Il Laboratorio Nazionale di Argonne del Dipartimento dell'Energia degli Stati Uniti ha dimostrato una nuova capacità dell'intelligenza artificiale agentica. Il sistema consente agli scienziati di gestire esperimenti complessi usando il normale linguaggio colloquiale.
La dimostrazione si è svolta nell'ambito del progetto SYNAPS-I — Synergistic Neutron and Photon Science – Intelligence. Il progetto unisce i dati di esperimenti neutronici, a raggi X e microscopici provenienti da diversi laboratori nazionali e fa parte dell'iniziativa Genesis Mission, guidata dal Lawrence Berkeley National Laboratory.
Nella prima fase di SYNAPS-I i ricercatori hanno creato il modello PtychoFM per la rapida ricostruzione di immagini pticografiche in tempo reale. Ora è stato aggiunto uno strato di IA agentica che passa dall'elaborazione dei dati alla gestione dell'esperimento stesso.
Gli scienziati possono semplicemente dire: «misura quest'area» o «crea una mappa ad alta risoluzione». Il sistema raccoglie da solo i dati, analizza le immagini, prende decisioni e, se necessario, chiede conferma all'uomo per le azioni rischiose.
Nella dimostrazione l'IA agentica ha individuato con successo la zona desiderata su un campione di microelettronica sulla linea di fascio 26-ID Hard X-ray Nanoprobe, gestita congiuntamente da APS e CNM. Dopo aver individuato la regione, il sistema passava automaticamente all'alta risoluzione.
Inoltre l'agente è collegato al modello Meta Segment Anything Model 3 (SAM3) per la segmentazione e l'etichettatura degli oggetti nelle immagini. Ciò rende l'analisi ancora più precisa e rapida rispetto ai metodi tradizionali.
«Invece di scrivere codice o inserire comandi tecnici, i ricercatori possono semplicemente parlare con l'IA, che esegue automaticamente la raccolta, l'elaborazione e l'analisi dei dati», ha osservato lo scienziato computazionale di Argonne Min Du.
Il progetto unisce gli sforzi di Argonne, LBNL, Brookhaven, SLAC e Oak Ridge. La dimostrazione si è svolta il 5 ottobre 2026 e ha rappresentato un passo importante verso laboratori completamente autonomi.
Fin dove può spingersi tale autonomia nei prossimi anni?
Secondo il responsabile del team SYNAPS-I di Argonne, Mathew Cherukara, la combinazione di ricostruzione rapida, gestione agentica e segmentazione getta le basi per microscopi auto-gestiti e cicli di esperimenti chiusi nei più svariati ambiti — dai semiconduttori ai dispositivi quantistici.
