La teoria degli orbitali di densità (DFT) è uno strumento fondamentale per calcolare molte delle proprietà dei materiali a partire dai principi fondamentali. Tuttavia, l'applicazione della DFT nella ricerca di nuovi materiali, attraverso un'esplorazione esaustiva dello spazio chimico, richiede risorse computazionali proibitive. In questo contesto, l'intelligenza artificiale (IA), in particolare l'apprendimento automatico (ML), ha il potenziale di accelerare notevolmente il processo, sfruttando i dati accurati ottenuti dalle simulazioni DFT per migliorare la progettazione e la scoperta di nuovi materiali con proprietà utili.

Una delle principali sfide nel campo della scoperta di materiali è la necessità di gestire e analizzare enormi volumi di dati complessi. Il lavoro sinergico tra DFT e IA/ML offre la possibilità di superare questa barriera, consentendo di generare modelli predittivi in grado di identificare materiali promettenti in tempi record. La DFT fornisce calcoli estremamente precisi, ma la quantità di dati prodotti è tale che un approccio convenzionale di ricerca risulta essere inefficiente. Qui entra in gioco l'IA, che può essere addestrata utilizzando le proprietà calcolate dalla DFT per predire altre proprietà dei materiali e, quindi, accelerare la scoperta di nuovi materiali.

Recenti esempi applicativi illustrano come le tecniche di deep learning, come i modelli di convoluzione grafica, le reti generative avversarie, l'apprendimento per rinforzo, l'apprendimento attivo, l'apprendimento trasferito e i modelli di linguaggio basati su transformer, possano essere integrati con i calcoli DFT per progettare nuovi materiali in tempi straordinariamente brevi. L'uso di questi strumenti sta portando a scoperte importanti, tra cui la progettazione di leghe metalliche ad alta entropia, composti con una struttura chimica complessa che può essere ottimizzata per applicazioni specifiche come impianti ortopedici, energie rinnovabili o materiali per la protezione ambientale.

Tuttavia, nonostante i successi ottenuti negli ultimi anni, una delle principali limitazioni delle tecniche di deep learning è la scarsa interpretabilità dei modelli. Questo significa che, sebbene i modelli possano generare risultati sorprendenti, spesso non sono in grado di giustificare le proprie decisioni in modo comprensibile per gli esseri umani. La mancanza di trasparenza è un problema significativo, soprattutto in ambito medico e biotecnologico, dove la fiducia nei modelli è cruciale. Per esempio, nell'analisi dei dati genetici, l'adozione di approcci di IA spiegabile (XAI) aiuta a migliorare la trasparenza, fornendo spiegazioni umane per le decisioni prese dal modello. In questo modo, XAI può svolgere un ruolo fondamentale nell'integrare l'IA in sistemi decisionali clinici, supportando i professionisti nella diagnosi e nel trattamento delle malattie.

Un altro esempio interessante riguarda l'applicazione dell'IA nei materiali ad alta entropia. Questi materiali, caratterizzati da una composizione chimica complessa e variabile, stanno guadagnando popolarità in ambiti come la biomedicina, l'energia rinnovabile e l'agricoltura, grazie alle loro eccezionali proprietà meccaniche e alla biocompatibilità migliorata. L'IA è in grado di progettare nuove leghe ad alta entropia ottimizzando le loro proprietà per specifiche applicazioni, come impianti ortopedici personalizzati, o per migliorare l'efficienza dei sistemi energetici.

Nel settore agricolo, l'uso delle tecniche di apprendimento automatico sta rendendo possibile una gestione più precisa e sostenibile delle risorse. Ad esempio, i modelli di IA possono prevedere in modo accurato i fabbisogni nutrizionali delle colture, migliorando l'efficienza dell'uso dei fertilizzanti e riducendo al contempo l'impatto ambientale. Questo tipo di approccio può rivoluzionare l'agricoltura, portando a pratiche agricole più ecologiche e produttive.

Per capire appieno il potenziale della combinazione tra IA e DFT, è importante comprendere che queste tecnologie non solo accelerano la scoperta di nuovi materiali, ma ne permettono anche la progettazione a livello atomico. L'integrazione di queste metodologie è destinata a rivoluzionare il campo della scienza dei materiali, rendendo possibile la creazione di materiali su misura per applicazioni specifiche, riducendo tempi e costi nella fase di ricerca e aumentando l'efficacia e la sostenibilità delle soluzioni proposte.

