{"id":9302,"date":"2026-07-06T09:37:15","date_gmt":"2026-07-06T07:37:15","guid":{"rendered":"https:\/\/www.kode-solutions.net\/?p=9302"},"modified":"2026-07-06T10:21:16","modified_gmt":"2026-07-06T08:21:16","slug":"intelligenza-artificiale-e-industria-chimica-il-contributo-di-kode-al-workshop-di-chemiometria-2026","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.kode-solutions.net\/it\/intelligenza-artificiale-e-industria-chimica-il-contributo-di-kode-al-workshop-di-chemiometria-2026\/","title":{"rendered":"Intelligenza artificiale e industria chimica: il contributo di Kode al Workshop di Chemiometria 2026"},"content":{"rendered":"\r\n\t
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Intelligenza artificiale e industria chimica: il contributo di Kode al Workshop di Chemiometria 2026<\/h1>\n\n\t\t
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Author:<\/div>\r\n\t\t\t\t\t
Kode s.r.l.<\/div>\r\n\t\t\t\t<\/div>\r\n\t\t\t\t
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Date:<\/div>\r\n\t\t\t\t\t
06.07.2026<\/div>\r\n\t\t\t\t<\/div>\r\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t
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Topic:<\/div>\r\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t
News<\/div>\r\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\r\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\r\n\t\t\t\r\n\t\t\t
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Si \u00e8 tenuto a Como, dal 25 al 27 maggio, il Workshop di Chemiometria 2026, l’appuntamento annuale della Societ\u00e0 Italiana di Chemiometria che riunisce ricercatori, aziende e professionisti impegnati nell’applicazione di metodi statistico-matematici all’analisi dei dati chimici. In questa occasione, Marco Calderisi, CEO di Kode, e Alessio Sommovigo, Business Unit Manager di Kode Chemoinformatics, hanno presentato un intervento dal titolo “Industria chimica ed intelligenza artificiale”, offrendo una panoramica concreta di come i modelli di data science e AI stiano gi\u00e0 trasformando i processi produttivi e di ricerca nel settore chimico, farmaceutico e life science.<\/em><\/p><\/div>\r\n\t\t\t<\/div>\r\n\t\t<\/div>\r\n\t<\/div>\n\n\n\n

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Una disciplina che allarga i propri confini<\/strong><\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

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Uno dei fili conduttori dell’intervento \u00e8 stato osservare quanto le tecniche chemoinformatiche, nate per rispondere a esigenze molto specifiche \u2014 la predizione delle propriet\u00e0 molecolari, il drug design, la valutazione ecotossicologica \u2014 si stiano oggi diffondendo in ambiti apparentemente lontani da quel perimetro originario, come il controllo qualit\u00e0 integrato al controllo di processo in ambito industriale. La Business Unit Kode Chemoinformatics osserva questa evoluzione da una posizione privilegiata: nata fianco a fianco con la comunit\u00e0 scientifica (contribuendo, fra gli altri, al progetto di sviluppo di VEGA, la piattaforma di modelli QSAR per la predizione ecotossicologica diventata un riferimento internazionale) ha esteso negli anni il proprio raggio d’azione a similarity search, target prediction, Design of Experiment e analisi multivariata applicati a farmaceutica, cosmetica, nutraceutica e chimica industriale. Un’esperienza che permette al team di riconoscere, in contesti anche molto diversi tra loro, i casi in cui un approccio chemoinformatico pu\u00f2 portare un vantaggio competitivo reale.<\/p>\n\n\n\n

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Il vero problema non \u00e8 la tecnologia, ma la domanda giusta<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

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Durante l’intervento \u00e8 stato citato, quasi per gioco, un piccolo aneddoto tratto da un’indagine su un campione di start-up italiane e francesi, in cui una singola domanda a risposta chiusa aveva generato decine di varianti testuali difficilmente riconducibili a un’unica lettura. Un esempio non serio, ma efficace per introdurre un problema molto concreto: la qualit\u00e0 del dato resta un prerequisito spesso sottovalutato, e troppe aziende investono tempo e risorse in progetti di digitalizzazione e AI senza aver prima chiarito a fondo quale sia il problema che vogliono davvero risolvere, restando poi insoddisfatte di soluzioni tecnicamente corrette ma poco allineate alle loro reali esigenze. Il valore aggiunto della data science, come sottolineato durante l’intervento, nasce proprio dalla capacit\u00e0 di leggere la sfida specifica di un’azienda prima di scegliere lo strumento, invece di partire dalla tecnologia per poi cercare un’applicazione.
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Cinque sfide, cinque risposte diverse<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Coerentemente con questa impostazione, l’intervento ha presentato cinque casi reali, ciascuno costruito attorno a un’esigenza distinta, partendo da un primo caso attinente al mondo della ricerca chimica farmacologica, per arrivare all\u2019utilizzo in ambito chimico industriale di strumenti AI-based lontani dalla chemoinformatica, ma che risolvono problematiche di primaria necessit\u00e0 per chi utilizza composti chimici di cui \u00e8 necessario conoscere le caratteristiche e i rischi per poter svolgere in maniera sicura il proprio lavoro.<\/p>\n\n\n\n

