L’outil d’apprentissage en profondeur améliore la résolution d’imagerie par rayons X et les performances de la pile à combustible à hydrogène

Des chercheurs de l’UNSW Sydney ont développé un algorithme qui produit des images modélisées à haute résolution à partir d’une micro-tomographie informatisée à rayons X à faible résolution.

Le nouveau procédé, détaillé dans un article publié dans Communication Naturea été testé sur des piles à combustible à hydrogène individuelles pour modéliser avec précision l’intérieur dans les moindres détails et potentiellement améliorer leur efficacité.

Mais les chercheurs disent qu’il pourrait également être utilisé à l’avenir sur les rayons X humains pour donner aux professionnels de la santé une meilleure compréhension des minuscules structures cellulaires à l’intérieur du corps, ce qui pourrait permettre un diagnostic meilleur et plus rapide d’un large éventail de maladies.

L’équipe, composée du professeur Ryan Armstrong, du professeur Peyman Mostaghimi, du Dr Ying Da Wang et de Kunning Tang de l’École d’ingénierie des ressources minérales et énergétiques et du professeur Chuan Zhao et du Dr Quentin Meyer de l’École de chimie, a développé l’algorithme pour améliorer la compréhension de ce qui se passe à l’intérieur d’une pile à combustible à membrane échangeuse de protons (PEMFC).

Les PEMFC utilisent de l’hydrogène pour produire de l’électricité et constituent une source d’énergie silencieuse et propre qui peut alimenter les maisons, les véhicules et les industries.

Ces piles à combustible convertissent l’hydrogène, via un processus électrochimique, en électricité, le seul sous-produit de la réaction étant de l’eau pure.

Cependant, les PEMFC peuvent devenir inefficaces si l’eau ne peut pas s’écouler correctement hors de la cellule et « inonde » par la suite le système. Jusqu’à présent, il était très difficile pour les ingénieurs de comprendre la manière précise dont l’eau s’écoule, voire s’accumule, à l’intérieur des piles à combustible en raison de leur très petite taille et de leurs structures très complexes.

Résolution améliorée

La solution créée par les chercheurs de l’UNSW permet un apprentissage en profondeur pour créer un modèle 3D détaillé en utilisant une image radiographique de résolution inférieure de la cellule, tout en extrapolant les données d’un balayage haute résolution d’accompagnement d’une petite sous-section de celle-ci.

En termes plus simples, cela équivaut à prendre une photo aérienne floue d’une ville entière depuis un avion, avec une photo très détaillée de quelques rues seulement, puis à pouvoir prédire avec précision la disposition de chaque route du zone entière.

« L’une des raisons pour lesquelles cette recherche est si nouvelle est que nous repoussons les limites de ce qui peut être produit à partir de l’imagerie », explique le professeur Armstrong.

« Il est très courant que lorsque vous utilisez un matériel, qu’il s’agisse d’un microscope ou d’un tomodensitomètre, la résolution d’une image se dégrade à mesure que vous effectuez un zoom arrière.

« Notre technique d’apprentissage automatique résout ce problème, et la méthodologie est largement applicable là où toute imagerie a lieu, comme les applications médicales, l’industrie pétrolière et gazière ou le génie chimique.

« Nous avons déjà effectué des travaux préliminaires de super-résolution avec des radiologues et nous pourrions supposer qu’en obtenant une image à plus haute résolution à partir d’un champ de vision plus large, il pourrait être possible de diagnostiquer des maladies, telles que les cellules tumorales, plus tôt, lorsqu’elles sont plus petites.  »

Algorithme DualEDSR

Selon le Dr Wang, dans l’étude publiée, leur algorithme de super-résolution, connu sous le nom de DualEDSR, améliore le champ de vision d’environ 100 fois par rapport à l’image haute résolution.

Et il convient que la mise en œuvre dans l’imagerie médicale est un développement futur passionnant.

« Si vous regardez ce que nous faisons maintenant et que vous l’appliquez au domaine médical, alors il serait très intéressant de pouvoir imager encore plus en détail les vaisseaux sanguins et le flux de globules rouges à travers le réseau capillaire », dit-il. .

« Ces méthodes d’imagerie et de modélisation au-delà du matériel s’étendent au-delà de l’imagerie des piles à combustible pour permettre une imagerie à plus haute résolution de champs de vision plus larges qu’auparavant. »

Une limitation du processus de modélisation telle que détaillée dans l’étude est le fait que l’image basse résolution à plus grande échelle et l’image haute résolution à plus petite échelle doivent être prises au même endroit, par la même machine.

Ceux-ci sont connus sous le nom de scanners de «région d’intérêt» et sont des équipements spécialisés qui peuvent ne pas être actuellement disponibles dans de nombreuses installations.

Cependant, l’équipe espère que d’autres recherches permettront aux techniques d’apprentissage en profondeur de produire des résultats similaires à l’avenir lorsqu’elles seront présentées avec des images qui n’ont pas été prises au même endroit et qui n’utilisent peut-être même pas exactement le même instrument ou matériel.

PEMFC à alimentation rapide

Pour l’instant, les chercheurs sont en mesure de fournir un modèle 3D détaillé de l’intérieur d’une PEMFC afin que les industriels améliorent la gestion de l’eau produite et rendent les piles à combustible plus performantes.

Au cours de la formation et des tests de DualEDSR, l’algorithme a atteint une précision de 97,3 % lors de la production d’une modélisation haute résolution à partir d’images basse résolution. Il a également produit un modèle haute résolution en seulement 1 heure, contre 1 188 heures (l’équivalent de 50 jours non-stop) qu’il aurait fallu pour obtenir des images haute résolution de toute la section de la pile à combustible à l’aide d’un micro- Tomodensitomètre.

« A partir de notre modèle, nous pouvons voir rapidement et précisément où l’eau a tendance à s’accumuler et, par conséquent, nous pouvons aider à résoudre ces problèmes dans les conceptions futures », explique le Dr Meyer.

« Dans l’industrie, il est connu qu’il existe une énorme amélioration des performances inexploitée qui pourrait être réalisée à l’aide de ces cellules, simplement en améliorant la gestion de l’eau, et cela est estimé à une augmentation globale de 60 %.

« Depuis 20 ans, jusqu’à présent, il était très difficile d’avoir un modèle précis de ces piles à combustible en raison de la complexité des matériaux, de la manière dont les gaz et les liquides sont transportés, ainsi que des réactions électrochimiques prenant lieu.

« Notre équipe interdisciplinaire nous a permis de faire exactement cela, en apportant tant d’expertises différentes à la table. C’est à cela que sert la recherche. »

Des PEMFC plus efficaces pourraient être un élément important pour fournir à l’avenir une électricité propre et respectueuse de l’environnement, étant donné qu’elles n’émettent que de l’eau et de la chaleur. De plus, ils sont compacts et légers, ce qui les rend adaptés à une utilisation dans les véhicules.

Ils peuvent également être ravitaillés rapidement, aussi rapidement que le ravitaillement en essence d’une voiture, ce qui leur confère un avantage clé par rapport aux véhicules électriques à batterie qui peuvent prendre de nombreuses heures même avec un chargeur rapide.