Infine, è cruciale considerare che l'adozione dell'IA nei processi di scoperta dei materiali non è priva di sfide. La complessità dei modelli e la loro necessità di interpretabilità richiedono un continuo sviluppo di tecniche per migliorare la trasparenza dei processi decisionali. Inoltre, l'integrazione dell'IA con la DFT può richiedere investimenti significativi in termini di risorse computazionali e competenze specialistiche, creando una barriera di accesso per alcune realtà.

Come l'Intelligenza Artificiale può potenziare i Calcoli DFT per la Scoperta di Materiali

I calcoli ab initio, come quelli basati sulla Teoria del Funzionale della Densità (DFT), sono strumenti fondamentali per lo studio delle proprietà dei materiali a livello atomico e molecolare. Tra le caratteristiche che rendono questi approcci estremamente utili ci sono la loro capacità di prevedere, con alta precisione, proprietà fisiche e chimiche come il gap elettronico, la polarizzabilità, la conduttività elettrica, nonché proprietà termiche, ottiche e meccaniche. Tuttavia, nonostante l’efficienza computazionale che la DFT offre, è spesso poco pratico esplorare un numero sufficiente e diversificato di materiali necessari per sondare completamente lo spazio chimico di interesse. In questi casi, i calcoli DFT di alta qualità possono servire come "verità di riferimento" per addestrare modelli di apprendimento automatico (Machine Learning, ML), che possono poi essere impiegati per previsioni rapide su nuovi materiali.

Questi modelli sono in grado di apprendere le correlazioni tra descrittori facili da calcolare (come le rappresentazioni strutturali alfanumeriche di molecole, ad esempio le stringhe SMILES) e le proprietà di interesse, ottenute tramite calcoli DFT su un set di molecole di addestramento. Dopo un’accurata validazione e test, tali modelli possono essere utilizzati per prevedere le proprietà di nuove molecole non incluse nel set di addestramento, comprese molecole ancora da sintetizzare. Diverse tecniche di ML sono state impiegate in questo campo, tra cui la regressione dei minimi quadrati parziali (PLS), la classificazione con macchine a vettori di supporto (SVM), la regressione dei vettori di supporto (SVR), la regressione con processi gaussiani (GPR), le foreste casuali (RF) e le reti neurali artificiali (ANN), come gli autoencoders variationali (VAE), le reti neurali convoluzionali (CNN) e le reti neurali convoluzionali grafiche (GCNN).

Le applicazioni più recenti di questi modelli includono metodi generativi, come gli algoritmi genetici (GA), le reti antagonistiche generative (GAN) e i modelli linguistici basati su trasformatori, che sono in grado di generare computazionalmente nuove molecole, facilitando così l’esplorazione di nuove aree dello spazio chimico. Tuttavia, è importante sottolineare che un modello di ML è affidabile solo all’interno del dominio di applicabilità (AD) definito dal suo set di addestramento. Qualsiasi modello che preveda proprietà per molecole al di fuori di questo dominio richiede l’esecuzione di nuovi calcoli DFT su un campione delle molecole generate, seguita da una possibile rifinitura del modello ML, se necessario. Questo processo è noto come "apprendimento attivo".

Va detto che non tutte le proprietà dei materiali sono accessibili solo tramite calcoli atomistici. La struttura del materiale su scale mesoscopiche e macroscopoiche può influenzare fortemente le sue proprietà. In tali casi, i calcoli DFT possono fornire i parametri per modelli a scale superiori, come la meccanica molecolare, la dinamica molecolare coarse-grained, il Monte Carlo cinetico, la meccanica dei continui o i metodi agli elementi finiti. Per ciascuna di queste scale di modellazione multi-scala, i metodi ML possono essere impiegati per sfruttare i dati disponibili e ridurre gli sforzi computazionali.

Un approccio di grande impatto nel campo della previsione delle proprietà dei materiali è quello delle reti neurali grafiche (GNN). Un GNN prende la sua topologia dal grafo molecolare che rappresenta atomi e legami di una molecola o di un cristallo. Un grafo consiste in un insieme di nodi, che rappresentano gli atomi, e connessioni tra di essi, che rappresentano i legami. Ogni nodo e connessione del grafo è associato a degli attributi, e le informazioni di ogni legame, degli atomi connessi e dello stato globale del grafo vengono utilizzate per aggiornare gli attributi di legame e di nodo a ogni passo del processo. Utilizzando più moduli di rete grafica, è possibile far interagire a lungo raggio gli atomi e i legami. Questi "embedding grafici" riconoscono gli ambienti chimici e codificano la somiglianza strutturale tra diverse molecole e cristalli.

