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96 | GIUGNO-LUGLIO 2023 AUTOMAZIONE OGGI 447 coperto grazie all’intelligenza artificiale un nuovo superconduttore. Protagonisti dell’ec- cezionale risultato i ricercatori dell’Università di Firenze che hanno ideato e addestrato la rete neurale, testato le sue risposte e spe- rimentato le performance del materiale selezionato, il minerale monchetundraite, ve- rificandone l’effettiva superconduttività. Lo riporta un articolo pubblicato dalla rivista Na- ture Computational M aterials, dove il team interdisciplinare coordinato da Duccio Fa- nelli documenta come sia stato possibile ot- timizzare quello che, con le usuali tecniche, sarebbe stato un percorso estremamente complesso e dispendioso. “L’idea nasce dal lavoro di tesi di un nostro studente del corso di laurea magistrale in Scienze Fisiche e Astrofisiche, Claudio Pe- reti, primo firmatario dell’articolo” racconta Fanelli, ordinario di Fisica della Materia dell’Ateneo fiorentino. “Abbiamo quindi addestrato una rete neurale valutandone l’affidabilità predittiva su diversi database, uno dei quali costituito da 207 materiali che un pool di esperti a livello mondiale aveva designato come possibili candidati e da cui, dopo lunghi e costosi esperimenti, era emerso un sottoinsieme limitato di effettivi superconduttori”. In questa prima fase di ‘allenamento e test’, l’intelligenza artificiale ha dimostrato la sua precisione selezionando tutti i supercondut- tori, con pochissimi falsi positivi. Il team ha proseguito la ricerca applicando l’algoritmo al catalogo dei minerali, per indi- viduare potenziali candidati superconduttori, non ancora testati per via sperimentale. A condurre questa parte dello studio Luca Bindi, che si è occupato della caratterizzazione del materiale indagato: “Ci siamo concentrati sui minerali perché la loro presenza in natura ne garantisce generalmente la stabilità chimica nel tempo” spiega il docente di Mineralogia Unifi “ma lamonchetundraite può essere pro- dotta anche con metodi di sintesi”. Il lavoro di squadra è proseguito poi nei labo- ratori di Roberta Sessoli, docente di Chimica dell’Ateneo fiorentino che, assieme ai colle- ghi dell’Università di Rennes, ha messo alla prova il minerale utilizzando tecniche di ana- lisi sperimentale. “L’algoritmo ci aveva anche fornito una stima affidabile della tempera- tura critica, cioè la temperatura al di sotto della quale il materiale è effettivamente superconduttore” spiega la docente “predi- zione che abbiamo confermato con misure magnetometriche”. L’algoritmo ha dato anche un’ulteriore prova di efficienza nel prendere le sue de- cisioni: partendo unicamente dalla carat- terizzazione degli atomi che compongono i materiali analizzati, è stato in grado di identificare quelli che danno un contributo determinante per l’insorgenza del com- portamento superconduttivo o la modu- lazione della temperatura critica. “Questo” spiega Bindi “ha reso possibile disegnare una nuova versione della tavola periodica, potenziata con la descrizione del ruolo gio- cato da ogni singolo elemento in relazione al fenomeno della superconduttività”. “Con il nostro lavoro” concludono Fanelli e Pereti “abbiamo aperto la strada a un nuovo metodo per l’identificazione di materiali su- perconduttori, fornendo fra le altre cose una lista di altri 80 minerali che potrebbero mo- strare comportamenti superconduttivi e che speriamo possano essere testati in futuro”. S Silvia D’Addario – Università degli Studi di Firenze ( www.unifi.it ) AUTOMAZIONE OGGI AO DOMANI Primo superconduttore scoperto con l’AI La rete neurale creata da un team interdisciplinare dell’Università di Firenze lo individua fra i minerali. Nello studio, la tavola periodica da una nuova prospettiva Il minerale monchetundraite