I materiali quantistici generati dall’IA potrebbero consentire di superare i limiti fisici dell’elettronica avanzata. Mentre la corsa ai semiconduttori di nuova generazione si intensifica, l’Europa ha l’opportunità di trasformare la ricerca sui materiali in un vantaggio competitivo strategico, integrando intelligenza artificiale e filiera industriale.
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Il paradosso tecnologico dei materiali del futuro
La tecnologia corre più veloce dei materiali disponibili. È un paradosso che chi lavora su batterie, fotovoltaico, sensori e, soprattutto, su quantum e neuromorphic computing conosce bene: possiamo immaginare architetture sempre più sofisticate, ma poi ci scontriamo con limiti fisici, instabilità, consumi, degradazione. In altre parole: l’hardware del futuro richiede materiali del futuro, e scoprirli con i metodi tradizionali resta lento, energivoro e difficilmente scalabile.
Per anni la “ricerca di nuovi materiali” è rimasta un processo vicino al ritmo della tesi di dottorato: ipotesi, simulazioni quantistiche complesse, validazioni sperimentali, iterazioni. Oggi, però, sta prendendo forma un cambio di paradigma: passare dalla scoperta guidata da tentativi alla progettazione on-demand, dove l’intelligenza artificiale non è un accessorio, ma un acceleratore di filiera.
Graph Neural Networks e la struttura dei cristalli
Due famiglie di tecniche, in particolare, stanno comprimendo anni di simulazioni in ore: le Graph Neural Networks (GNN) e i modelli generativi.
Le prime sono reti neurali che non operano su griglie regolari (come immagini) ma su strutture a grafo: nodi e connessioni. È una rappresentazione naturale per molecole e cristalli, dove gli atomi sono nodi e le interazioni (legami o vicinanze geometriche) sono archi. Il cuore del metodo è il message passing: ogni atomo aggiorna la propria rappresentazione aggregando informazione dai vicini, e ripetendo il processo più volte l’informazione “propaga” in modo coerente con la struttura del materiale. Questo è cruciale perché molte proprietà emergenti – stabilità, conduzione, risposta a stress, vibrazioni – dipendono dal contesto locale e dalle relazioni spaziali, non solo dalla composizione chimica.
Periodic boundary conditions e fedeltà computazionale
Il punto spesso trascurato è che un “materiale” non è una molecola isolata nel vuoto: è frequentemente un cristallo, cioè una struttura periodica fatta di una unit cell che si ripete nello spazio. Per modellare questa ripetizione senza esplodere memoria e complessità, le GNN moderne integrano le periodic boundary conditions: l’idea (intuitiva per chi ha presente videogiochi come Pac-Man) che uscire da un bordo significhi rientrare dall’altro. Tecnicamente, si rappresenta un reticolo “infinito” usando una sola cella e codificando correttamente le adiacenze oltre i bordi. Questo consente una fedeltà straordinaria a costi computazionali ridotti e, soprattutto, rende possibile l’uso pratico del modello in contesti industriali, dove l’inferenza deve essere rapida.
Dalla simulazione tradizionale allo screening accelerato
Che cosa significa, concretamente? In alcuni compiti tipici della fisica dei materiali – ad esempio stimare le vibrazioni atomiche, legate a stabilità e fenomeni come la decoerenza – approcci tradizionali possono richiedere settimane di calcolo su infrastrutture HPC, mentre un modello neurale addestrato può arrivare a produrre risultati in millisecondi su hardware molto più accessibile. La conseguenza è che la fase di “screening” non è più un collo di bottiglia: un laboratorio, una startup o una foundry possono esplorare in tempi brevi enormi spazi di composizioni e strutture, identificare candidati promettenti e riservare simulazioni ad alta fedeltà e test sperimentali solo a ciò che davvero merita.
