L’analisi dei dati spettroscopici è da sempre uno strumento fondamentale in numerosi ambiti scientifici e industriali, dalla chimica ambientale alla fisica del plasma, fino alla diagnostica avanzata. Tuttavia, nonostante la sua importanza, la spettroscopia resta una disciplina complessa, fortemente dipendente dall’esperienza degli specialisti e spesso limitata dalla qualità dei dati disponibili. È proprio su questo punto che si inserisce il recente risultato annunciato dal Korea Advanced Institute of Science and Technology, che ha presentato una nuova tecnologia di analisi spettroscopica profonda basata sull’intelligenza artificiale, capace di interpretare automaticamente i dati in tempo reale anche in presenza di rumore, distorsioni e informazioni mancanti.
Il progetto è stato sviluppato da un team di ricerca guidato dal professor Sang-Hoo Park del Dipartimento di ingegneria nucleare e quantistica. L’obiettivo era superare uno dei limiti storici della spettroscopia: la difficoltà di estrarre informazioni affidabili da spettri complessi senza un intervento umano diretto. Tradizionalmente, infatti, uno spettro – che può essere immaginato come un grafico simile a un arcobaleno, in cui si osserva la luce emessa o assorbita da una sostanza – viene analizzato confrontando manualmente ciascun segnale numerico con dati di riferimento. Un processo lungo, delicato e fortemente influenzato dalla qualità del segnale e dall’esperienza dell’analista.
Il team di KAIST ha scelto di ribaltare questo approccio, trattando l’intero spettro non come una sequenza di valori separati, ma come un’unica immagine. In questo modo, l’intelligenza artificiale può applicare tecniche di apprendimento visivo simili a quelle utilizzate nel riconoscimento degli oggetti nelle fotografie. L’IA non cerca più singoli picchi o firme spettrali isolate, ma impara a riconoscere schemi complessivi, relazioni e strutture visive che rappresentano le caratteristiche dei materiali analizzati. Questo consente al sistema di mantenere un’elevata accuratezza anche quando i dati sono incompleti o fortemente disturbati dal rumore.
Un elemento particolarmente rilevante di questa tecnologia è la capacità di autovalutazione dei risultati. Il sistema sviluppato dal KAIST non si limita a fornire una previsione, ma è in grado di verificare automaticamente la validità delle proprie stime, riducendo il rischio di interpretazioni errate e aumentando l’affidabilità complessiva dell’analisi. Questo aspetto è cruciale per l’utilizzo in contesti operativi reali, dove le decisioni devono essere prese rapidamente e con un elevato grado di sicurezza.
Per validare l’efficacia del metodo, i ricercatori hanno applicato la tecnologia ai dati di spettroscopia di assorbimento, una tecnica ampiamente utilizzata nella chimica atmosferica e nella chimica del plasma. I risultati hanno mostrato che il sistema è in grado di prevedere con grande accuratezza le concentrazioni di otto sostanze chimiche diverse, tra cui l’ozono e gli ossidi di azoto, anche in presenza di segnali misti complessi. In questi test, l’approccio basato sull’intelligenza artificiale ha superato le analisi manuali convenzionali, dimostrando una maggiore precisione e una migliore robustezza rispetto alle condizioni difficili dei dati reali.
Uno degli aspetti più promettenti di questa innovazione è la possibilità di utilizzare immediatamente i dati spettroscopici direttamente sul campo. Fino a oggi, in molti contesti applicativi, i dati raccolti dovevano essere analizzati successivamente in laboratorio da esperti, con un inevitabile ritardo tra la misurazione e l’interpretazione. La soluzione proposta dal KAIST apre invece la strada a un’analisi in tempo reale, rendendo possibile un utilizzo molto più rapido ed efficace delle informazioni spettrali.
Le potenziali applicazioni di questa tecnologia sono numerose e trasversali. Nel settore dei semiconduttori, ad esempio, potrebbe contribuire a migliorare la resa dei processi al plasma, consentendo un controllo più preciso delle condizioni operative. Nella ricerca sulla fusione nucleare, l’interpretazione automatica degli spettri potrebbe favorire un controllo più stabile del plasma, uno degli elementi chiave per la sostenibilità di questa fonte energetica. Anche il monitoraggio ambientale nelle smart city potrebbe beneficiare di sistemi in grado di rilevare e interpretare in tempo reale la presenza di inquinanti atmosferici, mentre in ambito sanitario si intravedono applicazioni nella diagnosi senza contatto, basate sull’analisi spettrale.
Secondo il professor Park, il valore più profondo di questa tecnologia risiede nell’aver abbassato drasticamente la barriera d’ingresso per l’analisi dei dati spettroscopici. Un’attività che in passato richiedeva competenze altamente specialistiche e anni di esperienza può ora essere supportata da un sistema di intelligenza artificiale in grado di assistere ricercatori e operatori in modo immediato. Questo non significa sostituire l’esperto umano, ma amplificarne le capacità e rendere accessibili strumenti avanzati a un numero molto più ampio di settori e professionisti.