Al centro di molte scoperte scientifiche passate c'è la scoperta di nuovi materiali. Però, il ciclo di sintesi, testare e ottimizzare nuovi materiali richiede regolarmente agli scienziati lunghe ore di duro lavoro. A causa di ciò, molti materiali potenzialmente utili con proprietà esotiche rimangono da scoprire. Ma cosa accadrebbe se potessimo automatizzare l'intero processo di sviluppo del nuovo materiale utilizzando la robotica e l'intelligenza artificiale, rendendolo molto più veloce?

In un recente studio pubblicato su Materiali APL , scienziati del Tokyo Institute of Technology (Tokyo Tech), Giappone, guidato dal Professore Associato Ryota Shimizu e dal Professor Taro Hitosugi, ha ideato una strategia che potrebbe rendere la ricerca sui materiali completamente autonoma una realtà. Il loro lavoro è incentrato sull'idea rivoluzionaria che le apparecchiature di laboratorio siano "CASH" (Connected, Autonomo, Condiviso, ad alto rendimento). Con un allestimento CASH in un laboratorio di materiali, i ricercatori devono solo decidere quali proprietà dei materiali desiderano ottimizzare e alimentare il sistema con gli ingredienti necessari; il sistema automatico prende quindi il controllo e prepara e testa ripetutamente nuove mescole fino a trovare la migliore. Utilizzando algoritmi di apprendimento automatico, il sistema può utilizzare le conoscenze precedenti per decidere come modificare le condizioni di sintesi per avvicinarsi al risultato desiderato in ogni ciclo.

Per dimostrare che CASH è una strategia fattibile nella ricerca sui materiali allo stato solido, Il prof. associato Shimizu e il team hanno creato un sistema di prova del concetto comprendente un braccio robotico circondato da diversi moduli. La loro configurazione era orientata a ridurre al minimo la resistenza elettrica di un film sottile di biossido di titanio regolando le condizioni di deposizione. Perciò, i moduli sono un apparato di deposizione sputter e un dispositivo per misurare la resistenza. Il braccio robotico ha trasferito i campioni da un modulo all'altro secondo necessità, e il sistema ha previsto autonomamente i parametri di sintesi per l'iterazione successiva sulla base dei dati precedenti. Per la previsione, hanno usato l'algoritmo di ottimizzazione bayesiana.

Sorprendentemente, la loro configurazione CASH è riuscita a produrre e testare circa dodici campioni al giorno, un aumento di dieci volte della produttività rispetto a ciò che gli scienziati possono ottenere manualmente in un laboratorio convenzionale. Oltre a questo notevole aumento di velocità, uno dei principali vantaggi della strategia CASH è la possibilità di creare enormi database condivisi che descrivono come variano le proprietà dei materiali in base alle condizioni di sintesi. A questo proposito, Il professor Hitosugi commenta:"Oggi, i database delle sostanze e delle loro proprietà rimangono incompleti. Con l'approccio CASH, potremmo facilmente completarli e poi scoprire proprietà materiali nascoste, portando alla scoperta di nuove leggi della fisica e portando a intuizioni attraverso l'analisi statistica."

Il team di ricerca ritiene che l'approccio CASH porterà a una rivoluzione nella scienza dei materiali. I database generati rapidamente e senza sforzo dai sistemi CASH verranno combinati in big data e gli scienziati utilizzeranno algoritmi avanzati per elaborarli ed estrarre espressioni comprensibili per l'uomo. Però, come osserva il professor Hitosugi, l'apprendimento automatico e la robotica da soli non possono trovare intuizioni né scoprire concetti in fisica e chimica. "La formazione dei futuri scienziati dei materiali deve evolversi; dovranno capire cosa può risolvere l'apprendimento automatico e impostare il problema di conseguenza. La forza dei ricercatori umani risiede nella creazione di concetti o nell'identificazione dei problemi nella società. Combinare questi punti di forza con l'apprendimento automatico e la robotica è molto importante, " lui dice.

Globale, questo articolo prospettico mette in evidenza gli enormi vantaggi che l'automazione potrebbe apportare alla scienza dei materiali. Se il peso dei compiti ripetitivi viene tolto dalle spalle dei ricercatori, potranno concentrarsi maggiormente sulla scoperta dei segreti del mondo materiale a beneficio dell'umanità.