L’AI sta rivoluzionando la chimica, sviluppando nuovi prodotti utili nell’industria. Oggi il 30% dei nuovi farmaci è frutto dell’uso dell’intelligenza artificiale, mentree l’uso dell’AI sta riducendo del 70% i costi dei trial clinici, accelerando i tempi di sviluppo fino all’80%. Infatti, si sono decuplicate le collaborazioni fra aziende AI-first e Big Pharma, segnando una trasformazione strutturale dell’industria farmaceutica e del settore chimico in generale.
Nel settore delle vernici una legge ferrea dice che più rapida è l’asciugatura, peggiore è il risultato estetico. Ma poi l’intervento dell’AI ha risolto il problema.
Gli scienziati dell’azienda produttrice di vernici della PPG hanno creato un database contenente le proprietà di tutti i loro prodotti, secondo le leggi della chimica.
“Alla base dell’AI ci sono i cosiddetti algoritmi di machine learning (ML), che analizzano grandi quantità di dati, ‘apprendono’ da questi, e individuano relazioni utili ad orientare la progettazione”, spiega Roberta Pascazio: “In settori industriali (vernici, detergenti, materiali), in cui occorre ottimizzare molte variabili contemporaneamente, questi algoritmi permettono di esplorare rapidamente uno spazio molto ampio di formulazioni e di individuare soluzioni promettenti che sarebbe molto difficile, se non impossibile, analizzare manualmente”.
Poi, circa un anno fa, hanno chiesto al sistema di creare qualcosa di nuovo: una vernice trasparente ad asciugatura rapida che le carrozzerie potessero applicare dopo aver riverniciato un’auto.
In pochi minuti, il sistema ha suggerito una combinazione di sostanze chimiche a cui gli scienziati della PPG non avevano pensato.
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La nuova vernice frutto dell’applicazione dell’AI
I test sul campo hanno dimostrato che funzionava e la scorsa primavera è stata messa in vendita la vernice trasparente, che dimezza, a dir poco, il tempo di asciugatura. È stato il primo nuovo prodotto della PPG realizzato con l’aiuto dell’intelligenza artificiale. Ne sono in cantiere altre decine.
“L’intelligenza artificiale sta modificando in modo concreto il modo in cui vengono sviluppati nuovi prodotti chimici”, commenta Roberta Pascazio, nano-chimica con PostDoc all’Università di Berkeley.
Ecco come l’AI sta ampliando le potenzialità delle scoperte nella chimica.
La chimica ai tempi dell’AI
“Ciò che è davvero entusiasmante in questo campo è quando il modello sceglie formulazioni che intuitivamente non avresti mai pensato”, ha affermato al Wall Street Journal Daniel Connor, direttore tecnico globale dell’azienda per i rivestimenti di rifinitura automobilistica.
I produttori sostengono che l’intelligenza artificiale, nota per la creazione di tesine istantanee e video falsi per il deepfake, sta cambiando radicalmente il modo per creare innovativi prodotti chimici.
L’AI consente alle aziende di accelerare un processo che spesso può essere un lavoro laborioso che si basa su approcci collaudati, ma lungo e pieno di insidie come è la ricerca classica nella chimica.
“È però importante sottolineare che questi strumenti funzionano soprattutto quando si basano su sistemi ben caratterizzati e su dati mirati: l’AI non “inventa” dal nulla, ma apprende dai dati disponibili (sia rappresentativi che non rappresentativi!) e dalle caratteristiche ‘incorporate’ nei modelli”, mette in guardia Roberta Pascazio: “Pertanto l’intelligenza artificiale funziona al meglio quando supportata da scienziati che sappiano impostare correttamente il problema, selezionare i parametri rilevanti, interpretare i risultati e verificarli sperimentalmente“.
L’AI nella chimica: il caso di Procter & Gamble, Mars e 3M
Gli strumenti di intelligenza artificiale hanno aiutato Procter & Gamble a creare nuove fragranze per detergenti per il corpo, perle per il bucato e profumi per la casa.
Hanno permesso a Mars di progettare una bottiglia con pareti più sottili per le gomme da masticare del marchio Extra, riducendo i tempi di sviluppo del 40% e risparmiando 246 tonnellate di plastica.
E hanno aiutato 3M a ideare un disco abrasivo che ottimizza la raccolta della polvere e le prestazioni di levigatura.
“Quando ero in laboratorio, potevo parlare con tre diversi esperti di qualcosa. L’intelligenza artificiale sarebbe semplicemente il quarto esperto con cui parlerei”, afferma John Banovetz, direttore tecnico di 3M, ha affermato che l’intelligenza artificiale svolge il ruolo di un collega aggiuntivo.
L’AI fa ciò che agli umani risulta impossibile nella chimica
Con sede a Pittsburgh, PPG vanta legami stretti con la Carnegie Mellon University, un centro nazionale di ricerca sull’intelligenza artificiale.
Circa quattro anni fa, le voci sulle potenzialità dell’AI hanno convinto PPG a creare un team interno dedicato alla sua esplorazione, ha affermato il Chief Technology Officer David Bem.
Il sistema di sviluppo dei prodotti progettato da PPG non è un grande modello linguistico soggetto ad allucinazioni, ovvero quelle risposte fittizie che possono affliggere i chatbot.
