Un caso studio Miningful nei contesti Manufacturing / R&D / Materials

Lo sviluppo di nuovi compound e materiali avanzati è tradizionalmente un processo lungo, e richiede diverse iterazioni. Gli ingegneri definiscono formulazioni candidate, ne testano le proprietà fisiche, analizzano i risultati, perfezionano la ricetta e ripetono il ciclo fino al raggiungimento delle prestazioni desiderate. Sebbene questo approccio abbia garantito risultati affidabili per decenni, richiede tempi lunghi, un elevato impiego di risorse e diventa sempre più difficile da scalare quando si devono gestire centinaia di materie prime e migliaia di formulazioni.

Miningful ha sviluppato un Compound Optimization Tool basato sull’Intelligenza Artificiale che riduce drasticamente questo processo, combinando modelli predittivi, algoritmi di ottimizzazione e un’interfaccia web intuitiva in un’unica piattaforma di supporto alle decisioni. Le organizzazioni impegnate nello sviluppo di compound avanzati devono affrontare numerose sfide ricorrenti:

  • ridurre i tempi di sviluppo di nuove formulazioni;
  • minimizzare le iterazioni di laboratorio e la prototipazione fisica;
  • valutare rapidamente materie prime alternative;
  • preservare il know-how ingegneristico accumulato nel corso di anni di sperimentazione;
  • bilanciare simultaneamente molteplici obiettivi.

Gli strumenti predittivi tradizionali consentivano già agli ingegneri di stimare le proprietà fisiche di una formulazione proposta, ma richiedevano comunque agli utenti di generare e confrontare manualmente le formulazioni candidate. Il processo di ottimizzazione rimaneva quindi in larga misura guidato dall’intervento umano.

Dalla predizione all’ottimizzazione

Miningful supera l’approccio tradizionale, rispondendo non solo alla domanda:

“Quali proprietà avrà questa formulazione?”

ma anche a:

“Quale formulazione soddisfa meglio le proprietà desiderate?”

A partire da una formulazione di riferimento e da un insieme di proprietà fisiche target, la piattaforma esplora automaticamente lo spazio delle possibili soluzioni e propone formulazioni ottimizzate che rispettano i vincoli tecnici massimizzando al contempo le prestazioni richieste.

La soluzione combina diverse tecnologie in un workflow unificato. I dati sperimentali storici vengono utilizzati per costruire modelli predittivi in grado di stimare le principali proprietà dei materiali senza ricorrere a test di laboratorio. Questi esperimenti virtuali consentono agli ingegneri di valutare le formulazioni candidate in pochi minuti anziché in giorni. Invece di affidarsi a un processo trial-and-error, la piattaforma ricerca automaticamente formulazioni migliori utilizzando diverse strategie di ottimizzazione. Ciascun algoritmo predice le prestazioni, ottimizza la soluzione ed esplora lo spazio delle possibili formulazioni secondo un approccio differente, consentendo agli ingegneri di confrontare le diverse strategie di ottimizzazione in funzione della complessità del problema di formulazione.

La piattaforma incorpora, inoltre, i vincoli pratici del processo produttivo, garantendo che le formulazioni proposte rimangano tecnicamente realizzabili. Le diverse categorie di materiali vengono gestite entro limiti predefiniti, consentendo l’ottimizzazione senza compromettere la fattibilità delle ricette di produzione. In questo modo, l’ottimizzazione si trasforma da un esercizio puramente matematico in un tool pronto per l’impiego in ambito industriale.

Dalla sperimentazione alla fast innovation

Il principale vantaggio della piattaforma consiste nel ridurre la sperimentazione non necessaria. Identificando le formulazioni più promettenti prima della validazione fisica, gli ingegneri possono:

  • ridurre i cicli di sviluppo;
  • diminuire i costi di prototipazione;
  • esplorare uno spazio di formulazioni molto più ampio;
  • valutare più rapidamente materiali alternativi;
  • concentrare le risorse di laboratorio sugli esperimenti a maggior valore aggiunto.

Il risultato è un processo di sviluppo più efficiente, in cui la sperimentazione digitale affianca quella fisica, senza sostituirla. Il progetto è stato sviluppato seguendo la metodologia collaborativa di Miningful, che integra data science, competenze nell’ottimizzazione, sviluppo software e conoscenza del dominio applicativo. Il Compound Optimization Tool rappresenta un’importante evoluzione, che porta l’analisi predittiva verso un supporto intelligente alle decisioni. Con il continuo miglioramento dei modelli predittivi e la disponibilità di nuovi dati sperimentali, anche la qualità dell’ottimizzazione continuerà a crescere, consentendo raccomandazioni sempre più accurate e un’ulteriore riduzione dei tempi di sviluppo. Piuttosto che sostituire le competenze degli ingegneri, la piattaforma le valorizza, aiutando i team a trasformare anni di conoscenze sperimentali accumulate in un processo di innovazione dei materiali più rapido, più intelligente e più efficace.

Thinkerprise

Questo progetto rappresenta un’applicazione concreta del paradigma 👉 Thinkerprise: la visione di Miningful per lo sviluppo di sistemi intelligenti di supporto alle decisioni, in cui Intelligenza Artificiale, conoscenza del dominio, modelli data-driven e algoritmi di ottimizzazione collaborano per accelerare l’innovazione industriale.