{"id":13010,"date":"2025-10-01T14:52:18","date_gmt":"2025-10-01T14:52:18","guid":{"rendered":"https:\/\/intellico.ai\/?p=13010"},"modified":"2026-02-25T10:39:23","modified_gmt":"2026-02-25T10:39:23","slug":"materials-informatics-il-nuovo-settore-emergente-che-unisce-ai-e-scienza-dei-materiali","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/intellico.ai\/it\/blog\/materials-informatics-il-nuovo-settore-emergente-che-unisce-ai-e-scienza-dei-materiali\/","title":{"rendered":"Materials Informatics, il nuovo settore emergente che unisce AI e scienza dei materiali"},"content":{"rendered":"\n

Un mercato in fase di definizione<\/strong><\/h2>\n\n

Negli ultimi mesi, il panorama della ricerca e sviluppo sui materiali ha iniziato a configurarsi con maggiore precisione attorno a un concetto chiave: il Materials Informatics (MI).Non si tratta pi\u00f9 di un termine astratto o di una visione a lungo termine, ma di un ambito di mercato ben riconosciuto, con report dedicati, aziende specializzate e player internazionali gi\u00e0 in campo. <\/p>\n\n

Intellico \u00e8 in questo ambito un\u2019azienda AI pioniera, non soltanto in Italia ma anche in Europa.<\/p>\n\n

Secondo le analisi di IDTechEx e di altri osservatori1<\/sup>, il Materials Informatics rappresenta una delle aree con pi\u00f9 alto potenziale di crescita per i prossimi dieci anni, grazie all\u2019uso di infrastrutture dati e tecniche di intelligenza artificiale per accelerare la progettazione e l\u2019ottimizzazione di nuovi materiali, e pi\u00f9 in generale il processo di formulazione di diverse industrie, dal chimico, al cosmetico all\u2019alimentare. <\/p>\n\n

Il mercato dei Materials Informatics viene descritto soluzioni e tecnologie che applicano data science, machine learning e intelligenza artificiale per accelerare la scoperta, la progettazione e l\u2019ottimizzazione di nuovi materiali2<\/sup>.<\/em><\/p>\n\n

Il settore include piattaforme software per l\u2019analisi di dati di laboratorio su larga scala, infrastrutture cloud specifiche, database proprietari, algoritmi predittivi e aziende che forniscono consulenza o servizi specializzati nell\u2019ambito dell\u2019innovazione dei materiali tramite approcci data-driven.<\/p>\n\n

Una transizione che non si pu\u00f2 ignorare. USA e Giappone hanno gi\u00e0 ben accolto la sfida <\/strong><\/h2>\n\n

Il report di IDTechEx1 lo spiega molto bene: ignorare questa transizione nell\u2019R&D rappresenta una grave mancanza per qualsiasi azienda che progetti materiali o prodotti basati su materiali. La consapevolezza delle significative opportunit\u00e0 mancate, soprattutto nel medio-lungo termine, sta crescendo rapidamente. Ci\u00f2 pu\u00f2 riguardare l\u2019introduzione sul mercato di prodotti competitivi, lo sviluppo di versatilit\u00e0 nella catena di fornitura, l\u2019individuazione di opportunit\u00e0 di nuova generazione o la capacit\u00e0 di diversificare un\u2019unit\u00e0 di business o un portafoglio materiali. <\/p>\n\n

Numerose sono le aziende in USA e Giappone che hanno gi\u00e0 iniziato questa adozione seguendo tre approcci principali:<\/p>\n\n

    \n
  • collaborare con un\u2019azienda esterna;<\/li>\n\n\n\n
  • operare completamente in-house;<\/li>\n\n\n\n
  • unirsi in un consorzio.<\/li>\n<\/ul>\n\n

    Ciascuno di questi approcci presenta pro e contro e necessita di un’attenta valutazione sulla base di tre fattori chiave:<\/p>\n\n

