ROBO RXN: l’intelligenza artificiale al servizio della ricerca scientifica

Robo RXN è una risposta perfetta, perlomeno per il mondo della ricerca scientifica, a ciò che significa integrazione uomo-macchina. Il nuovo sistema basato su cloud e sull’AI, in particolare sulle ANN (Artificial Neural Networks), sarà in grado infatti di far risparmiare molto in termini economici a scienziati e gruppi di ricerca a caccia di nuovi ed efficienti materiali.

Il design e la sintetizzazione delle molecole, che solitamente ha costi molto grandi per gli studiosi, saranno infatti al centro della piattaforma basata sul cloud computing di IBM. Il portale, dopo aver dato spazio alla combinazione e al bilanciamento delle molecole, manda un’istruzione diretta ad un robot in laboratorio capace di eseguire e “testare” la molecola pensata. Questo protocollo automatizzato permette di avere risposte piuttosto rapide e dettagliate. Il processo descritto è un avanzamento non solo in relazione al risparmio economico ma anche in termini di pensiero: una piattaforma del genere mette in luce le incredibili dosi di creatività e di design thinking che oggi sono necessarie in un lavoro di ricerca.

Il sistema, grazie alla sua capacità di apprendere, riesce a consigliare quali sono le migliori procedure per sfruttare gli “ingredienti” per formare la molecola. L’obiettivo è chiaro: non c’è solo l’esigenza di avere un database importante di molecole già funzionali, ma soprattutto c’è un design di base che permette alla piattaforma di integrare e indirizzare al meglio le ricerche degli studiosi.

Sul blog di IBM l’analogia con un ricettario usata per raccontare le funzioni della piattaforma è calzante: “Immaginate un modello di intelligenza artificiale che non solo può recuperare le vostre ricette preferite su richiesta, ma può anche attingere automaticamente dalle sue conoscenze intrinseche e fornire un elenco ottimale di istruzioni per realizzare una pizza gourmet che sicuramente impressionerà i vostri ospiti a cena”.

Un’innovazione del genere è dunque fondamentale, perché dimostra come le applicazioni dell’AI si basino non solo sullo sviluppo tecnologico ma anche su un cambio, radicale, del modo di pensare alla ricerca, alla scienza e a tutto ciò che ci circonda.

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