L’approccio è replicabile su molti campioni in sequenza, fattore decisivo per le applicazioni industriali ad alta produttività di sviluppo e selezione dei materiali.
Un nuovo sistema basato sull’intelligenza artificiale promette di rivoluzionare il lavoro di chi studia i materiali su scala atomica.
In pochi minuti, infatti, è in grado di analizzare le immagini prodotte da un microscopio elettronico, ricostruire la struttura tridimensionale del materiale osservato e persino prevederne il comportamento fisico.
Il risultato, frutto di una collaborazione internazionale tra ricercatori di ICN2 (Barcellona) e dell’Istituto nanoscienze del Cnr di Modena (Cnr Nano), è stato pubblicato sulla rivista Advanced Materials.
La microscopia elettronica a trasmissione (TEM) è uno degli strumenti più potenti per osservare i materiali alla scala degli atomi. Ma interpretare le immagini richiede tempo, competenze specialistiche e molti passaggi manuali. “Normalmente sono necessari giorni di analisi di immagini per arrivare a un modello realistico del materiale. Con il nuovo approccio, invece, lo stesso lavoro può essere completato in pochi minuti”, spiega Enzo Rotunno di Cnr Nano, co-autore dello studio.
Il sistema sviluppato dai ricercatori funziona come un vero e proprio flusso (workflow) automatizzato di operazioni: parte dall’immagine su scala atomica acquisita con il microscopio, la analizza, ricostruisce la struttura tridimensionale del materiale che infine usa per simulare le sue proprietà elettroniche, meccaniche o quantistiche. Tutto con il minimo intervento umano.
“Il cuore del sistema è un’intelligenza artificiale guidata dalla fisica, che combina machine learning e conoscenze derivate dalla fisica dei materiali. In questo modo le ricostruzioni risultano affidabili e coerenti con ciò che accade realmente nel campione”, spiega Rotunno. “Le immagini vengono trasformate in gemelli digitali dei materiali: ossia modelli virtuali tridimensionali che riproducono fedelmente la struttura atomica del materiale osservato”, continua il ricercatore. “Su questi modelli è possibile poi simulare il comportamento del materiale come se fosse l’originale fisico”.
I ricercatori del Cnr Nano di Modena, del laboratorio TEM guidato da Vincenzo Grillo, hanno contribuito sviluppando i software di calcolo necessari a ricostruire i modelli atomici, frutto di anni di esperienza nella microscopia elettronica e nella simulazione numerica.
Le possibili applicazioni sono numerose: dalla progettazione di chip e dispositivi quantistici alla creazione di materiali innovativi per l’energia. “Avere accurati gemelli digitali dei materiali permette di testare rapidamente nuove soluzioni e accelerare la scoperta e l’ottimizzazione di materiali con proprietà su misura. Inoltre, questo approccio è replicabile su molti campioni in sequenza, un aspetto decisivo per le applicazioni industriali ad alta produttività di sviluppo e selezione dei materiali”, spiega Rotunno.
“La microscopia elettronica è una finestra sull’universo invisibile e da ogni immagine si può scoprire un segreto sulla materia. Ora, grazie all’intelligenza artificiale, possiamo farlo molto più velocemente e in modo completamente nuovo”, conclude il ricercatore.
fonte: CNR – Istituto Nanoscienze
