L’utilizzo combinato di AI e materiali intelligenti si dimostra redditizio per l’evoluzione di molti settori. Diverse recenti ricerche mettono in luce questa relazione virtuosa.
TAKEAWAY
- Nanotubi di carbonio, grafene, nanoparticelle inorganiche, polimeri conduttori: sono solo alcuni dei casi applicativi degli smart materials, particolari materiali dalle caratteristiche uniche, che trovano un sempre maggiore impiego in molteplici ambiti, dalla medicina all’energia.
- Una delle tendenze più rilevanti è l’impiego congiunto di tecniche di intelligenza artificiale e materiali intelligenti, utile nello sviluppo di microrobot ma anche negli studi finalizzati alla maggior comprensione del cervello umano.
- L’AI viene anche in aiuto nella progettazione di nuovi materiali smart. E gli stessi smart materials sono “di giovamento”, sia pure in modo indiretto, all’intelligenza artificiale: alcuni studi recenti vedono l’utilizzo di materiali intelligenti per migliorare il volo dei droni oppure per la soft robotics.
Intelligenza artificiale e smart materials sono temi su cui si concentra l’attenzione della ricerca, dell’economia e dell’industria. Materiali intelligenti di nuova generazione e algoritmi AI sono citati tra le tendenze alle quali prestare attenzione nel prossimo futuro, secondo gli analisti di McKinsey.
Ma è il loro uso combinato che determina gli sviluppi più interessanti, potendo migliorare vari ambiti della medicina, della robotica, dell’ambiente. Prendiamo, ad esempio, i quasi-cristalli, speciali strutture che hanno valso il premio Nobel per la chimica al loro scopritore, il fisico David Shechtman: un team di ricercatori dell’Università di Utrecht ha sviluppato un sistema basato sull’intelligenza artificiale che permette di progettare in modo più efficiente questi materiali smart, per sfruttarli, in futuro, in ambito cleantech per la cattura e lo stoccaggio di CO2.
Sul progresso dei “super-materiali”, dei quali fanno parte anche quelli smart, è pronto a scommettere il Regno Unito, che ha annunciato un finanziamento di quasi 110 milioni di euro per sostenere la ricerca e lo sviluppo di materiali avanzati, fondamentali per settori come la salute e l’energia. Lo stanziamento fa seguito a un investimento iniziale su base quinquennale di 300 milioni di euro per creare le infrastrutture necessarie al settore dei materiali avanzati.
Le iniziative di ricerca e innovazione dedicate all’impiego e al supporto di materiali avanzati riguarderanno campi disparati come l’informatica quantistica, ma anche le simulazioni al computer e con i robot per accelerare la scoperta di materiali per l’energia pulita e i materiali sostenibili.
Non solo: una delle linee di ricerca finanziate intende favorire l’adozione di tecniche di bioprinting 3D per sviluppare e produrre sistemi e dispositivi bioingegnerizzati da applicare all’ingegneria tissutale e alla medicina rigenerativa. In tutti questi ambiti l’applicazione di tecniche di AI è parte integrante del loro processo evolutivo.
Smart materials, perché trovano sempre più applicazione in settori diversi
Con il termine smart materials si definiscono quei materiali le cui proprietà possono mutare tramite sollecitazioni, temperatura, pressione, luce, stimoli magnetici o elettrici. Le loro proprietà reattive li rendono eccellenti candidati per l’impiego in molteplici applicazioni in svariati settori.
L’evoluzione scientifica e tecnica comporterà un loro uso sempre maggiore. Un esempio sono i nuovi biomateriali intelligenti da utilizzare nei dispositivi diagnostici, nella rigenerazione ossea, nella guarigione delle ferite e nella somministrazione di farmaci.
Il loro rapido sviluppo lo si deve all’impiego dell’intelligenza artificiale, in particolare alle tecnologie basate su algoritmi di machine learning, che svolgono un ruolo fondamentale nella progettazione e nella fabbricazione di tecnologie integrate negli smart materials e collegate all’IoT.