Per esempio, Xie e Grossman (2018) hanno utilizzato le Reti Neurali Convoluzionali sui Grafi Cristallini (CGCNN) per prevedere le proprietà dei materiali con precisione equivalente ai calcoli DFT. I grafi cristallini sono stati costruiti con nodi che rappresentano gli atomi e archi che rappresentano i legami nel reticolo cristallino. Applicando una rete neurale convoluzionale sopra questi grafi, i nodi del grafo rappresentano ora l’ambiente locale di ciascun atomo. Dopo un addestramento su oltre 46.000 materiali tratti dal database Materials Project, il modello ha ottenuto una precisione comparabile ai calcoli DFT per proprietà dei cristalli inorganici, come i gap di banda, le energie di formazione, l’energia di Fermi, i moduli di compressione e taglio e i coefficienti di Poisson. Un'applicazione simile è stata quella per la progettazione di nuovi materiali perovskiti.

MEGNet, un altro esempio di rete grafica, è stato sviluppato per lavorare con molecole e cristalli. Addestrato su dati provenienti dal database QM9, che contiene informazioni sui calcoli DFT su oltre 130.000 piccole molecole organiche, e dal database Materials Project, che include dati sui cristalli, MEGNet ha mostrato un’accuratezza superiore rispetto ad altri modelli di ML nel predire proprietà come i gap di banda, le energie di formazione e i moduli elastici dei cristalli, con precisione simile a quella dei calcoli DFT quando testato sul set di dati QM9.

Un altro esempio significativo è l’uso delle GNN per sviluppare potenziali interatomici universali per i materiali, come nel caso di M3GNet. Questo modello è stato addestrato sui dati di energia totale, forze e stress in strutture cristalline ottenute dal Materials Project, riuscendo a scremare oltre 31 milioni di strutture virtuali e identificando circa 1,8 milioni di strutture potenzialmente stabili. I calcoli DFT hanno poi confermato che molte di queste strutture erano effettivamente stabili. Questo approccio è stato poi utilizzato per scoprire nuovi materiali per batterie.

L’applicazione delle GNN in combinazione con il DFT ha dimostrato di essere un potente strumento per accelerare la scoperta di nuovi materiali, aprendo nuove strade nella progettazione di materiali avanzati, come elettroliti solidi e materiali per batterie. Tuttavia, è fondamentale che ogni nuovo materiale identificato venga successivamente verificato attraverso calcoli DFT, affinché la sua stabilità e le sue proprietà possano essere confermate.

Come l'Intelligenza Artificiale e i Materiali Innovativi Possono Trasformare l'Agricoltura Sostenibile

L'agricoltura ha da sempre costituito una delle colonne portanti della civiltà umana, fornendo alimenti, materie prime e stabilità economica a livello globale. Tuttavia, le sfide che l'agricoltura moderna si trova ad affrontare sono molteplici e richiedono soluzioni innovative. Il cambiamento climatico, la scarsità di risorse naturali, la gestione dei fertilizzanti e l'uso sostenibile delle risorse idriche sono solo alcuni dei problemi principali che necessitano di attenzione urgente. In questo contesto, l'intelligenza artificiale (IA) emerge come una risorsa potente, capace di supportare gli agricoltori nel miglioramento della produttività agricola, riducendo al contempo l'impatto ambientale delle pratiche agricole tradizionali.

La crescente adozione di modelli di apprendimento automatico (machine learning, ML) ha aperto nuove strade nell'agricoltura di precisione, un settore che si concentra sull'ottimizzazione delle risorse attraverso l'analisi dei dati. Questi modelli, come la regressione lineare, la Support Vector Machine (SVM), la regressione del processo gaussiano (GPR), la regressione del kernel e gli alberi decisionali, sono capaci di mappare le complesse interazioni tra variabili come temperatura, umidità, tipo di suolo e varietà di colture. Utilizzando questi strumenti, gli agricoltori possono ottenere previsioni più accurate riguardo alle necessità di fertilizzanti, ottimizzando l'uso delle risorse e minimizzando gli sprechi.

Un esempio significativo di successo nell'applicazione di tali tecnologie è il modello ad albero decisionale, che, con un eccellente coefficiente di determinazione R2 pari a 0,306, ha dimostrato di essere particolarmente utile nell'adattarsi alle varie condizioni climatiche e del campo. Questo modello offre indicazioni fondamentali per la gestione efficiente delle risorse e la coltivazione ottimale delle piante, migliorando la resa e la sostenibilità delle colture.