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Un centro di ricerca farmaceutica<\/strong> interessato al drug repurposing di un principio attivo FANS, aveva l\u2019esigenza di ridurre le ricerche manuali in letteratura. Una pipeline di similarity search<\/strong> su ChEMBL e PubChem, con rescoring a consenso su sei metriche e classificazione dell’evidenza biologica su cinque livelli, ha identificato 150 analoghi strutturali \u2014 il 40% recuperato solo incrociando pi\u00f9 fonti \u2014 permettendo di prioritizzare tre soli candidati per approfondimenti.<\/p>\n\n\n\n

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In un centro di eccellenza per resine acriliche<\/strong>, il problema era diverso: velocizzare lo sviluppo di formulazioni chimicamente delicate, riducendo trial & error e prototipazione fisica. La piattaforma Formana<\/strong>, costruita in tre fasi \u2014 gestione dati, DoE\/analisi multivariata, assistente virtuale LLM \u2014 ha portato a un -30% di campioni fisici testati e al recupero di 150 giorni\/persona.<\/p>\n\n\n\n

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Ma la chemoinformatica interviene anche in soluzioni avanzate di controllo qualit\u00e0. Per un produttore di un fertilizzante<\/strong>, la sfida era sostituire parte dei test di laboratorio con un monitoraggio continuo nella linea produttiva, senza spreco di tempo di laboratorio e di prodotto: attraverso spettri NIR e modelli MSPC dinamici (formalizzati in SpectralizeR<\/strong>, software proprietario di Kode), il sistema ha raggiunto un’accuratezza molto elevata (MAE tra 0,06% e 0,17%) ed \u00e8 oggi operativo in stabilimento.<\/p>\n\n\n\n

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Questo tipo di analisi chemoinformatiche si integra con il controllo di processo per consentire una comprensione immediata dei difetti di produzione e degli interventi necessari per mantenere standard di prodotto e efficienza produttiva. In un’azienda chimica<\/strong>, la necessit\u00e0 era digitalizzare procedure e ottenere un controllo in tempo reale dell’impianto: la soluzione FactorAI <\/strong>(framework creato da Kode per l\u2019industria 5.0) acquisisce oltre 2000 segnali, calcola KPI e correlazioni e supporta la root-cause analysis, migliorando l\u2019efficienza produttiva.<\/p>\n\n\n\n

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Le soluzioni pi\u00f9 avanzate di Intelligenza Artificiale, bench\u00e9 possano sembrare distanti dal settore chimico, quando rispondono ad inefficienze, intervenendo in processi manuali ripetitivi caratterizzati da grande dispendio di tempo e rischio di errore, rappresentano un\u2019applicazione utile delle pi\u00f9 avanzate tecnologie. Per un’azienda alle prese con le Schede Dati di Sicurezza<\/strong>, la sfida era l’eterogeneit\u00e0 formale di documenti normativamente standardizzati ma difficili da leggere in modo automatico: Kode ha sviluppato, per il team compliance, SDS Reader<\/strong>. Integrando LLM e computer vision, la soluzione software estrae tutti i dati necessari (come ingredienti e pittogrammi di pericolo), trasformando queste informazioni in dati tabellari organizzati e azzerando gli errori di trascrizione manuale.<\/p>\n\n\n\n

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Il filo conduttore<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

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Al di l\u00e0 della diversit\u00e0 delle applicazioni \u2014 dal controllo di impianto alla lettura documentale, dalla formulazione cosmetica alla ricerca sui bersagli molecolari \u2014 l’intervento ha messo in evidenza un principio comune: l’intelligenza artificiale in ambito chimico non sostituisce la competenza di dominio ma la amplifica, riducendo i tempi di analisi, gli errori manuali e il ricorso alla sperimentazione fisica, e restituendo al ricercatore pi\u00f9 tempo per l’interpretazione e la decisione.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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Dal Workshop di Chemiometria 2026: Kode Chemoinformatics racconta come l’AI stia trasformando l’industria chimica, dalla ricerca farmaceutica al controllo di processo<\/p>\n","protected":false},"author":6,"featured_media":9304,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[157],"tags":[],"class_list":["post-9302","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-news-it"],"yoast_head":"\nIntelligenza Artificiale Industria Chimica: il Caso Kode al Workshop 2026<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Scopri come l'intelligenza artificiale trasforma l'industria chimica: 5 casi reali presentati da Kode al Workshop di Chemiometria 2026, tra AI e data science.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" 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