Matériau super-compressible développé grâce à l’IA

Un nouveau matériau super-compressible développé grâce à l’IA par des chercheurs de la TU Delft peut transformer de nombreux objets de notre vie quotidienne tout en restant solide. Les chercheurs n’ont pas effectué de tests expérimentaux et ont créé le matériau en utilisant uniquement l’intelligence artificielle et le machine learning.

Miguel Bessa est le premier auteur de la publication qui est parue dans Advanced Materials le 14 octobre.

« L’IA vous donne une carte au trésor, et le scientifique doit trouver le trésor », a-t-il déclaré.

Transformer les objets de la vie quotidienne

Miguel Bessa, professeur adjoint en science des matériaux à la TU Delft, a eu l’idée de créer ce matériau après avoir passé du temps au California Institute of Technology. C’est là, au Space Structures Lab, qu’il a observé une structure de satellite capable d’ouvrir de longues voiles solaires à partir d’un petit paquet.

Après avoir vu cela, Bessa voulait savoir si il était possible de concevoir un matériau super-compressible et solide et de le compresser en une fraction de son volume.

« Si cela était possible, des objets de la vie quotidienne tels que des bicyclettes, des tables à dîner et des parapluies pourraient être pliés dans votre poche », a-t-il déclaré.

La prochaine génération de matériaux

Bessa pense qu’il est important que la prochaine génération de matériaux soit adaptative et multi-fonctionnelle avec la capacité d’être modifiée. La façon de procéder consiste à utiliser des matériaux à structure dominante, qui sont des métamatériaux capables d’exploiter de nouvelles géométries. Cela permettra aux matériaux d’avoir certaines propriétés et fonctionnalités qui n’existaient pas auparavant.

« Cependant, la conception de métamatériaux a reposé sur une approche extensive d’expérimentation et d’essais-erreurs », déclare Bessa. « Nous argumentons en faveur de l’inversion du processus en utilisant le machine learning pour explorer de nouvelles possibilités de conception, tout en réduisant l’expérimentation à un minimum absolu. »

« Nous suivons une approche computationnelle et basée sur les données pour explorer un nouveau concept de métamatière et l’adapter à différentes propriétés cibles, à des matériaux de base, à des échelles de longueur et à des processus de fabrication. »

Nouvelles possibilités

En utilisant le machine learning, Bessa a développé deux conceptions à différentes échelles de longueur pour le matériau super-compressible développé grâce à l’IA. Ils ont transformé des polymères fragiles en métamatériaux beaucoup plus légers et récupérables. L’aspect le plus important et le plus impressionnant de ces nouveaux métamatériaux est qu’ils sont super-compressibles. La conception à grande échelle se concentre sur la compressibilité maximale, tandis que la conception à petite échelle est la meilleure pour la résistance et la rigidité.

Bessa soutient que la partie la plus importante du travail n’est pas le matériau lui-même, mais la nouvelle façon de concevoir en utilisant le machine learning et l’intelligence artificielle. Cela pourrait ouvrir des possibilités qui étaient inconnues auparavant.

« L’important est que le machine learning crée une opportunité d’inverser le processus de conception en passant d’investigations guidées par l’expérimentation à des investigations basées sur les données et la computation, même si les modèles informatiques manquent de certaines informations. Les exigences essentielles sont que « suffisamment » de données sur le problème d’intérêt soient disponibles et que les données soient suffisamment précises. »

Bessa croit en la recherche basée sur les données en science des matériaux et en sa capacité à révolutionner et à transformer notre façon de vivre.

« La science basée sur les données va révolutionner la façon dont nous arrivons à de nouvelles découvertes, et je suis impatient de voir ce que l’avenir nous apportera. »

Prendre le relais de la conception à la fabrication

Ces nouveaux développements montrent qu’il existe des domaines qui peuvent être transformés par l’IA et le machine learning qui ne sont pas bien connus. Alors qu’il est prouvé que l’intelligence artificielle va révolutionner les machines, les technologies et presque tous les autres aspects de la société, il n’est pas souvent reconnu qu’elle peut également développer ces technologies complètement par elle-même. Il y aura un moment où le machine learning et l’IA prendront le relais du processus de conception et de fabrication de la conception à la fabrication. Il appartiendra aux humains d’instaurer certains mécanismes dans ces technologies pour qu’elles soient compatibles avec notre façon de vivre.