Un altro aspetto chiave nella transizione verso un'agricoltura più sostenibile è l'uso di materiali innovativi. I materiali agricoli, infatti, non sono limitati solo agli strumenti e alle attrezzature, ma includono anche gli edifici agricoli, che stanno evolvendo verso soluzioni più eco-compatibili. Le serre, ad esempio, non solo forniscono un ambiente protetto per le piante, ma grazie alle nuove tecnologie, possono essere dotate di sistemi intelligenti per il controllo climatico, l'efficienza energetica e la gestione ottimale dello spazio.

La gestione dei rifiuti agricoli rappresenta un altro settore cruciale in questo processo di evoluzione. Sistemi avanzati di gestione dei rifiuti agricoli (AWS) contribuiscono a ottimizzare l'uso delle risorse, affrontando al contempo le problematiche relative alla qualità del suolo, dell'acqua e della biodiversità. Allo stesso modo, la ricerca di soluzioni alternative alle tradizionali plastiche, come i mulching biodegradabili, sta assumendo sempre maggiore importanza. Mentre i tradizionali mulching in plastica contribuiscono al controllo della temperatura del suolo e alla riduzione delle erbe infestanti, la loro difficoltà di smaltimento e l'impatto ambientale sono problematici. Le alternative biodegradabili, come quelle derivate da polimeri a base di amido o acido polilattico (PLA), stanno diventando opzioni più sostenibili.

L'uso dei fertilizzanti chimici, sebbene tradizionalmente un pilastro della produttività agricola, sta mostrando effetti collaterali preoccupanti, tra cui la degradazione del suolo e l'inquinamento ambientale. In questo scenario, i nanofertilizzanti emergono come una soluzione promettente, in grado di ridurre la quantità di fertilizzante necessario, migliorare l'assorbimento dei nutrienti e minimizzare gli impatti ecologici. L'applicazione di nanofertilizzanti, infatti, migliora l'efficienza delle colture, favorendo una gestione sostenibile delle risorse.

Un altro sviluppo interessante nell'ambito agricolo è l'uso dei nanoagrochimici, come nanoparticelle d'argento (AgNP), nanoparticelle di rame (CuNP) e biosidici a base di chitina, che offrono soluzioni efficaci contro le malattie delle piante, migliorando la salute delle colture e la resa. Questi approcci innovativi stanno aprendo la strada a metodi agricoli che non solo aumentano la produttività, ma riducono anche l'impatto ambientale rispetto ai pesticidi tradizionali.

La crescente preoccupazione per l'ambiente e per la sostenibilità agricola ha anche portato alla ricerca di soluzioni per la gestione delle risorse idriche. Tecnologie come la desalinizzazione, la purificazione e la filtrazione, oltre a soluzioni avanzate per lo stoccaggio dell'acqua, sono essenziali per garantire una fornitura costante e sicura di acqua per l'agricoltura, soprattutto nelle regioni più aride. In questo contesto, l'utilizzo del CO2 nelle coltivazioni protette non solo supporta la crescita delle piante, ma contribuisce anche a catturare il carbonio atmosferico, mitigando i cambiamenti climatici.

La transizione verso un'agricoltura sostenibile richiede non solo innovazioni tecnologiche e scientifiche, ma anche una maggiore educazione e sensibilizzazione degli agricoltori riguardo alle nuove soluzioni disponibili. Sebbene le tecnologie come i nanofertilizzanti e i nanoagrochimici rappresentino un grande passo avanti, è fondamentale che vengano adottate con consapevolezza, tenendo conto delle specifiche necessità locali e delle regolamentazioni in vigore, soprattutto per quanto riguarda la produzione biologica.

Utilizzo delle Tecniche di Machine Learning per Ottimizzare l'Uso dei Fertilizzanti nell'Agricoltura

L'adozione di tecniche di machine learning nell'agricoltura ha aperto nuove frontiere per migliorare la resa delle coltivazioni e ottimizzare l'uso dei fertilizzanti. Gli studi più recenti, come quelli condotti da Hafshejani et al. (2024), evidenziano l'integrazione tra l'intelligenza artificiale e le pratiche agricole tradizionali, con l'obiettivo di massimizzare la produttività delle colture riducendo al contempo l'uso di risorse, come i fertilizzanti, in modo da promuovere una gestione più sostenibile del suolo e delle risorse naturali.