Anche l’Industria 4.0 si giova dell’impiego combinato di intelligenza artificiale e smart materials: è in atto una nuova rivoluzione industriale in cui i sistemi di produzione avanzati sono interconnessi con le tecnologie informatiche. Queste sofisticate tecnologie di raccolta dati hanno portato a uno spostamento verso processi di produzione più intelligenti che prevedono, appunto, l’impiego di materiali intelligenti.
Intelligenza artificiale e smart materials: il supporto alla microrobotica e agli studi sul cervello
Uno dei comparti che si giova particolarmente dell’impiego congiunto di intelligenza artificiale e smart materials è la branca scientifica emergente della microrobotica e nanorobotica. Un team di ricercatori della Koç University ne ha scritto in un recente articolo apparso su Nature, evidenziando gli sviluppi di queste soluzioni, attribuibile proprio ad AI e materiali intelligenti. Grazie al loro impiego, le funzionalità dei robot micro e nano sono progredite.
Le tecnologie emergenti come smart materials e intelligenza artificiale, insieme all’intelligenza fisica, possono svolgere un ruolo chiave nella trasformazione degli attuali microrobot di prova in dispositivi clinici.
Utilizzando materiali intelligenti, la physical intelligence può essere realizzata codificando le capacità di rilevamento, attuazione e apprendimento/decisione nei microrobot per rispondere in modo indipendente ai cambiamenti locali del loro ambiente. Inoltre, le tecniche di artificial intelligence possono essere applicate al processo di progettazione e di attuazione (utile per individuare la traiettoria e i parametri ottimali), migliorando in ultima analisi l’efficacia terapeutica e l’efficienza economica.
Ma c’è un altro, promettente, contributo dell’azione sinergica di intelligenza artificiale e smart materials: la comprensione della mente umana. Secondo Kostas Kostarelos, professore di nanomedicina presso l’Università di Manchester e l’Istituto catalano di nanoscienze e nanotecnologie di Barcellona, l’evoluzione cui si assiste sia lato materiali intelligenti sia lato AI è un indizio lusinghiero per attenderci una svolta nello studio del funzionamento del cervello. Proprio il suo team di ricerca sta esplorando le possibilità di sfruttare tecniche di artificial intelligence per aiutare a comprendere con precisione il funzionamento del cervello da una prospettiva fisiologica:
«Con i progressi dell’AI e dei materiali intelligenti come il grafene, stiamo iniziando a sviluppare nuovi e potenti strumenti per l’esplorazione dello spazio e delle funzioni cerebrali, che possono portare a significativi progressi in campo medico. Inoltre, si apre la possibilità di comprendere meglio il funzionamento del cervello, della memoria, del modo in cui pensiamo e della nostra capacità di interagire con l’ambiente»
Come l’AI sostiene lo sviluppo di nuovi materiali smart
Finora abbiamo messo in luce come la sinergia tra intelligenza artificiale e smart materials possa fornire giovamento a diverse applicazioni. Ma c’è un altro aspetto che li vede combinati, sia pure in un modo differente ed è quando l’AI aiuta a sviluppare nuovi materiali intelligenti.
Un’équipe di ricercatori dell’Università di Utrecht ha sviluppato un sistema basato su tecniche AI che compie un passo importante verso una progettazione più efficiente di nuovi materiali smart. In base alle caratteristiche desiderate di un materiale, tale sistema determina gli elementi costitutivi necessari per realizzarlo.
I ricercatori hanno spiegato come può avvenire questo processo in un articolo pubblicato su Science Advances: i materiali intelligenti, come i catalizzatori o le membrane, sono costituiti da atomi, molecole o nanoparticelle che si dispongono in una struttura particolare. Di solito, i nuovi materiali vengono individuati per tentativi, cercando tra un numero pressoché infinito di possibili atomi, molecole e composti. Ecco allora che gli scienziati hanno sviluppato un sistema basato su intelligenza artificiale che inverte il processo.
