Un gruppo di ricercatori del Politecnico di Torino ha sviluppato una tecnica che consente di valutare rapidamente le prestazioni di migliaia di materiali, selezionando i migliori per l’accumulo dell’energia termica. Lo studio dimostra come l’Intelligenza Artificiale possa rivestire un ruolo chiave per lo sviluppo di nuovi materiali nel settore dell’energia e della sostenibilità.
L’ingegneria energetica e la scienza dei materiali hanno un ruolo decisivo nella lotta ai cambiamenti climatici, perché mirano a migliorare l’efficienza nell’utilizzo delle fonti rinnovabili. Uno dei limiti di queste ultime, infatti, è la loro disponibilità intermittente, e in tal senso i sistemi di accumulo sono fondamentali per la raccolta dell’energia e la sua messa a disposizione a prescindere dalla disponibilità della fonte.
Su questo argomento uno studio condotto da un gruppo di ricercatori del Politecnico di Torino è stato pubblicato sulla rivista scientifica Nature npj Computational Materials.
Il lavoro dei ricercatori del Politecnico mostra come algoritmi di Intelligenza Artificiale possano essere sfruttati, attraverso tecniche conosciute come high-throughput computational screening, per generare nuovi possibili materiali innovativi dalle inedite caratteristiche e opportunità per l’ingegneria energetica. In tal modo si sviluppano metodologie sempre più efficienti per una selezione mirata dei materiali più promettenti data una certa applicazione, come appunto lo stoccaggio dell’energia.
A caccia di reticoli metallorganici
Nello specifico, gli algoritmi sono stati allenati su un ampio insieme di nuovi ipotetici materiali potenzialmente adatti all’accumulo dell’energia termica. Tali materiali, denominati reticoli metallorganici (MOF), presentano una struttura cristallina in grado di intrappolare altre molecole, e quindi la loro energia. La ricerca si è quindi focalizzata sullo sviluppo di una tecnica per scegliere i migliori materiali che massimizzino il calore quando intrappolano l’acqua.
Si tratta di uno studio molto importante proprio perché la scienza dei materiali si sta sempre più orientando verso l’analisi automatica di nuovi, ipotetici materiali con nuove proprietà rispetto a quelli già disponibili. Questo viene reso possibile grazie alla continua evoluzione dei sistemi informatici e tecnologici. Il continuo miglioramento delle prestazioni dei sistemi computazionali consente di mettere a punto modelli sempre più sofisticati, e di farlo per un gran numero di materiali diversi, che per poter essere testati nella pratica richiederebbero anni e ingenti risorse economiche.
«Scegliere il materiale ottimale per una certa applicazione è un’esigenza comune a molti ambiti ingegneristici – afferma Giovanni Trezza, primo autore della ricerca – In questo lavoro abbiamo considerato oltre 5000 MOF ipotetici, calcolando, per mezzo di dati parziali di letteratura e opportuni modelli sviluppati ad hoc, le prestazioni energetiche che avrebbero in esercizio. Riuscire a prevedere in anticipo le prestazioni di questi composti consente di fare un primo e necessario screening su quali sarebbe interessante riprodurre in laboratorio e poi nella pratica industriale o civile. Inoltre, tramite tecniche di intelligenza artificiale, abbiamo identificato le caratteristiche chimiche più rilevanti ai fini energetici. Queste ultime possono essere impiegate per l’ottimizzazione sequenziale dei materiali. Ad esempio, se si ha a disposizione un insieme di MOF da testare in laboratorio, tali tecniche permettono di dare un’indicazione su quale sia il successivo materiale da esaminare senza dover testare tutti i materiali possibili, con un sostanziale risparmio di tempo e risorse economiche; in particolare, gli algoritmi sviluppati hanno dimostrato una potenziale accelerazione del 90% nella scoperta di materiali innovativi per l’accumulo termico».
«Crediamo che l’efficientamento energetico dei sistemi di gestione dell’energia nasca da uno sforzo multi-disciplinare che sappia combinare l’ingegneria con le scienze di base, al fine di sviluppare tecnologie e materiali migliori rispetto a quelli di cui disponiamo oggi – afferma Luca Bergamasco, co-autore della ricerca – In particolare, nel nostro studio abbiamo combinato le nostre conoscenze in ingegneria energetica, nozioni di termodinamica e scienza dei materiali, nonché utilizzato i più innovativi strumenti che la tecnologia informatica mette oggi a disposizione, ovvero l’intelligenza artificiale».
«La ricerca non si conclude qui – affermano i ricercatori coinvolti – La metodologia e gli strumenti sviluppati possono infatti essere facilmente utilizzati per valutare le prestazioni dei materiali per altre applicazioni di interesse nel settore dell’energia e della sostenibilità, come per esempio, la cattura dell’anidride carbonica dall’atmosfera, o il recupero di acqua dall’umidità dell’aria in zone aride».
