Tecniche avanzate di simulazione e modellazione chimica, digital twin dei processi di R&D e creazione di scenari what if rispetto all’impatto che l’introduzione di un nuovo prodotto potrebbe avere sull’intera catena del valore. Sono queste le innovazioni abilitate dalla trasformazione digitale applicata ai settori cosmetico e nutraceutico.
Con l’integrazione delle piattaforme di intelligenza artificiale (AI), inoltre, le aziende chimiche sono ora in grado non solo di accelerare il time-to-market, ma anche di ridurre i costi associati alle attività di ricerca e sviluppo. Merito della capacità degli algoritmi di nuova generazione di rispondere in modo preciso a problemi specifici, fornendo soluzioni coerenti con il contesto macroeconomico e con gli obiettivi finanziari dell’organizzazione.
Ma andiamo con ordine, e proviamo a comporre il mosaico della digital transformation applicata al comparto chimico attraverso i casi d’uso che hanno già cominciato a prendere piede tra i player più innovativi.
Modellazione chimica, cosa consentono di fare i digital twin
Ci sono innanzitutto i digital twin, che possono essere definiti come repliche virtuali di sistemi fisici: sistemi che rappresentano una vera svolta nell’ambito della modellazione chimica. Utilizzando software di process mining e algoritmi ad hoc, i ricercatori possono infatti simulare tutto l’iter di sintesi di nuovi composti, dalle interazioni molecolari alla produzione su larga scala. In altre parole, i digital twin permettono di visualizzare il comportamento delle reazioni chimiche in un ambiente digitale controllato, da una parte ottenendo insight irraggiungibili con la sperimentazione tradizionale, dall’altra migliorando le condizioni di sicurezza di ciascuna procedura.
Il vero potenziale di un digital twin applicato alla modellazione chimica sta però nella sua capacità di fornire previsioni accurate sui risultati che derivano dall’introduzione di diverse variabili all’interno di un processo. Per esempio, all’interno della simulazione, gli addetti all’R&D possono modificare la temperatura, la pressione e i livelli di concentrazione per osservare come questi cambiamenti influenzano i tassi di reazione e la resa dei prodotti. Senza dover allestire un laboratorio fisico. Tutto ciò non solo migliora l’efficienza delle attività di ricerca e sviluppo, ma riduce sensibilmente tempi e costi delle sperimentazioni, eliminando alla radice una delle voci di spesa più rilevanti per le aziende chimiche.
Accelerare i processi di R&D con l’intelligenza artificiale
Ma questo è solo l’inizio. L’integrazione dell’intelligenza artificiale negli strumenti di modellazione chimica può accelerare ulteriormente i processi di R&D. Gli algoritmi di apprendimento automatico riescono infatti ad analizzare le enormi quantità di dati generati dalle simulazioni, identificando modelli e correlazioni che potrebbero sfuggire a un team di ricercatori umani. Imparando dagli esperimenti passati, l’intelligenza artificiale può inoltre suggerire le condizioni ottimali per i nuovi processi chimici e ottimizzare le nuove formulazioni, riducendo così gli approcci per tentativi ed errori che tipicamente gravano sulle attività di R&D. Parliamo di piattaforme in grado di elaborare in tempi estremamente rapidi le proprietà chimiche e il comportamento dei composti allo studio. I ricercatori possono così iterare rapidamente le formulazioni che soddisfano criteri specifici, come per esempio efficacia, stabilità o economicità.
Altre applicazioni estremamente interessanti dell’AI sono quella della modellazione predittiva – che consente di valutare le performance di un nuovo composto o di una nuova formulazione prima che venga condotta una vera e propria prova fisica – e l’ottimizzazione dei processi di estrazione dei principi attivi. Analizzando i dati di vari metodi di estrazione, tra cui la temperatura, il tipo di solvente e la durata, l’intelligenza artificiale è in grado di determinare quali condizioni producono gli estratti di migliore qualità con le proprietà terapeutiche desiderate. Inoltre, i sistemi di intelligenza artificiale monitorano il processo di estrazione in tempo reale, utilizzando algoritmi di apprendimento automatico per rilevare le anomalie che potrebbero indicare eventuali problemi di qualità.
Come possono facilmente intuire gli addetti ai lavori, un’applicazione del genere non solo snellisce la produzione, ma garantisce anche che il prodotto finale soddisfi standard di qualità rigorosi.
Ridurre i costi e aumentare l’efficienza grazie alla simulazione digitale
Le implicazioni finanziarie di un approccio sistematico alla simulazione digitale alimentata dall’intelligenza artificiale sono evidenti. Riducendo la necessità di effettuare esperimenti fisici approfonditi, le aziende hanno finalmente l’opportunità risparmiare sui costi dei materiali, della manodopera specializzata e delle attrezzature. Sia chiaro: non si tratta di fare a meno di investimenti, competenze e strumenti, bensì di indirizzarli in modo strategico, sulle attività a maggior valore, delegando alle piattaforme digitali le operazioni meno strategiche.
Il paradigma vincente, piuttosto, è quello che consente di coniugare rapidità, sicurezza e conformità in ciascuna delle fasi produttive, fin dai delicatissimi processi di R&D: la capacità di iterare rapidamente le formulazioni grazie ai digital twin e alle simulazioni orchestrate dall’intelligenza artificiale aiuta le aziende a rispondere più rapidamente alle richieste e alle preferenze dei consumatori, guadagnando un vantaggio competitivo decisivo nel contesto di un mercato sempre più sfidante.