Elettra lancia un Assistente Digitale Avanzato al servizio della ricerca
È stato progettato da Elettra Sincrotrone Trieste un assistente digitale avanzato che, grazie all’Intelligenza Artificiale, supporta i ricercatori che utilizzano le linee di luce e i laboratori di Elettra e FERMI. Il primo prototipo è stato implementato con successo per la beamline TwinMic con il nome di TwinBot.
Questa stazione sperimentale, una delle 28 linee di luce del sincrotrone italiano situato a Trieste, è specializzata nella microscopia a raggi X e offre una risoluzione spaziale sub-micrometrica. TwinMic consente studi multidisciplinari che spaziano dalla biologia alla scienza dei materiali, grazie alla capacità di combinare immagini di trasmissione e spettroscopia a raggi X. Le sue applicazioni principali includono lo studio dell’accumulo di nanoparticelle nelle cellule e la comprensione dei meccanismi chimici legati all’asbesto nei tessuti umani.
TwinBot rappresenta un’importante innovazione nell’ambito della ricerca di base, offrendo un accesso immediato e intuitivo alle informazioni tecniche e sperimentali offerte dalla linea TwinMic. Grazie all’intelligenza artificiale, TwinBot risponde in tempo reale a domande formulate in linguaggio naturale, facilitando la preparazione delle proposte e degli esperimenti. I ricercatori non devono più dedicare lunghe ore alla ricerca manuale nei documenti tecnici: TwinBot fornisce risposte rapide e accurate, migliorando significativamente l’efficienza delle loro attività.
Questo strumento ha il potenziale per essere esteso anche ad altre linee di luce e servizi presso Elettra, rafforzando ulteriormente l’ecosistema scientifico dell’istituto. Nessun altro sincrotrone ha ancora adottato una tecnologia simile per questi scopi, rendendo TwinBot un’innovazione unica nel suo genere. Il progetto non solo posiziona Elettra all’avanguardia nell’integrazione dell’intelligenza artificiale nelle infrastrutture scientifiche, ma stabilisce anche nuovi standard per il supporto alla ricerca di base.
L’intelligenza artificiale non si limita ad automatizzare compiti ripetitivi, ma va ben oltre: analizza grandi volumi di dati, individua schemi complessi e può contribuire a generare nuove intuizioni che possono portare a ipotesi innovative, spesso basate su grandi volumi di dati o su modelli complessi difficili da analizzare manualmente. Questo cambia radicalmente i metodi di ricerca, consentendo agli scienziati di concentrarsi maggiormente su aspetti creativi e analitici. Quindi l’intelligenza artificiale sta rapidamente diventando una componente essenziale nella ricerca scientifica moderna, con applicazioni che vanno ben oltre l’automazione.
La capacità dell’AI di identificare schemi nascosti e di accelerare i processi sperimentali è particolarmente evidente nei laboratori di avanguardia, come il Sincrotrone Elettra. Qui, tecnologie innovative come TwinBot dimostrano come l’AI possa ottimizzare la gestione delle informazioni rilevanti agli sperimentali, migliorando l’efficienza e la precisione delle ricerche. In ambito chimico e fisico, l’AI consente agli scienziati di concentrarsi sugli aspetti più creativi e analitici della ricerca, liberandoli da attività ripetitive e aumentando la loro capacità di esplorare nuove frontiere della conoscenza.