{"id":17924,"date":"2023-05-02T03:29:04","date_gmt":"2023-05-02T01:29:04","guid":{"rendered":"https:\/\/www.m-q.ch\/?p=17924"},"modified":"2023-05-01T14:19:31","modified_gmt":"2023-05-01T12:19:31","slug":"un-systeme-dapprentissage-profond-explore-linterieur-des-materiaux-depuis-lexterieur","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.m-q.ch\/fr\/un-systeme-dapprentissage-profond-explore-linterieur-des-materiaux-depuis-lexterieur\/","title":{"rendered":"Un syst\u00e8me d'apprentissage profond explore l'int\u00e9rieur des mat\u00e9riaux de l'ext\u00e9rieur"},"content":{"rendered":"
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Reconna\u00eetre \u00e0 la surface ce qui se cache \u00e0 l'int\u00e9rieur : un syst\u00e8me d'apprentissage profond d\u00e9velopp\u00e9 au MIT \u00e9value les propri\u00e9t\u00e9s des mat\u00e9riaux avec une nouvelle m\u00e9thodologie. (Image symbolique ; Pixabay.com)<\/figcaption><\/figure>\n

Evaluer de l'ext\u00e9rieur ce qui se passe \u00e0 l'int\u00e9rieur des mat\u00e9riaux ? C'est en principe techniquement possible, par exemple avec la technique des rayons X. Ou si les destructions ne sont pas importantes, on peut tout simplement d\u00e9couper le mat\u00e9riau. Un nouveau proc\u00e9d\u00e9 bas\u00e9 sur l'IA exploite d\u00e9sormais le fait que beaucoup de ce qui se passe \u00e0 l'int\u00e9rieur d'un mat\u00e9riau a \u00e9galement une influence sur sa surface. Une \u00e9quipe de chercheurs du MIT a utilis\u00e9 le deep learning pour comparer un grand nombre de donn\u00e9es simul\u00e9es sur les champs de force externes des mat\u00e9riaux avec la structure interne correspondante et d\u00e9velopper ainsi un syst\u00e8me capable de faire des pr\u00e9dictions fiables sur l'int\u00e9rieur \u00e0 partir des donn\u00e9es de surface. Les r\u00e9sultats ont \u00e9t\u00e9 publi\u00e9s par le doctorant Zhenze Yang et le professeur de g\u00e9nie civil et environnemental Markus B\u00fchler dans la revue \"Advanced Materials\".<\/p>\n

Quand les structures de surface renvoient \u00e0 l'int\u00e9rieur<\/h3>\n

Selon Markus B\u00fchler, c'est un probl\u00e8me fr\u00e9quent en ing\u00e9nierie : \"Si vous avez un morceau de mat\u00e9riau - peut-\u00eatre une porte de voiture ou une partie d'un avion - et que vous voulez savoir ce qu'il y a \u00e0 l'int\u00e9rieur, vous pouvez mesurer les d\u00e9formations \u00e0 la surface en prenant des photos et en calculant combien vous avez de d\u00e9formation. Mais on ne peut pas vraiment regarder \u00e0 l'int\u00e9rieur du mat\u00e9riau. On ne peut le faire qu'en le coupant et en regardant \u00e0 l'int\u00e9rieur pour voir s'il y a des dommages\". De son c\u00f4t\u00e9, la radiologie est co\u00fbteuse et n\u00e9cessite des appareils encombrants. \"Nous nous sommes donc pos\u00e9 la question fondamentale : Pouvons-nous d\u00e9velopper un algorithme d'IA qui regarde ce qui se passe \u00e0 la surface, que nous pouvons facilement voir soit avec un microscope, soit avec une photo, ou qui mesure simplement des choses \u00e0 la surface du mat\u00e9riau, et qui essaie ensuite de d\u00e9couvrir ce qui se passe \u00e0 l'int\u00e9rieur ?\" Ces informations internes pourraient inclure des dommages, des fissures ou des tensions dans le mat\u00e9riau, ou des d\u00e9tails de la microstructure interne. Le m\u00eame type de questions peut \u00e9galement s'appliquer aux tissus biologiques, ajoute Markus B\u00fchler. \"Y a-t-il une maladie, une sorte de croissance ou des changements dans le tissu ?\" L'objectif \u00e9tait de d\u00e9velopper un syst\u00e8me capable de r\u00e9pondre \u00e0 ce type de questions de mani\u00e8re totalement non invasive.<\/p>\n

