Workshop Online Gratuito: Innovazione nel Settore Chimico con l’Intelligenza Artificiale Generativa

Scopri come l’Intelligenza Artificiale Generativa sta trasformando il settore chimico, dalla R&S di nuovi composti all’ottimizzazione dei processi produttivi.

Workshop ONLINE GRATUITO.

Giovedì 4 Luglio 2024, dalle ore 10 alle ore 11 del Mattino.

Workshop Esclusivo.

Partecipa anche tu al Futuro dell’Industria Chimica e scopri come sfruttatre l’IA Generativa prima dei tuoi competitor!

Posti Limitati Per Godersi Un'Esperienza Interattiva.

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Accelera la scoperta e il miglioramento dei composti chimici con le nuove capacità dell'Intelligenza Artificiale Generativa e delle Architetture basate sui Large Language Model (LLMs).

La Rivoluzione della Chimica Generativa

60 minuti per comprendere le nuove possibilità del settore chimico: sfrutta la potenza dei nuovi Large Language Models per accelerare la R&S, ottimizzare i processi industriali e aumentare la qualità dei tuoi composti chimici.

Rivoluzione Materiale: Scoprire e Migliorare Nuovi Composti Chimici con l'Intelligenza Artificiale Generativa

Utilizzando i principi di causa-effetto e le competenze specifiche dell’industria, l’IA Generativa potrebbe proporre nuove formulazioni chimiche che migliorano la durabilità, la resistenza o la sostenibilità ambientale dei composti. Questo potrebbe accelerare il processo di innovazione, permettendo alle aziende del settore chimico di esplorare un numero maggiore di alternative in minor tempo.

Efficienza Energetica e Riduzione degli Sprechi: L'IA Generativa al Servizio dei Processi Industriali della Chimica

L’IA Generativa potrebbe analizzare i dati di produzione esistenti per identificare inefficienze o per proporre modifiche ai processi che migliorano l’efficienza energetica o riducono gli sprechi. Questo approccio consente anche di realizzare scenari del tipo “cosa succederebbe se…” per valutare l’impatto delle modifiche proposte prima di implementarle effettivamente

Assicurare l'Eccellenza di prodotto: Il Futuro del Controllo Qualità nel Settore Chimico

L’IA Generativa sta rivoluzionando il controllo qualità nel settore chimico, offrendo strumenti avanzati per l’identificazione precisa di difetti e l’analisi approfondita delle loro cause. Questi sistemi IA non solo rilevano anomalie invisibili all’occhio umano ma analizzano anche dati storici per prevenire futuri problemi. Inoltre, automatizzano la generazione di report dettagliati, fornendo insights critici per decisioni strategiche, migliorando la comunicazione e assicurando la conformità agli standard di qualità. 

Perché Partecipare?

Gratuito.

Non dovrai pagare nulla e potrai estenderlo anche ai tuoi colleghi e collaboratori.

All'avanguardia.

60 minuti di contenuti di alta qualità sul futuro dell'Industria della Chimica.

Demo real-time.

Applicazioni e consigli pratici da sperimentare nel tuo business.

Interattivo.

Esperienza personalizzata in base alle tue esigenze.

Ricerca & Sviluppo

  • Innovazione Guidata dall’IA: L’intelligenza artificiale generativa consente di navigare attraverso milioni di possibili formulazioni chimiche, accelerando la scoperta di nuovi materiali con proprietà ottimizzate per durabilità, resistenza e sostenibilità. Questo processo non solo riduce significativamente i tempi e i costi associati alla ricerca ma anche spinge i confini dell’innovazione molto più in là di quanto sia stato possibile finora.

  • Valutazione Mirata e Efficiente: Grazie a modelli IA sofisticati, è possibile valutare automaticamente le formulazioni candidate secondo criteri ben definiti, come le prestazioni ambientali o la resistenza fisica. Questo sistema di screening rapido assicura che solo i composti più promettenti avanzino verso la fase di test, ottimizzando risorse e tempo.

  • Accelerazione del Ciclo di Innovazione: L’applicazione dell’IA nel processo di ricerca e sviluppo non solo porta alla scoperta di materiali rivoluzionari, ma accelera anche l’intero ciclo di innovazione. Gli insights generati dall’IA aiutano a trasformare rapidamente le idee in soluzioni praticabili, facilitando un passaggio più veloce dalla teoria all’applicazione sul campo.