Le tecniche di machine learning, tra cui il Support Vector Machine (SVM) e la Random Forest, sono state utilizzate per prevedere il rendimento delle colture e suggerire fertilizzanti adeguati per ciascuna varietà di pianta, tenendo conto di vari fattori come il tipo di suolo, la temperatura, l'umidità e la pressione atmosferica. Gli algoritmi SVM e KNN (k-Nearest Neighbors) hanno mostrato promettenti capacità predittive nella stima dei risultati agricoli, mentre approcci come le reti neurali e i modelli basati su ensemble hanno facilitato l'analisi dei dati complessi, consentendo di proporre la giusta quantità di fertilizzante per ciascuna coltura. Un altro approccio interessante è stato quello di integrare dati meteorologici in tempo reale tramite applicazioni di terze parti, migliorando la precisione delle previsioni e offrendo suggerimenti personalizzati per i fertilizzanti in base alle condizioni atmosferiche specifiche di una determinata regione (Bondre e Mahagaonkar, 2019).

Gli algoritmi di machine learning, come quelli basati su reti neurali profonde (Deep Learning), hanno dimostrato un'accuratezza sorprendente, arrivando a predire con il 97% di precisione le rese delle colture. L'integrazione di variabili come il pH del suolo, l'umidità e le informazioni regionali sul contenuto di azoto ha permesso la creazione di modelli che stimano in modo preciso la resa agricola nei cinque anni successivi. Questi modelli predittivi sono utili per i coltivatori che vogliono scegliere colture ad alto rendimento e ottimizzare le risorse in modo economico e sostenibile (Agarwal e Tarar, 2021).

Per quanto riguarda la gestione dei fertilizzanti, numerosi modelli di machine learning sono stati sviluppati per calcolare la giusta quantità di nutrienti necessari a seconda dello stato nutrizionale del suolo. I modelli di regressione come l'Albero Decisionale, la Regressione Logistica e le Reti Neurali Multilayer (MLP) sono ampiamente utilizzati per la previsione delle necessità di fertilizzazione, con particolare attenzione agli elementi principali come azoto, fosforo e potassio. Alcuni studi hanno adottato approcci innovativi, come l'uso di algoritmi ensemble per la previsione e il suggerimento di fertilizzanti adatti a specifiche colture, come il peperoncino, tenendo conto di variabili climatiche e geografiche (Jha et al., 2020; Archana e Saranya, 2020).

Inoltre, la previsione della necessità di fertilizzanti è strettamente legata alla qualità del suolo, e diversi studi hanno utilizzato dati complessi per identificare la correlazione tra il tipo di suolo, la qualità dell'acqua e l'efficacia dei fertilizzanti. Ad esempio, tecniche come la regressione Gaussiana e l'analisi basata su modelli di rete neurale hanno permesso di affinare la stima delle condizioni ottimali per l'applicazione dei fertilizzanti, minimizzando l'impatto ambientale e migliorando l'efficienza complessiva delle operazioni agricole (Paul et al., 2024; Reddy et al., 2024).

Il processo di raccolta dei dati, come sottolineato in vari studi, gioca un ruolo cruciale nel successo delle previsioni. I dati sui fertilizzanti, raccolti tramite piattaforme online, centri agricoli e visite dirette a fattorie e università agricole, sono essenziali per costruire modelli di previsione accurati. La varietà dei dati, che include variabili sia categoriali che continue, come il tipo di suolo, la tipologia di coltura e i componenti principali dei fertilizzanti, è fondamentale per creare modelli di raccomandazione che siano tanto precisi quanto adattabili a diversi contesti agricoli.

In sintesi, l'uso delle tecnologie di machine learning nell'agricoltura rappresenta una svolta significativa nel miglioramento della resa agricola e nella gestione sostenibile delle risorse. Integrando dati meteorologici, caratteristiche del suolo e informazioni sulle colture, i modelli di machine learning sono in grado di fornire raccomandazioni personalizzate e predizioni accurate sui fertilizzanti, consentendo agli agricoltori di ottimizzare le operazioni agricole e ridurre l'impatto ambientale.

Questa evoluzione tecnologica, però, non si limita solo alla creazione di modelli più sofisticati. È fondamentale che i ricercatori, gli agricoltori e i decisori comprendano che il successo dell'adozione di tecnologie avanzate nell'agricoltura non dipende esclusivamente dalla precisione dei modelli, ma anche dalla loro implementazione pratica sul campo. L'integrazione di tecnologie come il machine learning deve essere accompagnata da un adeguato supporto formativo per gli agricoltori, un'adeguata infrastruttura tecnologica e la disponibilità di dati di alta qualità, affinché possano trarne il massimo beneficio in termini di produttività e sostenibilità.

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