Toyota accelera la scoperta e lo sviluppo di materiali ecosostenibili

Il Toyota Research Institute (TRI) e la Northwestern University hanno annunciato nelle scorse ore una nuova collaborazione per aiutare ad accelerare la scoperta, la progettazione e lo sviluppo di nuovi materiali con la prima “fabbrica di dati” di nanomateriali al mondo.

Questa metodologia, basata sull’intelligenza artificiale, va ben oltre i tradizionali tentativi ed errori esplorando vasti set di parametri, raccogliendo dati e quindi consentendo all’IA di cercare nel genoma dei materiali per trovare quelli migliori per una determinata applicazione.

Toyota: nasce la prima data factory di nanomateriali al mondo

Mentre la prima applicazione della data factory verrà utilizzata per scoprire nuovi catalizzatori per rendere più efficienti i veicoli a celle a combustibile, TRI e Northwestern ritengono che questo metodo potrà essere utilizzato in futuro per altre cose, come la produzione di idrogeno pulito, la rimozione di CO2 da celle solari ad aria e ad alta efficienza.

Brian Storey, direttore senior dell’energia e dei materiali di TRI, ha detto che soddisfare la crescente domanda di mobilità senza emettere carbonio è una sfida importante. Grazie a questa partnership con Northwestern, Toyota ha ridotto significativamente il tempo necessario per testare e trovare nuovi materiali che possono essere utilizzati nelle batterie e nelle celle a combustibile per decarbonizzare i trasporti.

Chad Mirkin, direttore dell’International Institute for Nanotechnology and the George B. Rathmann Professor of Chemistry a Northwestern, ha invece dichiarato che questa ricerca rivoluzionaria segna un punto di svolta nel modo in cui si scoprono e si sviluppano i materiali. Insieme al Toyota Research Institute, la Northwestern University è pronta per consentire alla comunità scientifica di trovare i migliori materiali che possono davvero alimentare la transizione verso l’energia pulita.

È stato creato un algoritmo di machine learning molto capace

Le due aziende hanno sviluppato un algoritmo di machine learning in grado di sintetizzare materiali a velocità record per setacciare le nuove Megalibraries di Northwestern, una libreria contenente più nuovi materiali inorganici di quanti scienziati abbiano mai raccolto e classificato.

Insieme, questi concetti creano la prima data factory sui nanomateriali, uno sforzo rivoluzionario per creare ed estrarre grandi insiemi di dati complessi e di alta qualità. Il team sta utilizzando questo nuovo approccio per trovare catalizzatori che possono essere usati al posto di materiali rari e costosi da cui il mondo dipende attualmente, come platino e iridio.

Prima di questa collaborazione, gli algoritmi di apprendimento automatico sono stati addestrati su set di dati di qualità inferiore raccolti in modo incoerente. Ora, con le nuove capacità di Northwestern e TRI, i set di dati di alta qualità possono essere impiegati dal team per addestrare algoritmi complessi che consentono la scoperta rapida di materiali importanti.