L’IA generativa come svolta industriale
A questo livello, l’IA predittiva è già trasformativa. Ma la svolta industriale – quella che interessa la filiera europea dei semiconduttori – arriva quando l’IA diventa generativa: non solo “valuta” un materiale, ma propone nuovi candidati coerenti con vincoli fisici e obiettivi funzionali. In prospettiva, un workflow credibile per la prossima decade assomiglierà sempre più a questo: si definisce un target (per esempio un superconduttore con proprietà desiderate a temperature meno estreme, un memristor stabile e ripetibile per neuromorphic computing, o una lega high-entropy per dispositivi quantistici e interconnessioni resistenti), il modello generativo campiona strutture candidate, un modello predittivo filtra e stima proprietà chiave, e un ciclo di active learning decide quali esperimenti o simulazioni eseguire per migliorare ulteriormente il modello. È un sistema “chiuso” in cui dati, modelli e prototipi si alimentano a vicenda.
Transfer learning e gestione dei dati critici
Naturalmente non tutti i dati sono uguali: alcune proprietà decisive per il quantum – come i tempi di coerenza – sono rare, difficili da misurare e quindi poco rappresentate nei dataset. Qui entra in gioco un secondo concetto fondamentale, il transfer learning: addestrare una rete su un compito correlato con molti dati (ad esempio vibrazioni o stabilità termica) e trasferire parte della conoscenza verso compiti con pochi esempi, riducendo l’attrito dell’innovazione. È un’idea semplice ma potente: non si parte da zero in ogni dominio, si costruisce una base di rappresentazioni utilizzabili lungo tutta la catena scientifica.
L’opportunità europea e il Chips Act
Se questo è il quadro tecnologico, qual è l’opportunità europea? L’Europa ha una catena del valore articolata: grande ricerca pubblica e infrastrutture, un tessuto crescente di startup deep-tech e un segmento di produzione e progettazione sostenuto da politiche industriali come il Chips Act. La sfida è collegare questi pezzi in una roadmap concreta che renda la scoperta di materiali IA-guidata un vantaggio competitivo, non un esercizio accademico isolato. Per farlo servono tre scelte, più politico-industriali che tecniche.
Standard aperti e condivisione strategica dei dati
La prima è investire in standard aperti e interoperabili per rappresentazioni di materiali, metadati sperimentali, protocolli di simulazione e benchmark condivisi. Senza standard, ogni gruppo costruisce dataset e pipeline “in casa”, con costi duplicati e scarsa trasferibilità. La seconda è promuovere open data (quando possibile) e consorzi di condivisione dei dati: non per ideologia, ma per efficienza. In un dominio dove la qualità del modello dipende dalla varietà e affidabilità dei dati, la frammentazione è un freno. E quando i dati non possono essere pubblici, si possono comunque adottare strategie “federate” o sandbox controllate, dove la proprietà intellettuale resta tutelata ma la comunità può validare modelli e metodi.
Tutela brevettuale e licenze flessibili
La terza – spesso la più delicata – è definire meccanismi chiari di tutela brevettuale e licenze flessibili che incentivano la collaborazione senza disincentivare l’investimento. Se un modello generativo propone una nuova struttura, chi detiene il diritto? E come si monetizza senza bloccare la ricerca? Servono regole trasparenti e, idealmente, schemi di licenza modulare: dalla licenza per uso di ricerca fino a licenze industriali con royalty, con percorsi veloci per la prototipazione. In altre parole: proteggere ciò che va protetto, ma senza irrigidire l’innovazione in una burocrazia proprietaria che porta altrove talenti e capitali.
Roadmap per la prototipazione rapida europea
Una roadmap credibile per la filiera europea dei semiconduttori, quindi, dovrebbe essere orientata alla prototipazione rapida: integrare nei programmi di ricerca e nei poli industriali piattaforme di screening IA, laboratori di validazione accelerata e partnership stabili tra università, startup e foundry. L’obiettivo non è “avere l’IA”, ma ridurre sistematicamente il time-to-material e, di conseguenza, il time-to-device. In un contesto globale dove la competizione è anche questione di velocità, trasformare la scoperta di materiali in un processo guidato da dati e modelli significa creare un vantaggio moltiplicativo: nuovi materiali per chip più efficienti e affidabili; chip migliori per far girare modelli ancora più capaci. È una dinamica circolare di co-evoluzione tra AI e materia che l’Europa può e deve presidiare, con una strategia che unisca scienza, industria e politiche pubbliche in un’unica traiettoria.
