LANXESS usa l’AI per sviluppare nuovi materiali

L’intensa con Citrine Informatics apre nuovi orizzonti nello sviluppo di materiali plastici ad alte prestazioni e specifici per i clienti

LANXESS, azienda che produce specialità chimiche, ha avviato una stretta collaborazione con Citrine Informatics, azienda statunitense specializzata nello sviluppo di materiali sfruttando dati e IA.

L’intesa permetterà a LANXESS di aprire nuovi orizzonti nello sviluppo di materiali plastici ad alte prestazioni e specifici per il cliente grazie all’implementazione dell’intelligenza artificiale, che permetterà di ridurre drasticamente il tempo necessario per lo sviluppo di nuovi materiali.

Nello specifico, il progetto pilota annunciato da LANXESS e Citrine Informatics permetterà di misurare il potenziale dell’intelligenza artificiale per la produzione di materie plastiche. L’obiettivo è ottimizzare ulteriormente le fibre di vetro che LANXESS utilizza per rinforzare molte delle sue plastiche ad alte prestazioni e, in ultima analisi, di migliorare le prestazioni dei materiali.

In questo ambito giocano un ruolo fondamentale gli appretti delle fibre di vetro. Le fibre di vetro che vengono miscelate con le plastiche per aumentarne le prestazioni meccaniche sono rivestite da appretti. Questo aiuta le fibre di vetro a legarsi in modo più forte con la matrice di plastica, assicurando quindi le proprietà richieste per le materie plastiche ad alte prestazioni. Il processo di ottimizzazione degli appretti per fibre di vetro è complesso, laborioso e richiede molto tempo.

IA per suggerire le formulazioni
Nel processo tradizionale di sviluppo del prodotto la complessa composizione degli appretti per la fibra di vetro e le numerose variabili durante la produzione di plastiche con prestazioni elevate richiedono test approfonditi, i cui risultati possono essere difficili da prevedere. In questo caso l’intelligenza artificiale può offrire un contributo importante, perché permette di ottenere il massimo dai dati disponibili. Sfruttando migliaia di risultati di misurazione di formulazioni precedenti, informazioni sulle materie prime e una serie di dati aggiuntivi, gli algoritmi IA calcolano i modelli previsionali per migliorare le configurazioni e i parametri da testare, migliorano questi modelli sulla base dei risultati di misurazione di ogni singolo test, e infine propongono una formulazione ottimale. Questa procedura rende lo sviluppo del prodotto molto più rapido rispetto ai metodi tradizionali.

Come suggerito in una nota ufficiale da Axel Tuchlenski, responsabile dello sviluppo globale di prodotti e applicazioni nella business unit High Performance Materials di LANXESS: «Prevediamo che l’IA ridurrà il tempo necessario per lo sviluppo di formulazioni ottimizzate di oltre la metà. Questo ci permetterà non solo di offrire ai nostri clienti prodotti su misura ancora migliori, ma anche di ridurre i tempi di commercializzazione».