Questo lavoro esplora e documenta il ruolo trasformativo dell'Intelligenza Artificiale conversazionale, nello specifico Gemini, come facilitatore nella scienza dei materiali computazionale, concentrandosi sull'analisi e la visualizzazione interattiva di strutture cristalline in ambiente Google Colab. Tradizionalmente, la gestione e la visualizzazione di file complessi come i .cif richiedono competenze specifiche di programmazione e l'accesso a software dedicati. Qui, dimostriamo come l'interazione dialogica con un modello di AI avanzato consenta a ricercatori con diversi livelli di competenza di navigare ed eseguire operazioni complesse, dalla lettura dei dati alla risoluzione di errori, fino alla generazione di visualizzazioni 3D statiche e dinamiche (GIF animate). Attraverso casi studio pratici su materiali quali MOF-5, Fullerene C60 e ZIF-1, evidenziamo l'efficienza, l'accessibilità e la capacità di problem-solving iterativo che l'AI conversazionale offre, permettendo al ricercatore di focalizzarsi sull'interpretazione scientifica. Questo lavoro propone un workflow innovativo che democratizza l'accesso agli strumenti computazionali avanzati, accelerando la comprensione strutturale e la scoperta di nuovi materiali.
L'Intelligenza Artificiale come Partner nella Scienza dei Materiali: Sfruttare Gemini e Google Colab per l'Analisi e la Visualizzazione di Strutture Cristalline / Sparavigna, Amelia Carolina. - ELETTRONICO. - (2025). [10.5281/zenodo.16436736]
L'Intelligenza Artificiale come Partner nella Scienza dei Materiali: Sfruttare Gemini e Google Colab per l'Analisi e la Visualizzazione di Strutture Cristalline
Amelia Carolina Sparavigna
2025
Abstract
Questo lavoro esplora e documenta il ruolo trasformativo dell'Intelligenza Artificiale conversazionale, nello specifico Gemini, come facilitatore nella scienza dei materiali computazionale, concentrandosi sull'analisi e la visualizzazione interattiva di strutture cristalline in ambiente Google Colab. Tradizionalmente, la gestione e la visualizzazione di file complessi come i .cif richiedono competenze specifiche di programmazione e l'accesso a software dedicati. Qui, dimostriamo come l'interazione dialogica con un modello di AI avanzato consenta a ricercatori con diversi livelli di competenza di navigare ed eseguire operazioni complesse, dalla lettura dei dati alla risoluzione di errori, fino alla generazione di visualizzazioni 3D statiche e dinamiche (GIF animate). Attraverso casi studio pratici su materiali quali MOF-5, Fullerene C60 e ZIF-1, evidenziamo l'efficienza, l'accessibilità e la capacità di problem-solving iterativo che l'AI conversazionale offre, permettendo al ricercatore di focalizzarsi sull'interpretazione scientifica. Questo lavoro propone un workflow innovativo che democratizza l'accesso agli strumenti computazionali avanzati, accelerando la comprensione strutturale e la scoperta di nuovi materiali.File | Dimensione | Formato | |
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https://hdl.handle.net/11583/3002103