I ricercatori hanno recentemente sviluppato un innovativo modello di intelligenza artificiale chiamato CrystaLLM, progettato per predire con precisione gli arrangiamenti atomici all’interno delle strutture cristalline. Questa tecnologia rivoluzionaria potrebbe rivoluzionare il settore della ricerca dei materiali, facilitando la scoperta di nuove sostanze utili per applicazioni tecnologiche avanzate, come pannelli solari e chip informatici.
Il team di scienziati provenienti dall’Università di Reading e dall’University College London ha lavorato duramente per sviluppare CrystaLLM, un sistema che si basa sulle stesse tecnologie utilizzate nei chatbot AI. Questo modello apprende il linguaggio dei cristalli analizzando milioni di strutture cristalline esistenti, al fine di prevedere con precisione la disposizione degli atomi all’interno di nuove strutture.
Il dottor Luis Antunes, leader della ricerca presso l’Università di Reading, ha sottolineato l’importanza di questa innovazione, paragonando la previsione delle strutture cristalline alla risoluzione di un intricato puzzle multidimensionale, in cui i pezzi sono nascosti e richiedono un’enorme potenza di calcolo per essere individuati.
CrystaLLM rappresenta una svolta significativa in questo campo, poiché studia milioni di strutture cristalline conosciute per identificare modelli e anticipare la formazione di nuove strutture, agendo come un esperto risolutore di puzzle che riconosce schemi vincenti senza dover esplorare ogni possibile combinazione.
Il processo tradizionale per comprendere la disposizione degli atomi nei cristalli si basa su complesse simulazioni al computer che richiedono tempo e risorse. Al contrario, CrystaLLM adotta un approccio più efficiente, apprendendo dai milioni di dati cristallografici disponibili anziché affidarsi a calcoli fisici complessi.
Questo modello interpreta le descrizioni cristalline come testo, anticipando le possibili configurazioni atomiche e apprendendo gradualmente i modelli che regolano la struttura dei cristalli. Sorprendentemente, CrystaLLM ha acquisito autonomamente conoscenze su come gli atomi si dispongono e su come le loro dimensioni influenzano la forma dei cristalli, semplicemente analizzando le descrizioni disponibili.
Una delle caratteristiche più interessanti di CrystaLLM è la sua capacità di generare strutture cristalline realistiche anche per materiali mai visti prima. Il team di ricerca ha reso disponibile un sito web gratuito dove i ricercatori possono utilizzare CrystaLLM per generare strutture cristalline e accelerare il processo di sviluppo di nuovi materiali per applicazioni tecnologiche avanzate.
L’integrazione di questo modello nei flussi di lavoro per la previsione delle strutture cristalline potrebbe portare a importanti progressi nel campo della ricerca dei materiali, consentendo lo sviluppo di batterie più efficienti, celle solari avanzate e chip informatici più performanti.
Questo studio, intitolato “Crystal structure generation with autoregressive large language modelling” e pubblicato su Nature Communications il 6 dicembre 2024, rappresenta un passo significativo verso l’innovazione nel settore della scienza dei materiali.
