La scoperta autonoma dei materiali sta cambiando il modo in cui conosciamo le scienze dei materiali come un campo
SARA, sviluppato dai ricercatori della Cornell University, è il prossimo passo nel campo della scoperta autonoma di nuovi materiali.
 
Quando decidiamo cosa indossare per un’occasione, non proviamo tutti gli abiti in nostro possesso, ma selezioniamo i nostri abiti a seconda della natura dell’evento e del nostro senso dell’abbigliamento. Gli scienziati dei materiali applicano un metodo simile per sviluppare nuovi materiali con proprietà uniche richieste nei loro specifici campi di applicazione, come l’energia rinnovabile. Tuttavia, il percorso verso la scoperta comporta costi elevati e richiede molti anni. Ad esempio, nelle scienze chimiche, la scoperta di nuove molecole desiderabili richiede circa dieci anni e investimenti fino a 10-100 milioni di dollari.

La scoperta e lo sviluppo di materiali offrono sfide e opportunità uniche per lo sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale (AI) di nuova generazione. I ricercatori hanno cercato di integrare la scienza dei materiali con le tecnologie informatiche per accelerare notevolmente la scoperta e lo sviluppo di nuovi materiali. Sia gli istituti di ricerca che le grandi società hanno investito molto nello sviluppo di nuovi materiali utilizzando sistemi automatizzati a tassi di molte grandezze superiori a quelli naturali.

 
Progressi precedenti nella scoperta dei materiali
Un team di ricercatori del MIT aveva precedentemente scoperto un nuovo modo per accelerare l’intero processo di scoperta di nuovi materiali utilizzando un sistema di apprendimento automatico. Sono stati in grado di selezionare otto materiali promettenti per lo stoccaggio di energia nelle batterie a flusso tra milioni di opzioni disponibili. Secondo i ricercatori, questo processo, se eseguito con metodi analitici convenzionali, avrebbe richiesto più di 50 anni, ma il team l’ha realizzato in cinque settimane. IBM ha creato Molecule Generation Experience (MolGX) , una piattaforma basata su cloud e basata sull’intelligenza artificiale per progettare nuove strutture molecolari nelle scienze chimiche per scoprire nuovi materiali. Rispetto alle circostanze normali, accelera lo sviluppo da 10 a 100 volte. 

Nuova pietra miliare nelle scienze dei materiali
I ricercatori della Cornell University hanno sviluppato un nuovo strumento di intelligenza artificiale per esplorare e identificare rapidamente ciò che serve per “montare” nuovi materiali. L’agente di ragionamento autonomo scientifico (SARA) integra la sintesi e la caratterizzazione dei materiali robotici e una gerarchia di metodi di intelligenza artificiale e apprendimento attivo (AL) per rivelare in modo efficiente la struttura di complessi diagrammi di fase di elaborazione, rendendo la scoperta dei materiali molto più rapida. È pubblicato sulla rivista scientifica Science Advances dal titolo “ Sintesi autonoma di materiali tramite apprendimento attivo gerarchico di diagrammi di fase di non equilibrio.” La visione di SARA è quella di sviluppare un framework di scoperta ed esplorazione di materiali ad alto rendimento completamente autonomo integrando la sintesi robotica di materiali ad alto rendimento con istanze di intelligenza artificiale.

Sebbene questo documento sia stato pubblicato il 17 dicembre 2021, sotto gli autori principali Sebastian Ament e Maximilian Amsler, l’idea alla base dello sviluppo di SARA è stata concepita qualche tempo fa. Il prototipo o il concetto di SARA è stato progettato nel 2017 da un team multidisciplinare co-guidato da Michael Thompson, il professore di ingegneria Dwight C. Baum, R. Bruce van Dover, il Walter S. Carpenter, Jr., professore di ingegneria; sia nel Dipartimento di Scienza e Ingegneria dei Materiali (MSE), tra gli altri.

Per le applicazioni di SARA, i ricercatori si stanno concentrando sui materiali inorganici metastabili . I materiali metastabili hanno proprietà uniche con applicazioni specializzate ma si trasformano nel tempo nel loro stato di equilibrio stabile. Poiché non esistono in natura, identificarli può essere costoso e laborioso. Il professor Thompson ha spiegato la scelta dei materiali citando che ferro e silicio, due delle materie prime più utili nel mondo moderno, sono di natura metastabile. Ha ragionato che stanno cercando questi nuovi materiali metastabili con strutture uniche e proprietà critiche. SARA, hanno affermato i ricercatori, può ridurre il tempo sperimentale necessario per caratterizzare un nuovo sistema di materiali di uno o due ordini di grandezza, da giorni a ore e da ore a minuti. 

SARA può condurre queste ricerche a una velocità incredibile; utilizzando una quantità minima di materiale; può analizzare le sue diverse fasi e le proprietà legate alla temperatura mediante il processo di ricottura del picco laser a gradiente laterale . Quindi procede agli esperimenti successivi, lo completa rapidamente e ripete l’intero processo. Ogni ciclo viene completato in pochi secondi. SARA è costruito utilizzando una serie di cicli AL nidificati basati su modelli di regressione GP ispirati alla fisica specializzati per sintetizzare, caratterizzare ed esplorare in modo iterativo fasi di sintesi di non equilibrio. 

Come descritto dal professor Thompson, il computer controlla l’esperimento dal vivo, elabora i materiali in condizioni fisse e quindi lo caratterizza prima di decidere sull’esperimento successivo basato sull’intera analisi del materiale. Questi processi si verificano tutti in un periodo di tempo molto breve.

“Quindi, avendo capito qual è il prossimo esperimento, in realtà lo fa”, ha detto Van Dover. “E poi va avanti e reinterpreta e poi esce con un altro esperimento, il tutto senza l’intervento umano”. John Gregoire, Ph.D. ’09, un professore di ricerca presso il California Institute of Technology e uno dei membri del team principale che ha sviluppato l’idea di SARA lo chiama un “laboratorio a guida autonoma” per la creazione di nuovi materiali.

Piattaforme come SARA ci forniscono una velocità ineguagliabile per scoprire nuovi materiali per risolvere problemi globali. L’esecuzione autonoma da parte di SARA di tutte le fasi necessarie per lo sviluppo di nuovi materiali costituisce una visione grandiosa della scienza dei materiali assistita dall’intelligenza artificiale.

Di ihal

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