Prima di procedere
L'intelligenza artificiale generativa (IA) si sta dimostrando uno strumento potente non solo per la creazione di testi, immagini e video, ma anche per la scoperta di soluzioni innovative nel campo della scienza dei materiali.
Un esempio emblematico è quello del produttore di vernici PPG, che ha creato un database completo delle proprietà dei suoi prodotti, stabilendo connessioni logiche basate sui principi della chimica. Quando i ricercatori di PPG hanno chiesto all'IA di sviluppare una nuova vernice ad asciugatura rapida per il settore automobilistico, il sistema ha proposto in pochi minuti una combinazione di componenti chimici che gli specialisti non avevano mai considerato. I test pratici hanno confermato l'efficacia della formula, che ha permesso di creare una vernice con un tempo di asciugatura dimezzato rispetto ai prodotti tradizionali. Questo successo ha portato PPG a implementare la formula nella produzione di serie e a pianificare lo sviluppo di decine di nuovi prodotti con l'aiuto dell'IA.
Anche il colosso Procter & Gamble ha sfruttato l'IA per creare nuove fragranze per i suoi prodotti per la casa, mentre Mars ha sviluppato un packaging più sottile per le gomme da masticare, risparmiando fino a 246 tonnellate di plastica. 3M ha utilizzato l'IA per progettare un disco abrasivo che ottimizza la rimozione della polvere e migliora l'efficienza operativa. I rappresentanti di 3M sostengono che l'IA sia un valido interlocutore, al pari di esperti umani, nelle discussioni sullo sviluppo di nuovi prodotti.
Il successo di PPG nello sviluppo di vernici innovative grazie all'IA è il risultato di una collaborazione pluriennale con la Carnegie Mellon University. Il primo passo è stato la creazione di "gemelli digitali" di tutti i prodotti dell'azienda, seguita dalla codifica dei principi chimici a livello algoritmico. Questo ha permesso al sistema di generare un numero illimitato di combinazioni di sostanze e di prevederne le proprietà risultanti. Gli scienziati hanno poi verificato le formule proposte in laboratorio. Ad esempio, una vernice per auto può contenere fino a 25 ingredienti, e la simulazione del loro comportamento rappresenta una sfida matematica complessa.
L'IA ha aiutato PPG a creare una vernice per auto che riduce il tempo di asciugatura dopo la spruzzatura da 30 a 5 minuti a una temperatura di 140 °C. Si asciuga completamente all'aria in un'ora, rispetto alle due ore dei prodotti della concorrenza. A marzo, la nuova vernice, commercializzata con il marchio Deltron Premium Glamour Speed Clearcoat, è stata lanciata sul mercato e ha riscosso un notevole successo tra le carrozzerie, che hanno apprezzato la riduzione dei tempi di asciugatura e l'aumento della produttività.
Un vantaggio fondamentale dello sviluppo di nuovi materiali con l'IA è la possibilità di ottimizzare contemporaneamente diversi criteri. A volte, i clienti ottengono invenzioni inaspettate come sottoprodotto del processo. La startup TerraSafe, specializzata in packaging per alimenti senza plastica, ha sviluppato un detersivo per bucato in fogli completamente solubile, senza compromettere le proprietà detergenti. Sebbene la startup non abbia ancora creato prototipi reali a causa di risorse limitate, prevede di riprendere in considerazione questa idea in futuro, quando la situazione finanziaria lo permetterà.
L'applicazione dell'IA alla scienza dei materiali apre nuove prospettive per l'innovazione, accelerando i tempi di sviluppo e portando alla scoperta di soluzioni inimmaginabili con i metodi tradizionali. La capacità dell'IA di analizzare grandi quantità di dati e di individuare correlazioni complesse permette di superare i limiti dell'intuizione umana, aprendo la strada a materiali più performanti, sostenibili e adatti alle esigenze del futuro. Il settore della scienza dei materiali è in continua evoluzione e la competizione è sempre più agguerrita, per questo motivo l'innovazione tecnologica è un fattore determinante per le aziende del settore.
Nel contesto attuale, l'Unione Europea sta investendo ingenti risorse nella ricerca e nello sviluppo di nuovi materiali sostenibili, con l'obiettivo di ridurre l'impatto ambientale dell'industria manifatturiera. L'IA può giocare un ruolo chiave in questo processo, aiutando a identificare materiali alternativi, a ottimizzare i processi produttivi e a ridurre gli sprechi. La combinazione di intelligenza artificiale e scienza dei materiali rappresenta una delle frontiere più promettenti per l'innovazione tecnologica e la crescita economica sostenibile.