Un syst\u00e8me d'apprentissage en profondeur pour traquer la vie int\u00e9rieure des mat\u00e9riaux<\/h3>\n

\"Pour atteindre cet objectif, il a fallu se pencher sur des questions complexes, notamment sur le fait qu'il existe plusieurs solutions \u00e0 bon nombre de ces probl\u00e8mes\", explique B\u00fchler. Par exemple, de nombreuses configurations internes diff\u00e9rentes peuvent pr\u00e9senter les m\u00eames propri\u00e9t\u00e9s de surface. Pour faire face \u00e0 cette ambigu\u00eft\u00e9, \"nous avons d\u00e9velopp\u00e9 des m\u00e9thodes qui nous montrent toutes les possibilit\u00e9s, en fait toutes les options, qui pourraient conduire \u00e0 ce sc\u00e9nario [de surface] particulier\".<\/p>\n

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Un champ d'application possible : le contr\u00f4le non destructif des mat\u00e9riaux. (Image : Techexplore.com \/ MIT)<\/figcaption><\/figure>\n

La technique qu'ils ont d\u00e9velopp\u00e9e consistait \u00e0 entra\u00eener un mod\u00e8le d'IA \u00e0 partir d'une grande quantit\u00e9 de donn\u00e9es sur les mesures de surface et les propri\u00e9t\u00e9s internes associ\u00e9es. Celles-ci comprenaient non seulement des mat\u00e9riaux uniformes, mais aussi des mat\u00e9riaux contenant diff\u00e9rentes combinaisons de mat\u00e9riaux. \"Certains nouveaux avions sont fabriqu\u00e9s \u00e0 partir de mat\u00e9riaux composites, de sorte qu'ils sont d\u00e9lib\u00e9r\u00e9ment compos\u00e9s de diff\u00e9rentes phases\", explique B\u00fchler. \"Et bien s\u00fbr, en biologie aussi, chaque type de mat\u00e9riau biologique est fabriqu\u00e9 \u00e0 partir de plusieurs composants qui ont des propri\u00e9t\u00e9s tr\u00e8s diff\u00e9rentes, comme les os, o\u00f9 il y a des prot\u00e9ines tr\u00e8s molles et des min\u00e9raux tr\u00e8s rigides\".<\/p>\n

M\u00e9thode applicable \u00e0 grande \u00e9chelle<\/h3>\n

La technique fonctionne m\u00eame avec des mat\u00e9riaux dont la complexit\u00e9 n'est pas encore totalement comprise, explique Markus B\u00fchler. \"Dans le cas de tissus biologiques complexes, nous ne comprenons pas exactement comment ils se comportent, mais nous pouvons mesurer leur comportement. Nous n'avons pas de th\u00e9orie pour cela, mais lorsque nous aurons recueilli suffisamment de donn\u00e9es, nous pourrons entra\u00eener le mod\u00e8le\".<\/p>\n

Zhenze Yang affirme que la m\u00e9thode qu'ils ont d\u00e9velopp\u00e9e est largement applicable. \"Elle ne se limite pas aux probl\u00e8mes de m\u00e9canique des solides, mais peut \u00e9galement \u00eatre utilis\u00e9e dans d'autres disciplines techniques comme la dynamique des fluides et d'autres domaines\". B\u00fchler ajoute qu'elle permet de d\u00e9terminer un grand nombre de propri\u00e9t\u00e9s, non seulement la contrainte et l'allongement, mais aussi les champs liquides ou magn\u00e9tiques, par exemple les champs magn\u00e9tiques dans un r\u00e9acteur de fusion. C'est \"tr\u00e8s universel, pas seulement pour diff\u00e9rents mat\u00e9riaux, mais aussi pour diff\u00e9rentes disciplines\".<\/p>\n

