Un’importante collaborazione internazionale ha presentato una versione estesa dello standard OPTIMADE che facilita l’impiego e lo scambio di dati su larga scala per usare l’intelligenza artificiale nello sviluppo di nuovi materiali.
Condividere dati su larga scala è necessario per usare l’intelligenza artificiale nella ricerca sui materiali. Un’importante collaborazione internazionale, guidata dalla Linköping University, in Svezia, presenta una versione estesa dello standard OPTIMADE.
Le nuove tecnologie nei settori dell’energia e della sostenibilità, che coinvolgono per esempio batterie, celle solari, illuminazione a LED e materiali biodegradabili, richiedono materiali di ultima generazione. Oggi sui supercomputer calcoli avanzati producono grandi quantità di dati che possono essere utilizzati per addestrare modelli di machine learning. Questi modelli di intelligenza artificiale possono quindi prevedere risposte a nuovi calcoli che non sono ancora stati effettuati e, per estensione, individuare le proprietà di nuovi materiali. Ma per addestrare i modelli sono necessarie enormi quantità di dati che vengono raccolti in grandi database.
“I ricercatori delle università o dell’industria che vogliono mappare materiali su larga scala o vogliono addestrare un modello di intelligenza artificiale devono recuperare informazioni da questi database – afferma Gian-Marco Rignanese, professore dell’UC Louvain, in Belgio –. Pertanto, è necessario uno standard che consenta agli utenti di comunicare con tutte queste librerie di dati e comprendere le informazioni ricevute“.
OPTIMADE in breve
Lo standard OPTIMADE (integrazione di database aperti per la progettazione dei materiali) è stato sviluppato negli ultimi otto anni. Dietro questo standard c’è una vasta rete internazionale con oltre 30 istituzioni di tutto il mondo e grandi database di materiali in Europa e negli Stati Uniti. L’obiettivo è quello di fornire agli utenti un accesso più facile sia ai database dei materiali più importanti, sia a quelli meno conosciuti. Una nuova versione dello standard, v1.2, è ora in fase di rilascio ed è descritta in un articolo pubblicato sulla rivista Digital Discovery. Uno dei più grandi cambiamenti nella nuova versione è la possibilità notevolmente migliorata di descrivere accuratamente diverse proprietà dei materiali e altri dati utilizzando definizioni comuni e ben fondate.
