Il Politecnico di Torino, sotto la guida di Eliodoro Chiavazzo, ha condotto una ricerca rivoluzionaria nel campo della fotocatalisi per la produzione di combustibili solari, utilizzando tecniche di intelligenza artificiale. Questo studio, che ha visto la collaborazione delle Università di Cambridge e di Uppsala, ha introdotto l’uso dell’apprendimento sequenziale per ottimizzare la conversione della CO2 in combustibili, sfruttando l’energia solare. Tale processo non solo mira a ridurre le emissioni di anidride carbonica, ma promuove anche un’economia circolare trasformando la CO2 in una risorsa energetica rinnovabile.
L’apprendimento sequenziale permette ai modelli di apprendere continuamente da nuovi dati, ottimizzando così la produzione di combustibile solare attraverso un numero ridotto di esperimenti, precisamente 100, rispetto ai 100.000 che sarebbero stati necessari senza l’AI. Questo approccio ha significativamente ridotto i tempi e i costi associati alla ricerca.
Il processo sperimentale si basa su una reazione fotochimica che coinvolge acqua, tensioattivi e molecole funzionalizzanti esposte alla luce solare, che catalizzano la trasformazione della CO2 in combustibile. L’uso di micelle foto-catalitiche, aggregati molecolari che migliorano l’efficienza del processo, è stato un punto chiave della ricerca. Luca Bergamasco, membro del team di ricerca, ha sottolineato come l’integrazione dell’AI in questo sistema complesso abbia notevolmente potenziato le sue capacità, dimostrando l’efficacia dell’approccio innovativo.
Questo studio rappresenta la prima applicazione di tecniche di apprendimento sequenziale in ambito chimico per lo sviluppo di combustibili solari, aprendo la strada a future applicazioni in altri settori legati alla conversione e all’accumulo di energia.