Yang explique qu'il a r\u00e9fl\u00e9chi pour la premi\u00e8re fois \u00e0 cette approche lorsqu'il a examin\u00e9 des donn\u00e9es sur un mat\u00e9riau dont une partie des images qu'il utilisait \u00e9tait floue et qu'il s'est demand\u00e9 comment il serait possible de \"remplir\" les donn\u00e9es manquantes dans la zone floue. \"Comment pouvons-nous r\u00e9cup\u00e9rer ces informations manquantes ?\", s'est-il demand\u00e9. En poursuivant sa lecture, il s'est rendu compte qu'il s'agissait d'un exemple de probl\u00e8me tr\u00e8s r\u00e9pandu, connu sous le nom de probl\u00e8me inverse, dans lequel on essaie de r\u00e9cup\u00e9rer des informations manquantes.<\/p>\n

Comment le syst\u00e8me d'apprentissage en profondeur des propri\u00e9t\u00e9s des mat\u00e9riaux a \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9<\/h3>\n

Le d\u00e9veloppement de la m\u00e9thode a \u00e9t\u00e9 un processus it\u00e9ratif dans lequel le mod\u00e8le a fait des pr\u00e9dictions pr\u00e9liminaires, les a compar\u00e9es aux donn\u00e9es r\u00e9elles sur le mat\u00e9riau en question, puis a affin\u00e9 le mod\u00e8le pour tenir compte de ces informations. Le mod\u00e8le r\u00e9sultant a \u00e9t\u00e9 test\u00e9 sur des cas o\u00f9 les mat\u00e9riaux \u00e9taient suffisamment bien connus pour calculer les propri\u00e9t\u00e9s internes r\u00e9elles, et les pr\u00e9dictions de la nouvelle m\u00e9thode correspondaient bien aux propri\u00e9t\u00e9s calcul\u00e9es.<\/p>\n

Les donn\u00e9es d'entra\u00eenement comprenaient des images de la surface, mais aussi diverses autres mesures des propri\u00e9t\u00e9s de la surface, notamment des tensions et des champs \u00e9lectriques et magn\u00e9tiques. Dans de nombreux cas, les chercheurs ont utilis\u00e9 des donn\u00e9es simul\u00e9es bas\u00e9es sur une compr\u00e9hension de la structure sous-jacente d'un mat\u00e9riau donn\u00e9. Et m\u00eame si un nouveau mat\u00e9riau pr\u00e9sente de nombreuses propri\u00e9t\u00e9s inconnues, la m\u00e9thode peut produire une approximation suffisamment bonne pour donner aux ing\u00e9nieurs une direction g\u00e9n\u00e9rale pour les mesures ult\u00e9rieures.<\/p>\n

Les deux chercheurs partent du principe que cette m\u00e9thode, qui peut \u00eatre utilis\u00e9e via le site web GitHub<\/a> est librement accessible \u00e0 tous, sera dans un premier temps surtout utilis\u00e9 dans des environnements de laboratoire, par exemple pour tester des mat\u00e9riaux destin\u00e9s \u00e0 des applications de robotique douce.<\/p>\n

Source : Techexplore.com<\/a><\/em><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Vous pouvez peut-\u00eatre d\u00e9j\u00e0 raconter ce qui se trouve dans un livre en vous basant sur sa couverture. Selon des chercheurs du MIT, il est d\u00e9sormais possible de faire de m\u00eame pour toutes sortes de mat\u00e9riaux, qu'il s'agisse d'une pi\u00e8ce d'avion ou d'un implant m\u00e9dical. Gr\u00e2ce \u00e0 leur nouvelle approche, les ing\u00e9nieurs peuvent d\u00e9couvrir ce qui se passe \u00e0 l'int\u00e9rieur d'un mat\u00e9riau en observant simplement les propri\u00e9t\u00e9s de sa surface.<\/p>","protected":false},"author":10,"featured_media":17925,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[3303],"tags":[3365,4723,5306],"class_list":["post-17924","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-qualitaetsmanagement","tag-forschungwissenschaft","tag-oberflaechen","tag-zerstoerungsfrei-pruefen"],"acf":[],"yoast_head":"\nDeep-Learning-System erforscht das Innere von Materialien von ausserhalb - MQ Management und Qualit\u00e4t<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Ein Deep-Learning-System findet aufgrund der Betrachtung von Oberfl\u00e4cheneigenschaften heraus, was im Inneren eines Materials vor sich 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