Il contesto del progetto IEMAP: perché i materiali sono la chiave della transizione energetica
La transizione verso un sistema energetico sostenibile, sicuro e competitivo non è solo una sfida tecnologica o politica: è, prima di tutto, una sfida sui materiali. Ogni tecnologia energetica che oggi consideriamo strategica – dalle batterie per la mobilità elettrica, ai pannelli fotovoltaici, dagli elettrolizzatori per la produzione di idrogeno ai sistemi di cattura della CO₂ – è fondata su materiali avanzati, spesso complessi, la cui composizione e struttura determinano prestazioni, costi, sicurezza e sostenibilità ambientale.
In un mondo caratterizzato da una competizione globale sempre più intensa, la capacità di scoprire, progettare e portare rapidamente sul mercato nuovi materiali rappresenta un fattore abilitante per l’innovazione industriale e per l’autonomia tecnologica dei Paesi. L’Europa e l’Italia, in particolare, devono affrontare una duplice sfida: ridurre la dipendenza da materie prime critiche e, allo stesso tempo, accelerare lo sviluppo di soluzioni energetiche coerenti con gli obiettivi climatici e industriali.
È in questo contesto che nasce IEMAP – Italian Energy Materials Acceleration Platform, un progetto che mira a trasformare radicalmente il modo in cui vengono scoperti e sviluppati i materiali per l’energia, rendendo il processo più rapido, più efficiente, più sostenibile e più accessibile.
Il problema: perché scoprire nuovi materiali è lento, costoso e rischioso
Tradizionalmente, lo sviluppo di un nuovo materiale segue un percorso lungo e frammentato: simulazioni computazionali; sintesi in laboratorio; caratterizzazione chimico-fisica; test funzionali e di affidabilità; eventuale scale-up industriale.
Questo approccio, pur avendo prodotto risultati straordinari nel corso dei decenni, presenta limiti strutturali sempre più evidenti:
- Tempi molto lunghi. Individuare un materiale idoneo per una specifica applicazione energetica può richiedere anni o addirittura decenni. Questo è incompatibile con l’urgenza della transizione energetica e con i cicli di innovazione dell’industria moderna.
- Costi elevati. Ogni ciclo di sperimentazione comporta costi significativi in termini di personale, strumentazione, consumi energetici e materiali di prova, spesso rari o costosi.
- Bassa integrazione tra dati e competenze. I dati sperimentali e computazionali sono spesso distribuiti in silos, difficili da confrontare, riutilizzare o combinare. La mancanza di standard comuni limita l’apprendimento collettivo.
- Rischio elevato di fallimento. Molti materiali promettenti non superano le fasi di validazione avanzata, con una conseguente dispersione di risorse.
In sintesi, il modello tradizionale non è più sufficiente per rispondere alla complessità e alla velocità richieste dal settore energetico contemporaneo.
Accelerare l’innovazione con i dati e l’intelligenza artificiale
Negli ultimi anni, a livello internazionale, si è fatta strada una nuova visione: quella delle Materials Acceleration Platform (MAP). L’idea di fondo è semplice ma rivoluzionaria: utilizzare in modo integrato Big Data, Intelligenza Artificiale, automazione sperimentale e calcolo ad alte prestazioni per ridurre drasticamente il tempo necessario a scoprire e ottimizzare nuovi materiali.
Questa visione è stata formalizzata anche nel contesto di Mission Innovation, un’iniziativa globale che coinvolge governi, centri di ricerca e industria per accelerare l’innovazione nel settore dell’energia pulita. In particolare, la IC#6 Clean Energy Materials identifica come priorità strategica la creazione di piattaforme in grado di:
- chiudere cicli automatici tra simulazione, esperimento e analisi dei dati;
- utilizzare algoritmi di apprendimento automatico per guidare le scelte di ricerca;
- condividere dati in modo aperto, interoperabile e riutilizzabile;
- integrare aspetti di sostenibilità, sicurezza e disponibilità delle risorse già nelle fasi iniziali di progettazione.
In altre parole, non si tratta solo di “fare più velocemente le stesse cose”, ma di ripensare l’intero processo di scoperta dei materiali.
La soluzione proposta da IEMAP: una piattaforma nazionale per la scoperta accelerata dei materiali per l’energia
Il progetto IEMAP nasce proprio per tradurre questa visione in una infrastruttura concreta, operativa e accessibile a livello nazionale. L’obiettivo è realizzare una piattaforma integrata che colleghi laboratori sperimentali, modelli computazionali, database e strumenti di intelligenza artificiale in un unico ecosistema.
Un’infrastruttura trasversale e modulare
Al cuore di IEMAP c’è un’infrastruttura digitale composta da:
- un database condiviso, progettato secondo i principi FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable), in grado di raccogliere dati sperimentali e computazionali eterogenei;
- un workflow intelligente, che orchestra le diverse fasi del processo di ricerca, dalla simulazione alla sintesi, fino all’analisi dei risultati;
- algoritmi di Intelligenza Artificiale e Machine Learning, capaci di apprendere dai dati disponibili e suggerire nuovi materiali o nuove combinazioni da esplorare;
- risorse di calcolo ad alte prestazioni (HPC), che permettono di eseguire simulazioni complesse su larga scala.
Questa infrastruttura non è pensata come un sistema rigido, ma come una piattaforma aperta e modulare, in grado di evolvere nel tempo e di integrare nuove tecnologie, nuovi casi d’uso e nuovi partner.
