Una nuova intelligenza artificiale (IA) ha ottenuto in poche ore un risultato che ha impegnato un’intera generazione di chimici e scienziati: il software chiamato Atom2Vec, sviluppato dall’Università di Stanford, è riuscito ad apprendere le caratteristiche dei diversi elementi della tavola periodica di Mendeleev e successivamente suddividerli in base alle loro caratteristiche atomiche, di fatto ricreando la tavola periodica degli elementi come la conosciamo.
Il processo logico dell’ IA
Per raggruppare gli elementi in base alle loro affinità chimiche l’IA ha preso spunto da alcune doti apprese con l’analisi del linguaggio naturale: in particolare, il concetto che le proprietà delle parole possono essere dedotte a partire dai vocaboli che si trovano spesso vicini. Il gruppo, guidato da Shou-Cheng Zhang, si è ispirato a un’intelligenza artificiale di Google, Word2Vec, che è capace di stimare la probabilità che una parola appaia in una frase a partire dall’occorrenza di altre parole. Ciò è possibile in quanto l’IA è in grado di trasformare le parole in vettori matematici. Semplificando, Word2Vec arriva alla deduzione che la parola ‘re’ si accompagna spesso a ‘regina’ grazie a un’equazione, che tradotta in termini matematici sarebbe:
re = regina – donna + uomo
La stessa idea può essere applicata agli atomi. Dopo aver appreso e processato le formule di tutti i composti chimici noti, Atom2Vec ha scoperto da solo che potassio (K) e sodio (Na) devono avere proprietà simili in quanto entrambi si possono legare al cloro (Cl). “Potassio e sodio sono simili, come lo sono re e regina“, illustra Zhang.
Applicazioni nella vita quotidiana
La speranza è che in futuro queste abilità di Atom2Vec possano essere sfruttate per scoprire o mettere a punto nuovi materiali: per esempio, assegnandogli il compito di trovare la combinazione di elementi più efficiente per convertire i raggi solari in energia. Al momento grazie all’IA è stato possibile ipotizzare due nuovi elementi, numero 119 e 120, rispettivamente del primo e secondo gruppo; tuttavia manca ancora la conferma dalla IUPAC. Altre applicazioni interessanti riguarderanno la medicina. Il team sta lavorando a una nuova versione del software che riesca a trovare i giusti anticorpi per prendere di mira gli antigeni sulle cellule cancerose (e rendere così efficaci le immunoterapie). Il nostro corpo ne produce più di 10 milioni, ognuno risultante dall’espressione di una cinquantina di geni: è necessaria quindi un’enorme potenza di calcolo per poter processare una mole di dati così estesa.
Quali sono i limiti?
Tornando alla tavola periodica, dimostrare che un’intelligenza artificiale è capace di arrivare, in pochissimo tempo, alle stesse scoperte fatte dall’uomo, in circa cent’anni, è il primo passo per capire se possa scoprire da sola nuove leggi naturali. Se ci riuscisse, secondo Zhang, sarebbe un traguardo più significativo di quello fissato dal test di Turing (lo standard corrente per valutare se una macchina sia in grado di ‘pensare’ in modo autonomo).
-Valto
