Des chercheurs utilisent l'IA pour créer de puissants matériaux insonorisants
La pollution sonore est de plus en plus courante dans les zones urbaines, en raison de la circulation, des activités de construction et des usines, ce qui peut avoir de graves conséquences sur la santé, provoquant du stress, des troubles du sommeil et des problèmes cardiovasculaires. Par conséquent, diverses méthodes de réduction du bruit ont été proposées, telles que le blocage physique du trajet du son et le contrôle actif du bruit. Cependant, comme le son se propage dans l'air, le blocage physique du son peut également entraîner une mauvaise ventilation, soulignant la nécessité de recherches sur l'atténuation et la ventilation simultanées du son.
Les métamatériaux acoustiques (MA) ont été largement étudiés comme une solution prometteuse à cet effet en raison de leurs propriétés acoustiques uniques. Récemment, un nouveau type de MA, appelé résonateur acoustique ventilé (VAR), a été proposé. Il peut manipuler à la fois les ondes sonores et le flux d'air en utilisant uniquement des formes géométriques. Il peut bloquer même le bruit basse fréquence avec une structure compacte tout en maintenant la ventilation.
Un VAR est constitué d'un guide d'ondes qui guide les ondes sonores vers une cavité résonnante qui les piège. Pour des performances appropriées, un VAR nécessite une forme fonctionnelle optimisée pour l'atténuation du son à large bande sur une fréquence de crête cible. Cependant, les méthodes de conception analytique conventionnelles ne permettent que des conceptions paramétriques relativement simples et ne peuvent pas être utilisées pour réaliser des VAR avec des géométries complexes.
Pour remédier à cette limitation, une équipe de chercheurs coréens, dirigée par le professeur associé Sang Min Park de l’École de génie mécanique de l’Université nationale de Pusan, a développé une méthode de conception inverse innovante basée sur l’apprentissage profond.
« Nous avons proposé une stratégie d'exploration de l'espace latent qui recherche un VAR à large bande avec la fréquence cible grâce à une optimisation basée sur un algorithme génétique. Par rapport aux méthodes conventionnelles, notre approche permet une grande flexibilité de conception tout en réduisant les coûts de calcul », explique le Dr Park.
Leur étude a été mise en ligne le 15 mai 2024 et publiée dans la revue Applications techniques de l'intelligence artificielle.
Dans la méthode de conception inverse proposée, un autoencodeur variationnel conditionnel (CVAE), un modèle génératif d'apprentissage profond, encode les caractéristiques géométriques du VAR dans l'espace latent. L'espace latent est un espace de dimension inférieure qui contient les informations essentielles d'une entrée de dimension supérieure, dans ce cas, le VAR.
Pour générer cet espace, le CVAE est entraîné avec des images en coupe transversale de la cavité résonnante du VAR et des informations sur la fréquence de pointe. L'espace latent généré est ensuite utilisé pour l'optimisation de l'algorithme génétique (GA), visant à rechercher un VAR avec des performances d'atténuation sonore à large bande pour différentes fréquences cibles de pointe. GA applique une approche basée sur la sélection naturelle pour rechercher un VAR optimisé sur plusieurs générations successives, un peu comme la sélection de gènes favorables dans l'évolution biologique.
Les chercheurs ont entraîné le CVAE avec des images en coupe transversale de VAR avec une cavité résonante en forme de T avec des valeurs variables pour ses paramètres de conception. À l'aide de ces données, leur stratégie d'optimisation a produit un VAR non paramétrique avec une structure atypique mais fonctionnelle.
Les chercheurs ont comparé les résultats d'optimisation avec le VAR ayant la bande passante la plus large dans les données d'apprentissage pour chaque fréquence cible et ont constaté que les conceptions optimisées présentaient des bandes passantes plus larges dans tous les cas. En outre, ils ont comparé les performances du VAR non paramétrique à celles conçues à l'aide d'une méthode de conception inverse basée sur les paramètres et ont constaté que le premier avait des bandes passantes considérablement plus grandes.
Soulignant l'importance de ces résultats, le Dr Park déclare : « Nos VAR à très haut débit peuvent être déployés dans des environnements urbains pour réduire efficacement la pollution sonore sans compromettre la ventilation, améliorant ainsi la qualité de vie en créant des espaces de vie et de travail plus calmes et plus confortables.
« De plus, notre stratégie ouvre de nouveaux horizons pour la conception de structures mécaniques complexes basée sur l'intelligence artificielle, révolutionnant potentiellement des domaines comme l'ingénierie automobile et aérospatiale. »
Cette méthode de conception pionnière représente une étape importante vers la conception pilotée par l’IA de FA et d’autres structures mécaniques complexes.
