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Nuovo strumento guida l'IA verso materiali quantistici

I modelli di intelligenza artificiale che convertono testo in immagini si rivelano utili per generare nuovi materiali, aiutando i ricercatori.

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Avatar di Antonello Buzzi

a cura di Antonello Buzzi

Senior Editor @Tom's Hardware Italia

Pubblicato il 23/09/2025 alle 13:45 - Aggiornato il 24/09/2025 alle 17:48

La notizia in un minuto

  • I ricercatori del MIT hanno sviluppato SCIGEN, un sistema che permette all'IA generativa di creare materiali quantistici seguendo vincoli geometrici specifici, superando i limiti dei modelli tradizionali che si concentrano solo sulla stabilità
  • Il sistema ha generato oltre 10 milioni di candidati con reticoli archimedei e ha portato alla sintesi di due nuovi composti (TiPdBi e TiPbSb) con proprietà magnetiche promettenti per il computing quantistico
  • Questa innovazione potrebbe accelerare drasticamente la ricerca di liquidi di spin quantistici e superconduttori, fornendo agli scienziati migliaia di nuovi materiali da esplorare invece della dozzina attualmente disponibile

Riassunto generato con l’IA. Potrebbe non essere accurato.

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Mentre i modelli di intelligenza artificiale generativa di colossi tecnologici come Google, Microsoft e Meta riescono a progettare milioni di nuovi materiali attingendo dai loro dataset di addestramento, quando si tratta di creare sostanze con caratteristiche quantistiche specifiche, questi strumenti mostrano i loro limiti. La conseguenza è che dopo un decennio di ricerche sui liquidi di spin quantistici, una classe di materiali che potrebbe trasformare il calcolo quantistico, sono stati identificati appena una dozzina di candidati promettenti.

La rivoluzione dei vincoli geometrici nell'IA generativa

I ricercatori del MIT hanno sviluppato una soluzione innovativa che permette ai modelli generativi più diffusi di creare materiali quantistici promettenti seguendo regole di progettazione specifiche. Il team guidato da Mingda Li, docente di sviluppo professionale della Classe del 1947 del MIT, ha ideato SCIGEN (Structural Constraint Integration in GENerative model), un codice informatico che garantisce l'aderenza a vincoli definiti dall'utente durante ogni fase iterativa di generazione. "I modelli delle grandi aziende generano materiali ottimizzati per la stabilità", spiega Li, "ma la nostra prospettiva è che non è così che avanza solitamente la scienza dei materiali. Non abbiamo bisogno di 10 milioni di nuovi materiali per cambiare il mondo, ci basta un materiale davvero buono".

L'approccio, descritto in uno studio pubblicato su Nature Materials, si concentra su strutture geometriche specifiche che favoriscono l'emergere di proprietà quantistiche. I reticoli quadrati, ad esempio, possono fungere da piattaforma per superconduttori ad alta temperatura, mentre altre forme note come reticoli Kagome e Lieb possono supportare la creazione di materiali utili per il computing quantistico.

Oltre 10 milioni di candidati per una nuova fisica

La geometria è la chiave che apre le porte alle proprietà quantistiche esotiche

Il sistema SCIGEN funziona bloccando le generazioni che non si allineano alle regole strutturali imposte, permettendo ai modelli di diffusione AI di produrre materiali conformi a pattern geometrici particolari. Per testare l'efficacia del loro approccio, i ricercatori hanno applicato SCIGEN al modello DiffCSP, generando materiali con reticoli archimedei, ovvero collezioni di tassellature 2D bidimensionali composte da diversi poligoni.

"I reticoli archimedei danno origine a liquidi di spin quantistici e alle cosiddette bande piatte, che possono mimare le proprietà delle terre rare senza elementi di terre rare", afferma Mouyang Cheng, co-autore corrispondente del lavoro. Il modello ha generato oltre 10 milioni di candidati materiali con reticoli archimedei, di cui un milione ha superato lo screening per la stabilità.

Dalla teoria alla sintesi: due nuovi composti

Utilizzando i supercomputer dell'Oak Ridge National Laboratory, il team ha analizzato un campione più ristretto di 26.000 materiali attraverso simulazioni dettagliate per comprendere il comportamento degli atomi sottostanti. I risultati hanno rivelato proprietà magnetiche nel 41% delle strutture esaminate. Da questo sottogruppo, i ricercatori hanno sintetizzato due composti precedentemente sconosciuti, TiPdBi e TiPbSb, nei laboratori di Xie e Cava.

Gli esperimenti successivi hanno dimostrato che le previsioni del modello AI si allineavano sostanzialmente con le proprietà reali dei materiali. "Volevamo scoprire nuovi materiali che potessero avere un enorme impatto potenziale incorporando queste strutture note per dare origine a proprietà quantistiche", spiega Ryotaro Okabe, primo autore dell'articolo.

Accelerare la ricerca verso il futuro quantistico

Le implicazioni di questa ricerca vanno ben oltre la dimostrazione teorica. I liquidi di spin quantistici potrebbero sbloccare il computing quantistico consentendo qubit stabili e resistenti agli errori, ma finora nessun materiale di questo tipo è stato confermato. "C'è una grande ricerca di materiali per computer quantistici e superconduttori topologici, e questi sono tutti correlati ai pattern geometrici dei materiali", osserva Weiwei Xie. "Ma il progresso sperimentale è stato molto, molto lento", aggiunge Robert Cava di Princeton.

L'approccio SCIGEN potrebbe rivoluzionare questo settore fornendo agli sperimentalisti centinaia o migliaia di candidati aggiuntivi da esplorare. Come sottolinea Okabe: "Le persone che vogliono cambiare il mondo si preoccupano più delle proprietà dei materiali che della stabilità e struttura. Con il nostro approccio, il rapporto di materiali stabili diminuisce, ma si apre la porta alla generazione di un'intera serie di materiali promettenti".

Fonte dell'articolo: phys.org

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