L'IA pour des casques de vélo plus sûrs et de meilleures semelles de chaussures
Des chercheurs de l'EPFZ ont entraîné une intelligence artificielle de manière à ce qu'elle puisse concevoir la structure de ce que l'on appelle des métamatériaux avec les propriétés mécaniques souhaitées pour différents cas d'application.
Des casques de vélo qui absorbent l'énergie d'un choc, des chaussures de course qui donnent une poussée supplémentaire à chaque pas ou des implants qui imitent les propriétés des os. Les métamatériaux rendent de telles applications possibles. Leur structure interne est le résultat d'un processus de conception minutieux, après quoi les imprimantes 3D peuvent fabriquer les structures générées avec des propriétés optimisées. Des chercheurs dirigés par Dennis Kochmann, professeur de mécanique et de recherche sur les matériaux au département de génie mécanique et de génie des procédés de l'ETH Zurich, ont développé de nouveaux outils d'intelligence artificielle. Ceux-ci contournent le processus de conception des métamatériaux, qui prend beaucoup de temps et se base sur l'intuition, et prédisent à la place des structures aux propriétés exceptionnelles de manière rapide et automatisée. Une nouveauté réside dans le fait que ces outils peuvent également être utilisés pour des charges importantes (dites non linéaires), par exemple lorsqu'un casque absorbe de grandes forces lors d'un impact.
L'équipe de Kochmann est l'une des pionnières dans le développement de petites structures cellulaires (comparables à la charpente des maisons à colombages) afin de créer des métamatériaux aux propriétés particulières. "Nous concevons par exemple des métamatériaux qui se comportent comme des liquides : difficiles à comprimer, mais faciles à déformer. Ou des métamatériaux qui se rétractent dans toutes les directions lorsqu'ils sont comprimés dans une seule direction", explique Kochmann.
Conception efficace et optimale des matériaux
Les possibilités de conception semblent infinies. Cependant, la science est encore loin d'avoir exploité tout le potentiel des métamatériaux, car le processus de conception repose souvent sur l'expérience et les essais et erreurs. De plus, de petits ajustements dans la structure peuvent entraîner de grandes modifications des propriétés.
Dans leur dernier travail, les chercheurs de l'ETH ont utilisé l'IA pour explorer systématiquement les nombreux designs et propriétés mécaniques de deux types de métamatériaux. Leurs outils de calcul peuvent prédire les structures optimales pour les déformations souhaitées en appuyant sur un bouton. Pour ce faire, les chercheurs ont utilisé de grands ensembles de données sur le comportement de déformation de structures réelles. Avec ceux-ci, ils ont entraîné un modèle d'IA qui ne se contente pas de reproduire les données, mais qui peut également générer et optimiser de nouvelles structures. Grâce à l'utilisation d'une méthode connue sous le nom de "Variational Autoencoder", l'IA apprend les caractéristiques essentielles d'une structure à partir de la grande quantité de paramètres de conception et la manière dont ils conduisent à certaines propriétés. Elle utilise ensuite ces connaissances pour créer un projet de métamatériau dès que les chercheurs indiquent les propriétés et les exigences souhaitées.
De grands avantages pour les casques de vélo et les semelles de chaussures
Les scientifiques de l'ETH ont mis leurs outils d'intelligence artificielle à la disposition des chercheurs dans le domaine des métamatériaux. On espère ainsi qu'ils permettront de concevoir de nombreux matériaux nouveaux et inhabituels. Ces outils ouvrent de nouvelles voies pour le développement d'équipements de protection tels que les casques de vélo et pour d'autres applications des métamatériaux, de la technique médicale aux robots souples. Même les semelles de chaussures peuvent être conçues de manière à mieux absorber les chocs lors de la marche ou à donner une poussée vers l'avant lors de la pose du pied. L'IA remplacera-t-elle complètement le développement manuel des matériaux ? "Non", dit Kochmann en riant. "Bien utilisée, l'IA peut être une aide très efficace et travailleuse, mais il faut lui donner les bonnes instructions et l'entraîner correctement - et cela nécessite des bases scientifiques et un savoir-faire en ingénierie".
Source : ETH
