rivoluzionando la scienza dei materiali con l’intelligenza artificiale!

I ricercatori di Ilmenau stanno rivoluzionando la scienza dei materiali con l’intelligenza artificiale!

Il 23 settembre 2025, i ricercatori dell’Università di Tecnologia di Ilmenau hanno presentato progressi significativi nella ricerca sui materiali. Sviluppando una rete di attenzione ai grafici in grado sia di fare previsioni che di fornire risultati interpretabili, stanno inaugurando una nuova era dell’intelligenza artificiale nella scienza. Lo studio, che si basa su un set di dati completo di 10.000 spettri ottici calcolati meccanicamente, è stato condotto presso il cluster HPC della TU Ilmenau e rappresenta un approccio innovativo all'analisi dei materiali. TU Ilmenau riferisce che questo modello è in grado di generare una “mappa” comprensibile dello spazio materiale.

Il team utilizza UMAP (Uniform Manifold Approssimazione e Proiezione) per visualizzare dati ad alta dimensionalità. Ciò rivela come la rete classifica i materiali in base ai loro principi chimici. Max Großmann, coautore dello studio, sottolinea che ciò rappresenta un progresso significativo verso l’intelligenza artificiale interpretabile per la scienza dei materiali. Questi nuovi metodi consentono un’identificazione più precisa dei materiali, migliorando non solo la velocità ma anche l’accuratezza delle previsioni.

Tecniche innovative per la ricerca sui materiali

Lo studio utilizza l’apprendimento trasferito per adattare modelli già addestrati a nuovi compiti. I dati grossolani vengono utilizzati per pre-aggiustare il modello. I dati RPA ad alta precisione poi affinano le previsioni. Secondo il prof. Erich Runge, un altro coautore, gli algoritmi moderni mostrano approcci promettenti per risolvere le sfide nella scienza dei materiali. Le loro previsioni non solo sono accurate, ma sono anche vicine ai risultati sperimentali, favorendo la comprensione dei principi sottostanti.

Un altro aspetto cruciale dello studio è il potenziale per accelerare lo sviluppo di nuovi materiali sostenibili. Ciò potrebbe portare alla creazione di materiali che, ad esempio, consentano di convertire la luce solare in modo più efficiente in elettricità, il che è particolarmente importante in tempi di cambiamento climatico e transizione energetica.

Reti di attenzione dei grafici: una nuova dimensione nell'intelligenza artificiale

Una parte fondamentale della ricerca è la fondazione su cui si basa la rete di attenzione del grafico, stabilita da altri scienziati come Petar Veličković e i suoi colleghi. Il loro lavoro, pubblicato in un articolo intitolato “Graph Attention Networks”, descrive nuove architetture di reti neurali per dati strutturati a grafo. Queste architetture utilizzano livelli autoattentivi mascherati per superare alcuni degli inconvenienti dei metodi precedenti basati sulle convoluzioni dei grafici. I risultati sono impressionanti; I modelli GAT hanno ottenuto risultati eccezionali in quattro principali benchmark di grafici trasduttivi e induttivi, come Cora e Pubmed. arxiv documenta questo notevole sviluppo.

La combinazione di questi approcci innovativi non solo rappresenta un passo nel futuro della scienza dei materiali, ma mostra anche come l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico possano rivoluzionare i processi esistenti. I nuovi metodi e modelli creano una prospettiva chiara sulle sfide e sulle opportunità che l’uso responsabile delle risorse offrirà nei prossimi anni.

Le pubblicazioni originali che spiegano questi sviluppi in modo più dettagliato sono:
– M. Grunert, M. Großmann, E. Runge, “L’apprendimento automatico sale la scala di Giacobbe delle proprietà optoelettroniche”, Nat. Comune. 16, 8142 (2025).
– M. Grunert, M. Großmann, E. Runge, “Discovery of Sustainable Energy Materials Via the Machine-Learned Material Space”, Small, 2412519 (2025).