Ottimizzazione dei Processi

  • Ottimizzazione dei Processi tramite IA: L’IA Generativa effettua un’analisi approfondita dei dati di produzione per evidenziare inefficienze e proporre modifiche mirate. Questo permette alle aziende di migliorare l’efficienza energetica e di ridurre gli sprechi, ottimizzando in modo significativo le operazioni produttive.

  • Simulazioni Predittive “Cosa succederebbe se…”: Attraverso l’utilizzo di modelli predittivi, l’IA consente di simulare l’impatto di potenziali modifiche ai processi produttivi prima della loro effettiva implementazione. Questo scenario di analisi anticipata aiuta a prevenire rischi e a valutare l’efficacia delle soluzioni proposte con una precisione senza precedenti.

  • Monitoraggio Continuo e Miglioramento Iterativo: Dopo l’implementazione delle modifiche suggerite, l’IA Generativa prosegue nel monitoraggio dei processi per assicurare che le ottimizzazioni raggiungano gli obiettivi prefissati. Questo ciclo di feedback continuo supporta un miglioramento iterativo, assicurando che i processi produttivi restino all’avanguardia in termini di efficienza e sostenibilità.

Controllo Qualità​

  • Identificazione di Difetti e Anomalie con gli LLM: L’IA Generativa, in particolare i modelli Large Vision Model (LVM) – ovvero LLM in grado di “vedere” e “ragionare” su quello che “vedono”, può essere impiegata per migliorare significativamente l’identificazione visuale dei difetti nei prodotti chimici. A differenza dei metodi tradizionali, questi modelli IA possono analizzare immagini ad alta risoluzione dei materiali e identificare anomalie che potrebbero sfuggire all’occhio umano o ai sistemi automatizzati meno sofisticati.
 
  • Root-Cause Analysis di Nuova Generazione: L’approccio basato sull’analisi dei dati storici può offrire alle aziende una comprensione più profonda delle origini dei difetti/problemi di un prodotto. Utilizzando l’IA Generativa, è possibile esaminare i pattern nei dati storici di produzione e di controllo qualità (es. i report quali-quantitativi) per “ragionare” sulle possibili cause dei difetti/problemi, portando a soluzioni preventive più efficaci.
 
  • Generazione Automatica di Report Qualitativi Arricchiti: La capacità che oggi abbiamo di generare automaticamente report sulla qualità, arricchiti con analisi precedentemente non disponibili, segna un altro progresso importante nel campo del controllo qualità. L’IA Generativa può automatizzare la creazione di report dettagliati che includono non solo dati quantitativi e qualitativi, ma anche insights avanzati sulle performance dei prodotti (da integrare, eventualmente, dopo nei processi produttivi). Questi report possono diventare uno strumento cruciale per guidare le decisioni strategiche, permettendo anche una comunicazione più efficace con i clienti e con le autorità di regolamentazione, e assicurando la conformità con gli standard di qualità e le marcature CE.

Scopri le Nuove Incredibili Possibilità dell'intelligenza Artificiale...

  • Oggi sul mercato esistono nuove Architetture IA (es. FunSearch) in grado di trovare nuove soluzioni, uniche ed originali, a problemi estremamente complessi (es. il problema del capset nel campo della matematica).
 
  • Queste architetture fanno leva su nuovi modelli di IA Generativa, comunemente noti come LLM – Large Language Model (per intenderci, quelli che permettono a ChatGPT di funzionare), che possono essere “affinati” sulla vostra area di competenza, apprendendo nozioni specifiche del settore (es. teoria chimica) ed integrando tutta la conoscenza con dati interni (es. risultati degli esperimenti, modifiche del prodotto sulla base delle richieste del cliente, etc.) e fonti esterne all’azienda (es. ultimi paper scientifici, database con risultati di altri esperimenti, etc.).
 
  • Terminato il processo di affinamento (“fine-tuning”), il nuovo modello LLM esperto può essere inizializzato con una prima soluzione di base al problema di riferimento (es. ricerca e sviluppo di un nuovo composto, ottimizzazione dell’intero processo o una fase dello stesso, etc.) e successivamente “avviato” per proporre migliaia (o milioni) di nuove soluzioni alternative a partire da quella di partenza.
 
  • In seguito, un modulo di valutazione inserito nell’Architettura IA può valutare oggettivamente le soluzioni proposte (in base a varie metriche definite a mente) e produrre un ranking (dalla soluzione migliore alla peggiore).
 
  • Ad ogni nuova iterazione, infine, il modello LLM viene re-inizializzato con il set di soluzioni ad alto ranking (per intenderci, le migliori), e, a partire da queste ultime, elabora nuove soluzioni migliori (in un ciclo continuo).

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