Roma – Si chiama CrystaLLM, è un nuovo modello di Intelligenza artificiale in grado di prevedere il modo in cui gli atomi si dispongono nelle strutture cristalline dei materiali solidi. Descritto sulla rivista Nature Communications, questo risultato è stato raggiunto dagli scienziati dell’Università di Reading e dell’University College di Londra. Il team, guidato da Luis Antunes, ha sviluppato un nuovo sistema, che riesce a prevedere il modo in cui gli atomi si dispongono nelle strutture cristalline. Questo approccio, spiegano gli esperti, potrebbe accelerare la scoperta di nuovi materiali e trovare applicazione in moltissimi ambiti. CrystaLLM funziona in modo simile ai chatbot AI, imparando il “linguaggio” dei cristalli studiando milioni di strutture cristalline esistenti. “Prevedere le strutture cristalline – afferma Antunes – è come risolvere un puzzle complesso e multidimensionale in cui i pezzi sono nascosti. È necessaria un’enorme potenza di calcolo per testare innumerevoli possibili disposizioni di atomi. CrystaLLM studia milioni di strutture cristalline per comprendere i modelli e prevederne di nuovi. Invece di usare complessi calcoli fisici, impara leggendo descrizioni di strutture cristalline contenute nei Crystallographic Information Files, il formato standard per rappresentare le strutture cristalline”. Il modello tratta le informazioni come testo, prevedendo cosa verrà successivamente e imparando gli schemi sulla struttura dei cristalli. Il sistema non ha imparato le regole di fisica e chimica, le ha dedotte sulla base del set di addestramento. “CrystaLLM – commentano gli scienziati – ha imparato il modo in cui gli atomi si dispongono e come le loro dimensioni influenzano la forma del cristallo, semplicemente leggendo le descrizioni iniziali. Una volta testato, è riuscito a generare strutture cristalline realistiche, anche per materiali mai visti prima”. “Abbiamo creato un sito web gratuito in cui è possibile utilizzare CrystaLLM – conclude Antunes – l’integrazione di questo modello nei flussi di lavoro di previsione della struttura cristallina potrebbe accelerare lo sviluppo di nuovi materiali per tecnologie come batterie migliori, celle solari più efficienti e chip per computer più veloci”. (30Science.com)
Valentina Di Paola
L’IA impara le tecniche di disposizione di atomi nei solidi
(9 Dicembre 2024)
Valentina Di Paola
Classe ’94, cresciuta a pane e fantascienza, laureata in Scienze della comunicazione, amante dei libri, dei gatti, del buon cibo, dei giochi da tavola e della maggior parte di ciò che è anche solo vagamente associato all’immaginario nerd. Collaboro con 30science dal gennaio 2020 e nel settembre 2021 ho ottenuto un assegno di ricerca presso l’ufficio stampa dell’Istituto di ricerca sugli ecosistemi terrestri del Consiglio nazionale delle ricerche. Se dovessi descrivermi con un aggettivo userei la parola ‘tenace’, che risulta un po’ più elegante della testardaggine che mi caratterizza da prima che imparassi a usare la voce per dar senso ai miei pensieri. Amo scrivere e disegnare, non riesco a essere ordinata, ma mi piace pensare che la mia famiglia e il mio principe azzurro abbiano imparato ad accettarlo. La top 3 dei miei sogni nel cassetto: imparare almeno una lingua straniera (il Klingon), guardare le stelle più da vicino (dal Tardis), pilotare un velivolo (il Millennium Falcon).