      \n
    • la solidit\u00e0 e la scalabilit\u00e0 attese dalla soluzione;<\/li>\n\n\n\n
    • la disponibilit\u00e0 di risorse interne dedicabili alla gestione degli strumenti;<\/li>\n\n\n\n
    • i volumi di dati richiesti per il tipo di predizione: ad esempio, nel settore della gomma \u00e8 fondamentale raggiungere una massa critica aggregando dati di altre aziende del comparto, mentre per altre tipologie predittive pu\u00f2 essere sufficiente un volume di dati pi\u00f9 contenuto.<\/li>\n<\/ul>\n\n

      Il report riporta che, dal punto di vista geografico, molti end-user che utilizzano questa tecnologia sono aziende giapponesi; la maggior parte delle nuove realt\u00e0 esterne proviene dagli Stati Uniti, mentre i consorzi e i laboratori accademici pi\u00f9 importanti si trovano principalmente tra Giappone e Stati Uniti. <\/p>\n\n

      Le due principali sfide del mercato<\/strong><\/h2>\n\n

      Le soluzioni di Material Informatics non si limitano a velocizzare i processi esistenti, ma introducono due direzioni fondamentali:<\/p>\n\n

        \n
      • la direzione forward<\/strong>, in cui a partire da un materiale si analizzano e ottimizzano le propriet\u00e0<\/li>\n\n\n\n
      • la direzione inverse<\/strong>, considerata il vero obiettivo finale: progettare nuovi materiali a partire dalle propriet\u00e0 desiderate.<\/li>\n<\/ul>\n\n

        Quest\u2019ultima direzione \u00e8 quella che promette un impatto rivoluzionario, ma \u00e8 anche la pi\u00f9 complessa: richiede infatti una base dati ampia e strutturata, oltre a modelli di machine learning capaci di gestire informazioni sparse e multidimensionali.<\/p>\n\n

        Il problema della maturit\u00e0 dei dati<\/strong><\/h2>\n\n

        Ed \u00e8 proprio qui che si manifesta il principale ostacolo: la maturit\u00e0 dei dati in questo settore \u00e8 oggi ancora bassa.Le aziende si trovano spesso a lavorare con: <\/p>\n\n

          \n
        • dati frammentati, distribuiti tra sistemi legacy, fogli di calcolo o addirittura archivi cartacei;<\/li>\n\n\n\n
        • dataset ridotti e disomogenei;<\/li>\n\n\n\n
        • bias e dati non rilevanti che rendono difficile l\u2019addestramento di algoritmi avanzati.<\/li>\n<\/ul>\n\n

          A riguardo, il punto di vista che abbiamo maturato nell\u2019esperienza Intellico <\/strong>\u00e8 che la sfida delle soluzioni di Material Informatics \u00e8 diversa da quella di altri ambiti AI-driven come la guida autonoma o i social network. Sottostante all\u2019oggetto di predizione vi sono infatti la fisica e la chimica. Questo implica che non sempre l\u2019approccio probabilistico alla base del funzionamento delle reti neurali sia sufficiente. La sfida in questo dominio \u00e8 infatti legata al fatto di garantire accuratezza della predizione anche in linea con quello che \u00e8 il comportamento atteso dalla legge della fisica\/chimica sottostante alla propriet\u00e0 che si sta studiando. Serve quindi aver chiaro che, oltre a una buona qualit\u00e0 e volumi di dati, l\u2019utilizzo combinato di reti neurali e physics-informed model pu\u00f2 fare la differenza. <\/p>\n\n

          L\u2019approccio Intellico per potenziare i team di R&D<\/strong><\/h2>\n\n

          In questo contesto, Intellico con la piattaforma Matilde <\/strong>ha scelto di posizionarsi come abilitatore immediato per i team di R&D manager, anche in assenza di dati incompleti o numericamente poco rilevanti, in modo da poter beneficiare da subito dei primi risultati e di avviare un percorso di raccolta e valorizzazione dei dati ben organizzato, senza per questo dover fermare o posticipare il processo di adozione di questi strumenti. <\/p>\n\n

