Dans le domaine de la mécanique des solides expérimentale, qui se concentre sur la compréhension et la mesure des propriétés physiques de différents matériaux, les chercheurs ont traditionnellement compté sur des expériences physiques et des modèles computationnels. Cependant, une nouvelle ère semble se dessiner, marquée par l’intégration de l’apprentissage automatique (Machine Learning, ML) dans ce domaine scientifique. Cette révolution, menée par des équipes telles que celle de Horacio Espinosa, pourrait être cruciale pour le développement des matériaux de demain.

L’apprentissage automatique : un nouvel acteur dans la mécanique des solides

Selon Horacio Espinosa, professeur James N. et Nancy J. Farley en Fabrication et Entrepreneuriat à la McCormick School of Engineering, l’avenir de la science des matériaux est en train d’être façonné par l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond. Ces technologies pourraient conduire à des avancées impressionnantes dans les matériaux que nous utilisons quotidiennement, du métal de nos constructions au verre de nos smartphones.

Intégration multidisciplinaire : le cœur de la révolution

Dans leur article intitulé « Recent Advances and Applications of Machine Learning in Experimental Solid Mechanics: A Review », publié le 28 juillet dans la revue académique Applied Mechanics Reviews, Espinosa et ses collègues soulignent l’approche multidisciplinaire nécessaire pour exploiter le potentiel du ML en mécanique des solides expérimentale. Ils insistent sur le fait que c’est l’intégration de la mécanique computationnelle et théorique, de la science des matériaux et d’autres domaines tels que la science des données qui apportera les avancées les plus significatives.

Augmenter, non remplacer

Selon Enrui Zhang, qui a obtenu un doctorat en mathématiques appliquées de l’Université Brown, l’utilisation du ML dans ce domaine ne remplace pas les méthodes traditionnelles, mais les complète. Malgré les défis tels que la fiabilité ou les données bruitées, l’intégration du ML peut aider à extrapoler les résultats des modèles computationnels et des expériences physiques pour faire des prédictions sur de nouveaux scénarios non testés.

Impact positif et perspectives d’avenir

L’équipe de recherche avance que l’intégration du ML en mécanique des solides pourrait accélérer le processus de conception des matériaux en créant des matériaux innovants aux propriétés supérieures plus rapidement qu’auparavant. Le ML pourrait également aider les chercheurs à gérer les incertitudes dans les données expérimentales, conduisant à des prédictions plus précises sur les propriétés des matériaux et, par conséquent, à des produits plus sûrs et plus fiables dans l’industrie. Les auteurs appellent également à l’emploi de méthodes telles que l’analyse bayésienne et les ensembles profonds pour quantifier et gérer les incertitudes, tant des données expérimentales que des architectures de ML.

Conclusion

Dans ce moment charnière, l’union de la mécanique des solides expérimentale et de l’apprentissage automatique offre un phare d’espoir. Cette intégration pourrait potentiellement révéler des propriétés des matériaux jusqu’alors inconnues et inspirer le développement de nouvelles techniques expérimentales capables de générer des données massives à haute teneur en information. En embrassant ce changement, nous pouvons jeter un pont entre l’exploration des matériaux et l’innovation axée sur les données, assurant ainsi un avenir plus brillant et plus durable pour tous.