La méthode révolutionnaire de l'IA révèle les secrets de la friction !

La méthode révolutionnaire de l'IA révèle les secrets de la friction !

La friction est un phénomène omniprésent qui se produit dans de nombreux systèmes techniques et biologiques, des moteurs aux appareils techniques en passant par les articulations humaines. Malgré leur présence quotidienne, les processus physiques impliqués dans le frottement sont souvent complexes et difficiles à étudier expérimentalement. Cependant, une nouvelle méthode de simulation développée à l’Université de Fribourg et à l’Institut technologique de Karlsruhe (KIT) pourrait changer la donne. Cette méthode utilise l’intelligence artificielle (IA) pour analyser la friction au niveau moléculaire et faire de meilleures prédictions.

Les résultats des chercheurs dans la revueAvancées scientifiquesLes publications publiées montrent que la combinaison de modèles physiques à différentes échelles de longueur et de méthodes d'apprentissage automatique fournit des informations prometteuses. Selon le professeur Peter Gumbsch du KIT, cette technique peut permettre une compréhension plus approfondie des systèmes de friction complexes, ce qui présente un grand intérêt pour l'industrie et la science des matériaux. Le professeur Lars Pastewka de l'Université de Fribourg ajoute que cette méthode innovante permet des prévisions réalistes du frottement, ce qui peut être crucial pour le développement de nouveaux systèmes à faible frottement et de matériaux durables.

La nouvelle méthode de simulation

La méthode nouvellement développée décrit le frottement plus précisément et transfère les processus vers des systèmes plus grands et techniquement pertinents. Il augmente la précision et l'efficacité lors de la simulation de systèmes tribologiques. Ces approches sont particulièrement utiles car la compréhension des frictions repose souvent sur des hypothèses inexactes. Les simulations informatiques aident les chercheurs à mieux comprendre les mécanismes complexes de friction, de lubrification et d’usure associée.

Un élément central de cette méthode est l’utilisation de méthodes d’apprentissage actif, qui permettent d’améliorer continuellement les modèles sous-jacents en générant de nouvelles données d’entraînement. Le Dr Hannes Holey, auteur principal de l'étude, décrit la méthode comme une avancée majeure dans la compréhension des systèmes de friction complexes. Il ne s’agit pas seulement d’une avancée académique, mais aussi d’une base prometteuse pour le développement de matériaux et de systèmes qui pourraient être plus efficaces et plus performants à l’avenir.

L'approche interdisciplinaire

La collaboration interdisciplinaire entre les instituts illustre à quel point l’intelligence artificielle prend de plus en plus d’importance dans la science des matériaux. L’IA est utilisée non seulement pour prédire les propriétés des matériaux, mais également pour découvrir de nouveaux matériaux issus d’espaces structurels chimiques inexplorés. Ces technologies révolutionnent l'accès aux nouveaux matériaux et élargissent considérablement les possibilités dans le domaine de la recherche sur les matériaux. Les initiatives de bases de données telles que PoLyInfo facilitent l'accès aux ressources d'information nécessaires, même si des défis subsistent en matière de partage et de normalisation des données.

L'intelligence artificielle en science des matériaux donne naissance à diverses approches, telles que l'optimisation bayésienne et les régresseurs forestiers aléatoires, qui sont utilisées pour prédire les propriétés des matériaux. Un exemple de progrès dans ce domaine est la première prédiction réussie d'un nouveau matériau à partir d'un espace blanc chimique, réalisée à l'aide d'un régresseur forestier aléatoire.

Dans l’ensemble, la collaboration entre les instituts de recherche et l’utilisation de l’IA dans la recherche sur la friction montrent à quel point les nouvelles technologies sont puissantes. La connexion entre modèles physiques et algorithmes intelligents pourrait être cruciale pour le développement de nouveaux matériaux et systèmes durables dans un avenir proche.

Rapports KIT sur cette actualité et sur le rôle important de l'IA dans la science moderne des matériaux, tandis que l'Université de Fribourg dans son communiqué de presse souligne le pouvoir transformateur de cette innovation. De plus amples informations sur l'intelligence artificielle dans la science des matériaux sont disponibles dans le Wikipédia.