Le modèle d'IA raccourcit l'heure de développement des nouveaux matériaux
Les tests longs et les simulations informatiques sont des goulots d'étranglement dans la conception de nouveaux matériaux. Une thèse de l'Université de Göteborg vise à développer un modèle d'IA qui peut déterminer efficacement la durabilité et la résistance des matériaux composites tissés.
Qu'il s'agisse d'un bâton de plancher ou d'une lame d'éoliennes à construire – de nombreux matériaux composites différents sont utilisés. Le composite signifie mélanger plusieurs matériaux différents, par exemple, la fibre de carbone et les polymères, pour atteindre l'équilibre souhaité entre les différentes propriétés telles que le poids, la durabilité et la flexibilité du produit.
Cependant, la conception de nouveaux matériaux composites de haute qualité prend beaucoup de temps. Les développeurs s'appuient traditionnellement sur des tests physiques et des simulations informatiques détaillées, ajustant la conception après chaque tentative (échouée).
Grands ressources de calcul
« Ceci est particulièrement difficile lorsque le composite est créé comme un matériau de fibre textile tissé, où les fibres sont enroulées les unes avec les autres et se comportent différemment en fonction des forces auxquelles le matériau est soumis », explique Ehsan Ghane, un doctorat. Étudiant au Département de physique de l'Université de Göteborg.
Mélanger les matériaux dans un tissu composite est un défi. Les chercheurs peuvent avoir une bonne compréhension de la résistance et d'autres propriétés des matériaux individuels, mais ce qui se passe lorsqu'ils sont mélangés dans un composite de tissu sont plus difficiles à prévoir.
Les ordinateurs peuvent déjà simuler des microstructures réalistes en fonction de l'interaction et de l'influence des matériaux impliqués à plusieurs échelles différentes, de la microstructure à la macrostructure. Les simulations des matériaux composites tissés nécessitent toujours de grandes ressources de calcul.
« Les réseaux de neurones, c'est-à-dire une famille particulière d'algorithmes d'IA, existent comme une alternative aux calculs approfondis. Cependant, ces réseaux ont besoin de grandes quantités de données de formation et ont des difficultés à extrapoler les résultats, explique Ehsan Ghane. J'ai développé un modèle d'IA généralisé qui ne nécessite pas autant de données. »
Intégrer les lois matérielles
Le modèle d'Ehsan Ghane pour le développement de matériaux composites durables a été publié et peut être utilisé maintenant. En nourrissant les données existantes, à la fois à partir de simulations et de tests pour les matériaux constituants dans le composite, le modèle est capable de prédire la durabilité du nouveau matériau composite.
« De plus, j'ai étudié les méthodes pour intégrer directement les lois matérielles dans le modèle d'IA. Cela permet des extrapolations en dehors des données d'entrée sur lesquelles le modèle a été formé. Il facilite également la compréhension de l'ordre dans lequel un matériel se déforme, ce qui peut être important si vous souhaitez prédire le comportement matériel à long terme. »
