La **scienza dei materiali** ha compiuto un travolgente salto evolutivo dai tempi dell’alchimia, quando gli studiosi cercavano di trasformare metalli come il piombo in oro. Oggi, grazie all’avanzamento della **tecnologia** e dei **calcoli computazionali**, gli scienziati sono in grado di prevedere le proprietà di molecole e materiali con una **precisione** fino ad oggi inimmaginabile. Una recente ricerca guidata da **Ju Li**, professore di ingegneria nucleare e scienze dei materiali al MIT, è destinata a rivoluzionare il **design dei materiali** attraverso l’integrazione dell’**intelligenza artificiale** e delle **teorie avanzate di meccanica quantistica**.
Dal passato al futuro: l’ascesa dell’intelligenza artificiale nella progettazione dei materiali
Per secoli, la **ricerca sui materiali** è stata un processo prevalentemente manuale e lento. La creazione della **tabella periodica** circa 150 anni fa ha fornito agli scienziati uno strumento fondamentale per comprendere le proprietà degli elementi. Negli ultimi anni, l’emergere di strumenti di **apprendimento automatico** ha consentito la caratterizzazione dei sistemi molecolari in modo notevolmente più efficiente. Tuttavia, i modelli attuali, come quelli basati sulla **teoria funzionale della densità** (DFT), presentano diverse limitazioni, evidenziando la necessità di innovazione.
Secondo Ju Li, i modelli DFT affrontano principalmente due problematiche: la **precisione non uniforme** e la loro limitazione nel fornire informazioni esclusivamente sulla **energia totale minima** del sistema molecolare. Qui entra in gioco la nuova ricerca del team del MIT, che si avvale di una tecnica nota come **teoria dei cluster accoppiati** (CCSD(T)), riconosciuta come il **gold standard** in chimica quantistica.
La teoria dei cluster accoppiati: una rivoluzione nelle predizioni molecolari
La CCSD(T) è una metodologia di alta precisione che supera la DFT in termini di accuratezza, offrendo risultati comparabili a quelli ottenuti sperimentalmente. Tuttavia, questa tecnica si presenta estremamente costosa dal punto di vista computazionale. Ju Li sottolinea che raddoppiare il numero di elettroni in un sistema può aumentare notevolmente i costi dei calcoli, fino a circa 100 volte, limitando quindi l’applicazione della CCSD(T) a molecole ridotte, con meno di 10 atomi.
Per superare tali limitazioni, il team ha sviluppato un modello di **rete neurale** chiamato **Multi-task Electronic Hamiltonian Network** (MEHnet). Questa innovativa rete utilizza tecniche di **apprendimento automatico** per eseguire gli stessi calcoli della CCSD(T) con una rapidità e un’efficienza senza precedenti. Inoltre, il modello è capace di prevedere **molteplici proprietà elettroniche** di una molecola attraverso un singolo algoritmo, riducendo drasticamente la necessità di utilizzare modelli indipendenti per ogni singola proprietà.
Proprietà elettroniche predette e potenziali applicazioni del modello MEHnet
Il modello MEHnet dimostra la capacità di prevedere diverse **proprietà elettroniche**, tra cui:
- Momenti dipolari e quadrupolari: fondamentali per descrivere la distribuzione di cariche all’interno di una molecola.
- Polarizzabilità elettronica: essenziale per comprendere l’interazione tra molecole e campi elettrici.
- Gap di eccitazione ottica: determina l’energia necessaria per eccitare un elettrone dal suo stato fondamentale.
- Spettro di assorbimento infrarosso: correlato alle proprietà vibrazionali delle molecole.
In aggiunta, il modello MEHnet è in grado di analizzare sia stati fondamentali che stati eccitati delle molecole, ampliando notevolmente le sue potenzialità applicative.
L’uso di una rete neurale E(3)-equivarianti, in cui gli atomi sono rappresentati come nodi e legami chimici come archi, consente di integrare direttamente i principi fisici nel modello. Questa combinazione tra **fisica quantistica** e **deep learning** permette di ottenere risultati di alta precisione anche con set di dati relativamente ridotti.
Risultati promettenti: il futuro della modellazione molecolare
Test effettuati con molecole di riferimento hanno dimostrato che MEHnet supera decisamente i modelli basati su DFT, offrendo risultati eccezionalmente vicini a quelli sperimentali. Secondo **Hao Tang**, dottorando al MIT, questo modello ha il potenziale di essere generalizzato per l’analisi di molecole più grandi, compresi composti organici e inorganici.
Le implicazioni del modello MEHnet si estendono a numerosi ambiti, favorendo il design di nuovi materiali in diversi settori:
- Progettazione di farmaci: consente la scoperta di composti con proprietà uniche prima delle sperimentazioni in laboratorio.
- Dispositivi semiconduttori: migliora l’efficienza dei materiali utilizzati nell’elettronica avanzata.
- Batterie: può portare alla scoperta di nuovi materiali più resistenti e sostenibili.
Verso un futuro innovativo nel design molecolare
Ju Li afferma che l’obiettivo finale è quello di coprire l’intera **tabella periodica** con la precisione di CCSD(T) ma a un costo computazionale inferiore rispetto alla DFT. Questo cambiamento potrebbe trasformare radicalmente il panorama della **chimica**, della **biologia** e della **scienza dei materiali**, consentendo progressi in una vasta gamma di discipline.
Noi di **WWWhatsnew** riteniamo che questi avanzamenti evidenzino l’immenso potenziale della sinergia tra **intelligenza artificiale** e **teorie fisiche** per risolvere problemi complessi. Con l’evoluzione continua della tecnologia, ci apprestiamo a monitorare le nuove applicazioni che possono trasformare le nostre vite e il nostro approccio alla scienza.
Marco Stella, è un Blogger Freelance, autore su Maidirelink.it, amante del web e di tutto ciò che lo circonda. Nella vita, è un fotografo ed in rete scrive soprattutto guide e tutorial sul mondo Pc windows, Smartphone, Giochi e curiosità dal web.
