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Automazione e Strumentazione Novembre-Dicembre 2025 Approfondimenti 37 INDAGINE consente di affrontare problemi complessi, come la progettazione di catalizzatori o di materia- li polimerici con proprietà specifiche, in tempi molto più rapidi rispetto ai metodi tradizionali. Le applicazioni pratiche sono già evidenti in set- tori strategici. Nella chimica farmaceutica, l’AI è utilizzata per identificare nuovi principi attivi e prevedere la loro interazione con proteine bersa- glio, accelerando la fase di drug discovery. Nel- la chimica dei materiali, gli algoritmi predittivi permettono di progettare polimeri, batterie e ri- vestimenti con caratteristiche su misura. Anche la chimica ambientale beneficia di queste tec- nologie, per esempio per sviluppare molecole in grado di catturare CO₂ o degradare inquinanti, contribuendo alla sostenibilità. Le tecnologie dell’AI Alla base di queste applicazioni ci sono diversi modelli generativi che consentono di creare nuo- ve strutture molecolari. In primo luogo, bisogna considerare il modello generativo Variational Autoencoders (VAE), in cui le molecole (o qual- siasi dato complesso) vengono codificate in una rappresentazione compatta chiamata spazio la- tente . Questo spazio è continuo, il che significa che ogni punto al suo interno corrisponde a una possibile configurazione dei dati, e i punti vici- ni rappresentano strutture simili. A differenza di un semplice autoencoder (una rete neurale resa compatta riducendo la dimensionalità), che produce codifiche discrete e non strutturate, il VAE impone una distribuzione probabilistica (tipicamente gaussiana) sullo spazio latente. In pratica, il modello non assegna una singola co- ricerca di nuove molecole avveniva attraverso screening sperimentali o simulazioni computa- zionali molto onerose. Oggi, grazie a tecniche come il Deep Generative Modeling (DGM), è possibile progettare molecole virtualmente, ot- timizzandole per proprietà specifiche come so- lubilità, stabilità termica, affinità con un target biologico o capacità catalitiche. Questo approc- cio riduce la dipendenza da metodi empirici e introduce una progettazione guidata dai dati, in cui la creatività chimica è supportata da algorit- mi predittivi. La predizione del comportamento molecolare è un altro ambito in cui l’AI mostra il suo poten- ziale. Modelli di apprendimento supervisiona- to e reti neurali grafiche (GNN, Graph Neural Network) analizzano la relazione tra struttura chimica e proprietà fisico-chimiche, preveden- do parametri come energia libera, costanti di e- quilibrio, reattività e tossicità. Questi modelli si basano su grandi database di composti noti e su simulazioni computazionali, integrando infor- mazioni provenienti dalla chimica quantistica e dalla dinamica molecolare. In questo modo, è possibile anticipare il comportamento di una molecola in condizioni reali, riducendo il nume- ro di esperimenti necessari e aumentando la pro- babilità di successo. L’AI non si limita alla fase di progettazione, ma interviene anche nell’ottimizzazione dei processi di sintesi. Algoritmi evolutivi e tecniche di rein- forcement learning vengono utilizzati per indi- viduare le condizioni ottimali di reazione, mi- nimizzando scarti e consumi energetici. Inoltre, la combinazione di AI e robotica consente di au- tomatizzare la sperimentazione , creando labo- ratori autonomi in grado di eseguire centinaia di reazioni al giorno, analizzare i risultati e adatta- re i protocolli in tempo reale. Questo approccio riduce i tempi di sviluppo e aumenta la capacità di esplorare nuove soluzioni. Potenza dell’AI computazionale Un elemento chiave di questa trasformazione è l’integrazione tra AI e simulazioni computazio- nali avanzate. Tecniche come la teoria del fun- zionale della densità (DFT) e la dinamica mole- colare, tradizionalmente molto onerose dal pun- to di vista computazionale, vengono accelerate grazie a modelli predittivi basati su AI, che ridu- cono il numero di calcoli necessari mantenendo un’elevata accuratezza. Questo approccio ibrido Dal centro di calcolo al laboratorio, l’AI sta accelerando la progettazione e la sintesi di nuove molecole