          L\u2019approccio di Intellico si differenzia su due aspetti principali:<\/p>\n\n

            \n
          • Non sai cosa \u00e8 la data governance? Nessun problema. <\/strong><\/li>\n<\/ul>\n\n

            Grazie a soluzioni mirate, Matilde permette di creare valore anche quando i dati non sono organizzati al meglio e sono tracciati solo parzialmente.Questo significa: <\/p>\n\n

              \n
            • accesso a strumenti in grado di integrare fonti eterogenee e frammentate;<\/li>\n\n\n\n
            • possibilit\u00e0 di effettuare analisi di comparazione;<\/li>\n\n\n\n
            • ottenimento di suggerimenti AI-driven che guidano il ricercatore anche con informazioni iniziali parziali.<\/li>\n<\/ul>\n\n

              In questo modo, le aziende possono iniziare a sperimentare i benefici del Material Informatics senza attendere che i dati siano completi e numericamente rilevanti.<\/p>\n\n

              Uno dei vantaggi di questo approccio consiste nel fatto che il team di Ricerca & Sviluppo, insieme ai colleghi della divisione IT, acquisisce congiuntamente esperienza diretta nella strutturazione della raccolta e dell\u2019archiviazione dei dati di laboratorio. Contestualmente, la raccolta dei dati viene organizzata in modo mirato rispetto alle effettive esigenze di archiviazione e tracciabilit\u00e0, con l\u2019obiettivo di ottimizzare e accelerare lo sviluppo del prodotto. <\/p>\n\n

                \n
              • Non sai come e quanto poterti fidare di questi strumenti?<\/strong> Intellico propone solo AI \u201cspiegata\u201d e \u201ctrasparente\u201d<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n\n

                Uno dei punti chiave messi in evidenza dagli analisti del report \u00e8 che gli strumenti pi\u00f9 sofisticati hanno scarso impatto se non sono accessibili e comprensibili ai formulatori e pi\u00f9 in generale ai team di R&D.Per questo, Matilde integra logiche algoritmiche e una user experience trasparente e intuitiva, che consente assieme di: <\/p>\n\n

                  \n
                • visualizzare dati e analisi attraverso tecniche a grafo che agevolano l\u2019identificazione di relazioni e similarit\u00e0;<\/li>\n\n\n\n
                • comprendere facilmente l\u2019origine dei risultati, fornendo sempre in modo contestuale quale \u00e8 stato l\u2019input, ad esempio il mix di ingredienti, e come ciascun ingrediente ha inciso sul risultato, ad esempio la predizione della viscosit\u00e0;<\/li>\n\n\n\n
                • tracciare tutte le fasi delle prove e degli esperimenti, dalla fase trial, a quella di test fino all\u2019approvazione, garantendo tracciabilit\u00e0.<\/li>\n<\/ul>\n\n

                  L\u2019integrazione progressiva di dashboard di analisi e strumenti di visualizzazione \u00e8 inoltre parte integrante del percorso di adozione man mano che il team di R&D \u00e8 pronto ad utilizzare pi\u00f9 strumenti comparativi e di analisi.<\/p>\n\n

                  Strutturare, innovando<\/strong><\/h2>\n\n

                  Gli elementi alla base dell\u2019approccio Intellico consentono non solo di organizzare i dati di laboratorio, ma anche di affinare e migliorare, dove necessario, il processo di formulazione. Come in ogni percorso di innovazione che si rispetti, quando si introduce un nuovo strumento di lavoro \u00e8 fondamentale chiedersi se si tratta semplicemente di un\u2019automatizzazione di attivit\u00e0 gi\u00e0 esistenti, oppure se rappresenta un vero e proprio nuovo modo di operare. Le soluzioni e le tecnologie legate al Material Informatics, nella maggior parte dei casi, permettono proprio di introdurre modalit\u00e0 inedite di lavoro. Ed \u00e8 qui che nasce la vera innovazione per l\u2019impresa. <\/p>\n\n

