Intelligenza Artificiale in chimica

Una delle sfide più importanti che l’industria chimica deve affrontare è quella di sviluppare nuovi materiali e prodotti in modo più rapido e sostenibile, per reinserirli nel ciclo delle materie prime. Le questioni sul tavolo da risolvere sono molteplici, al centro di tutto c’è l’intelligenza artificiale e il suo utilizzo per estrarre informazioni significative da big data. In che modo l’analisi dei dati e l’intelligenza artificiale possono contribuire a una chimica più sostenibile e a risparmio di risorse? Come si può ottimizzare la gestione del business e delle catene di approvvigionamento attraverso un maggiore utilizzo dei dati in combinazione con l’apprendimento automatico? Esperti di importanti aziende, start-up e università hanno discusso queste questioni alla prima conferenza per la data science in chimica, “Chemalytix”, a Leverkusen. Covestro, produttore di materiali ad alte prestazioni, ha lanciato l’evento insieme a Bayer ed Evonik. Nel corso della conferenza è stato premiato il team uscito vincitore dal primo hackathon internazionale di data science, che Covestro ha organizzato in anticipo in tre università in tutto il mondo. Il team studentesco dell’Università RWTH Diachen, in Germania, si è aggiudicato il titolo con un modello per un processo di produzione migliorato basato sull’apprendimento automatico.

Non abbiamo ancora sfruttato appieno il potenziale di queste nuove tecnologie. Dobbiamo continuare a sviluppare l’interazione tra gli esseri umani e l’intelligenza artificiale per la nostra industria e garantire che i dati e la proprietà intellettuale rimangano sicuri. Se vogliamo continuare ad avere successo a lungo termine, dobbiamo affrontare subito questa sfida”, ha dichiarato Sucheta Govil, Chief Commercial Officer di Covestro e responsabile dell’innovazione. “Le nuove tecniche di analisi dei dati hanno il potenziale per cambiare in modo significativo l’intera catena del valore, dalla ricerca e sviluppo alla produzione e logistica, dalle vendite e dal marketing”, ha dichiarato Kemal Malik, membro del Board of Management for Innovation di Bayer. Mentre per Henrik Hahn, Chief Digital Officer di Evonik, “Considero la data science una disciplina orientata alle applicazioni nel vero senso del termine e quindi molto più di una Ferrari di business intelligence. Mentre quest’ultima consente di prendere decisioni migliori sulla base del noto, la conoscenza la data science inizia con l’ignoto. E questo può anche portare vantaggi competitivi decisivi in chimica”.

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