I materiali innovativi diventano un’opportunità per accumulare energia termica, così da superare il limite delle fonti rinnovabili: l’intermittenza. Che sia energia solare o eolica, la disponibilità delle fonti non è costante, per questo è importante disporre dei sistemi di accumulo, una sorta di serbatoi che sappiano abbattere la dispersione e arrivano in supporto i nuovi materiali “ipotetici”. Per crearne di nuovi, ma anche districarsi nella scelta, ci sono gli algoritmi di intelligenza artificiale che, con tecniche come l’analisi intensiva computazionale, aiutano a valutare quelli ottimali.
La tecnica è stata sviluppata da un gruppo di ricercatori del Politecnico di Torino e spiegata nello studio “Minimal crystallographic descriptors of sorption properties in hypothetical MOFs and role in sequential learning optimization”, pubblicato sulla rivista scientifica Nature npj computational Materials. Nel team di ricerca Giovanni Trezza, Luca Bergamasco, Matteo Fasano ed Eliodoro Chiavazzo del laboratorio SMall, dipartimento Energia – Denerg.
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