                  Le attivit\u00e0 di ricerca per similarit\u00e0 rispetto a progetti precedenti, ad esempio, non sono pi\u00f9 necessarie: lo strumento propone direttamente sulla scrivania digitale le formulazioni pi\u00f9 affini da cui ripartire. Verificare se \u00e8 stato utilizzato un determinato ingrediente, in quale momento e in quale categoria di prodotto, diventa un\u2019azione eseguibile con un semplice click. La scelta del mix di ingredienti da portare in laboratorio pu\u00f2 essere affrontata inizialmente in simulazione e solo successivamente validata con prove reali, che a quel punto si concentrano unicamente sulle combinazioni pi\u00f9 promettenti. <\/p>\n\n

                  Accelerare lo sviluppo prodotto anche per la consultazione del regolatorio e della documentazione tecnica<\/strong><\/h2>\n\n

                  Infine, la componente di AI generativa sta diventando un tassello sempre pi\u00f9 rilevante per accelerare la consultazione di documentazione tecnica o ad esempio la documentazione inerente alle disposizioni del regolatorio. Per questo all\u2019interno della proposta Intellico \u00e8 stato introdotto anche il tool di smart assistant che consente di fornire suggerimenti pratici in diversi momenti all\u2019interno del flusso di lavoro, ridurre la barriera di ingresso per nuovi utenti, potenziando l\u2019on-boarding nel team di R&D e accelerare il processo decisionale. <\/p>\n\n

                  \u00c8 un approccio che unisce la potenza dell\u2019AI con la conoscenza di dominio dei ricercatori, creando un ambiente collaborativo che valorizza entrambe le prospettive e permette la crescita e lo sviluppo di team sempre pi\u00f9 competenti, rapidi e creativi. <\/p>\n\n

                  Conclusioni: prospettive per il futuro<\/strong><\/h2>\n\n

                  Il Materials Informatics rappresenta ormai un mercato in crescita con protagonisti attivi a livello globale. Sebbene la maturit\u00e0 dei dati sia attualmente limitata, il settore richiede gi\u00e0 oggi sperimentazione, anche utilizzando dataset non perfetti, al fine di acquisire esperienza utile allo sviluppo futuro. <\/p>\n\n

                  Con la piattaforma Matilde<\/strong>, Intellico offre supporto ai responsabili R&D in questa transizione, fornendo strumenti per l\u2019immediata creazione di valore, promuovendo criteri di trasparenza e fiducia, e collaborando alla costruzione di una base dati funzionale all\u2019evoluzione del settore nel prossimo decennio.<\/p>\n\n

                  <\/div>\n\n
                  \n\n
                  <\/div>\n\n

                  Autori:<\/strong><\/p>\n\n

                    \n
                  • Marco Rossetto \u2013 Product Owner Intellico<\/li>\n\n\n\n
                  • Francesca Saraceni \u2013 CEO Intellico<\/li>\n<\/ul>\n\n
                    <\/div>\n\n

                    References:<\/strong><\/p>\n\n

                      \n
                    1. Materials Informatics 2025-2035: Markets, Strategies, Players, disponibile qui<\/li>\n\n\n\n
                    2. Zivic et al., 2025, Materials informatics: A review of AI and machine learning tools, platforms, data repositories, and applications to architectured porous materials,([https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.mtcomm.2025.113525](https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.mtcomm.2025.113525)).<\/li>\n\n\n\n
                    3. Per approfondire un caso reale applicato nel settore del food: Manuel Dileo, Raffaele Olmeda, Margherita Pindaro, and Matteo Zignani. Graph machine learning for fast product development from formulation trials. Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. Applied Data Science Track, pages 303\u2013318, 2024. doi:10.1007\/978-3-031-70378-2_19. <\/li>\n<\/ol>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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