In pratica, si parte dalla determinazione del tipo di struttura o materiale che si vuole. Il sistema calcola quali molecole, composti o particelle sono necessari e in quali condizioni (pressione, densità, temperatura) il materiale risulta stabile.
A questo proposito, i ricercatori utilizzano un algoritmo evolutivo basato sulla selezione naturale per adattare e ottimizzare i blocchi e le condizioni per ottenere la struttura desiderata.
Una rete neurale artificiale valuta poi se la struttura desiderata è stata trovata. In caso contrario, i blocchi e le condizioni vengono ulteriormente adattati nella generazione successiva dell’algoritmo evolutivo. Il sistema è riuscito a progettare in modo inverso i quasi-cristalli, di cui abbiamo scritto all’inizio.
Nella scoperta di nuovi materiali, compresi gli smart materials, gli scienziati si affidano all’esperienza computazionale e sperimentale. Tuttavia, i metodi tradizionali, basati su tentativi ed errori, richiedono un impegno sensibile in termini di risorse e tempo di calcolo.
Poiché le proprietà dei nuovi materiali diventano sempre più complesse, è difficile prevedere e identificare nuovi materiali solo grazie alle conoscenze generali e all’esperienza. Ecco allora che l’applicazione di strumenti di previsione dei materiali basati su machine learning sono stati applicati con successo a vari campi di studio.
In particolare, un metodo basato su ML è stato proposto come modello di successo per la previsione degli elettroliti allo stato solido (ESS), componenti cruciali delle solid state battery, sulle cui prestazioni c’è grande attenzione per le prospettive che sono in grado di aprire in tema di energy storage e di emobility.
L’impiego delle tecniche di machine learning è trasformativo per la ricerca sui materiali intelligenti e avanzati, come gli ESS, anche se ci sono vari ostacoli da superare, come hanno spiegato alcuni scienziati della Shandong University. Ma gli stessi reputano che la scienza dei materiali guidata dai dati e dall’AI diventerà un’importante tendenza di ricerca futura, come già oggi prefigurano svariate applicazioni.
Intelligenza artificiale e smart materials: i materiali intelligenti in aiuto all’AI
Nella combinazione virtuosa tra intelligenza artificiale e smart materials, anche questi ultimi possono “giovare”, sia pure indirettamente, all’artificial intelligence. Un esempio lo fornisce l’esito di una ricerca condotta da un team di ricercatori del NYU Abu Dhabi Smart Materials Lab.
Essa dimostra che i cristalli organici, una nuova classe di materiali ingegneristici intelligenti, possono essere utili come materiali di conversione energetica efficienti e sostenibili per tecnologie avanzate come la robotica, oltre che per l’elettronica del futuro.
In particolare, gli scienziati del NYUAD hanno scoperto che alcuni di questi cristalli sono molto robusti a livello meccanico. Non solo: hanno sviluppato un materiale che stabilisce un nuovo record mondiale per la sua capacità di passare da una forma all’altra, espandendosi o contraendosi per metà della sua lunghezza, senza perdere la sua struttura perfettamente ordinata.
Questa scoperta sarà di aiuto nella messa a punto di componenti di elettronica organica, caratterizzata da materiali morbidi e flessibili e potrà essere di aiuto allo sviluppo di applicazioni come la soft robotics e la progettazione di muscoli artificiali. In entrambi i casi, per realizzarli vengono impiegate tecniche di intelligenza artificiale.
Un altro esempio dell’utilità degli smart materials per applicazioni di AI è possibile rilevarla nei risultati di uno studio – condotto da un team della Ohio State University – che ha portato alla messa a punto di un nuovo sensore del vento, che impiega materiali intelligenti per migliorare le prestazioni dei droni e di altri velivoli autonomi.
Per fare funzionare questi sistemi volanti, occorre contare su misurazioni precise del vento in tempo reale. In pratica, questo sensore permette di fornire dati precisi, che possono essere utilizzati, mediante AI, per ricavare informazioni in tempo reale utili al volo.