Si basa su quella che è nota come IA deterministica, in cui i risultati devono essere conformi alle leggi della scienza.
Il team ha trascorso diversi anni a creare digital twins dei prodotti PPG, rispecchiandone le formule e le caratteristiche, e poi ha incorporato algoritmi che riflettono i principi della chimica.
Il sistema è riuscita così a creare miscele virtualmente illimitate e a prevederne le prestazioni, anche se ogni suggerimento doveva comunque essere verificato in laboratorio.
PPG opera nel settore automobilistico, dove la vernice viene applicata in una “pila” di diversi rivestimenti, ciascuno con le proprie proprietà. Un singolo rivestimento può contenere fino a 25 ingredienti.
“È impossibile per un essere umano cercare tutte le combinazioni possibili”, ha affermato Jun Deng, responsabile tecnico di PPG. “Quindi ciò che l’intelligenza artificiale o l’apprendimento automatico stanno facendo è aiutarci a vedere questa vasta quantità di potenziali candidati”.
L’obiettivo della prova
Il caso sperimentale dell’azienda era una vernice protettiva trasparente, lo strato finale nella riverniciatura di un’auto. Il suo tempo di asciugatura può essere un punto critico nelle operazioni di una carrozzeria, limitando il numero di auto che può trattare in un giorno.
La sfida per l’intelligenza artificiale consisteva nell’ottenere una finitura lucida o opaca impeccabile nel minor tempo possibile.
PPG ha affermato che il suo sistema ha individuato una reazione chimica inaspettata che ha ridotto il tempo di asciugatura post-spruzzatura da 30 minuti a 5 minuti quando riscaldato a 140 gradi.
L’asciugatura all’aria ha richiesto meno di un’ora rispetto alle due ore necessarie per i prodotti della concorrenza, secondo PPG.
Il rivestimento, chiamato Deltron Premium Glamour Speed Clearcoat, è a scaffale da marzo.
PPG ha rifiutato di specificare i dati di vendita, ma ha affermato che sta ottenendo buoni risultati rispetto a prodotti simili.
Andy Powell, proprietario di Andy’s Auto Body a Vandalia nell’Illinois, ha affermato che le proprietà di asciugatura rapida del rivestimento hanno funzionato come pubblicizzato da quando lo ha aggiunto alla rotazione del suo negozio: “Con questo rivestimento trasparente, possiamo aggiungere qualche lavoro in più qua e là, e questo ci aiuta davvero”.
Altri utilizzi dell’AI nella chimica
Citrine Informatics produce strumenti di IA per i produttori di sostanze chimiche e materiali. Greg Mulholland, amministratore delegato di Citrine, ha affermato che alcune aziende stanno utilizzando l’IA per migliorare contemporaneamente diverse caratteristiche di un prodotto: “La realtà è che a nessuno interessa un materiale che sia solo più leggero o solo più resistente. Ciò che interessa è che sia più leggero e più resistente, oltre a una dozzina di altre caratteristiche. E l’intelligenza artificiale è capace di tenere insieme tutte queste caratteristiche, per così dire”.
Uno dei clienti di Citrine, il produttore di prodotti chimici Stepan, ha affermato che la piattaforma ha consentito di accelerare i tempi di sviluppo di alcuni nuovi prodotti, passando da settimane a giorni.
TerraSafe, una startup con sede nella Carolina del Nord specializzata in imballaggi alimentari non plastici, l’ha utilizzata per un progetto collaterale: la creazione di fogli di detersivo per bucato che si dissolvono completamente durante il lavaggio senza sacrificare il potere di pulizia.
Sebbene la piattaforma abbia aiutato TerraSafe a ideare prodotti promettenti, l’azienda ha deciso di interrompere l’iniziativa per risparmiare denaro e concentrarsi sulla sua linea di prodotti principale.
L’amministratore delegato Julie Willoughby ha affermato che sarebbe disposta a riprovare a usare l’AI, una volta che l’azienda, ancora in fase di raccolta fondi, sarà in grado di trasformare le idee digitali in prototipi fisici: “Continuo a credere che l’AI generativa abbia un ruolo importante nella scoperta e nella progettazione dei materiali”.
Le potenzialità dell’intelligenza artificiali nella scoperta di nuovi materiali
Quando Google DeepMind, circa due anni e mezzo fa, disse di aver impiegato il deep learning per scoprire 2,2 milioni di nuovi materiali cristallini, molti critici bocciarono i tentativi di Google, Microsoft e Meta di spingere la scoperta di nuovi materiali.
Tuttavia i progressi ci sono e questi casi industriali dimostrano le reali potenzialità dell’AI nella scoperta di nuovi materiali chimici. L’avventura è iniziata, ora è da verificare quale impatto avrà su produttività e conti aziendali.
“Il vantaggio in termini di tempo riguarda soprattutto la fase di screening ed esplorazione delle formulazioni, tradizionalmente lunga e costosa”, conclude Roberta Pascazio: “Tuttavia la raccolta dei dati, la costruzione e la validazione dei modelli richiedono comunque tempo e competenze. Più che sostituire il lavoro di ricerca, l’intelligenza artificiale sta diventando uno strumento che lo rende più mirato ed efficiente, riducendo i tempi e focalizzando soprattutto le fasi iniziali, in cui bisogna orientarsi in un vasto spazio di soluzioni possibili”.
