- La ricerca italiana condotta in collaborazione con l'Università di Palermo e l'Università di Catanzaro, dimostra come l'IA acceleri la scoperta di catalizzatori fino a 20 volte.
- Lo screening di milioni di candidati molecolari trasforma la ricerca complessa sui materiali in un processo rapido, predittivo e ripetibile, riducendo i tempi e i costi di ricerca e sviluppo.
- La ricerca ha individuato nuovi catalizzatori a base di manganese per la cattura e la conversione della CO₂ grazie al framework di IA di NTT DATA.
Milano, 21 Maggio 2026 — NTT DATA, leader mondiale nei servizi tecnologici e business digitale, insieme all'Università di Palermo e all'Università di Catanzaro, ha sviluppato un framework di intelligenza artificiale che accelera di 20 volte la scoperta di catalizzatori per la conversione della CO₂, affrontando una sfida chiave per la decarbonizzazione dei processi industriali.
Nell’ambito della “material informatics”, un framework di intelligenza artificiale è una sequenza strutturata che combina dati, feature engineering e modelli di IA avanzati e per rendere la scoperta di nuovi materiali un processo rapido, predittivo e ripetibile. In questo progetto, il framework ha consentito l'esplorazione sistematica di spazi chimici vasti, che sarebbe impraticabile ricorrendo solo agli approcci tradizionali.
Finanziato dallo Spoke 7 del Centro Nazionale di Ricerca in HPC, Big Data e Quantum Computing (ICSC), il progetto dimostra come l'informatica dei materiali possa trasformare la ricerca e lo sviluppo in un flusso di lavoro predittivo e basato sui dati. Combinando machine learning e chimica computazionale avanzata, il sistema è in grado di analizzare milioni di candidati molecolari e individuare quelli più promettenti per l'uso industriale.
La ricerca ha individuato una nuova classe di catalizzatori omogenei a base di sali metallici, in cui i sistemi a base di manganese mostrano un forte potenziale per una conversione efficiente della CO₂ e un rilascio stabile del prodotto.
Oltre alla conversione della CO₂, questa metodologia funge da modello replicabile per qualsiasi settore ad alta intensità di ricerca e sviluppo — dall'energia alla chimica, dal settore farmaceutico ai materiali avanzati — aiutando le aziende a:
- Accelerare il time-to-market
- Ridurre i costi e i rischi di sviluppo
- Collegare gli obiettivi di sostenibilità alle prestazioni industriali
NTT DATA ha progettato e implementato il framework di intelligenza artificiale, sviluppando un database dedicato alle proprietà chimiche, algoritmi per convertire le strutture molecolari in descrittori leggibili da computer, e modelli di deep learning e di intelligenza artificiale generativa ottimizzati per apprendere le relazioni struttura-proprietà. Trasformando la scoperta dei materiali da un processo intuitivo a un'esplorazione predittiva su larga scala, NTT DATA e i suoi partner aprono la strada a una nuova generazione di innovazione industriale sostenibile.
“Abbiamo sviluppato un framework di intelligenza artificiale per supportare i flussi di lavoro dell’informatica dei materiali a livello industriale”, ha affermato Antonio Policicchio, responsabile del settore Quantum Computing e Informatica dei Materiali presso NTT DATA Italia. “Questo approccio accelera l’innovazione sostenibile e rafforza la competitività industriale”.
I partner accademici hanno contribuito con la loro leadership scientifica nel campo della chimica computazionale, garantendo metodi rigorosi, approfondimenti chimici significativi e una certificazione affidabile dei modelli.
“Integrando machine learning e simulazioni atomistiche, abbiamo individuato i parametri chiave necessari per ottenere catalizzatori più efficienti”, ha affermato Adriana Pietropaolo dell’Università di Catanzaro.
“Questa collaborazione fa da ponte tra l’eccellenza accademica e le esigenze dell’industria, dando slancio all’innovazione globale dal Sud Italia”, ha aggiunto il professor Giampaolo Barone dell’Università di Palermo.
L'iniziativa si allinea inoltre alla missione dello Spoke 7 “Materials and Molecular Sciences” dell'ICSC, che promuove la ricerca sui materiali avanzati per applicazioni strategiche a livello nazionale. “Il progetto dimostra come l’ICSC sia in grado di riunire competenze del settore pubblico e privato per sviluppare soluzioni deep tech con un impatto industriale concreto. Esso riflette perfettamente la missione dello Spoke 7, applicando la ricerca sui materiali avanzati a sfide strategiche quali la cattura e la conversione della CO₂”, ha commentato Stefano Fabris, responsabile dello Spoke 7 del Centro Nazionale ICSC e Direttore del Dipartimento di Scienze Fisiche del Consiglio Nazionale delle Ricerche.
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