Nouvelle façon d’effectuer une « conception inverse générale » avec une grande précision

Des chercheurs découvrent une nouvelle façon d'effectuer une « conception inverse générale » avec une grande précision

Les chercheurs de SMART sont les pionniers d’un nouveau modèle d’apprentissage automatique capable de concevoir des matériaux de divers éléments et structures à partir de propriétés définies par l’homme (conception inverse générale). Crédit : Alliance Singapour-MIT pour la recherche et la technologie (SMART)

Des chercheurs du groupe de recherche interdisciplinaire (IRG) sur les systèmes électroniques à basse énergie (LEES) de l’Alliance pour la recherche et la technologie (SMART) Singapour-MIT, ainsi que des collaborateurs institutionnels, ont découvert une nouvelle façon d’effectuer une conception inverse générale avec une précision raisonnablement élevée. Cette percée ouvre la voie au développement ultérieur d’un domaine en plein essor et en évolution rapide qui pourrait éventuellement permettre l’utilisation de l’apprentissage automatique pour identifier avec précision les matériaux en fonction d’un ensemble souhaité de propriétés définies par l’utilisateur. Cela pourrait être révolutionnaire pour la science des matériaux et présenter de vastes avantages industriels et cas d’utilisation.

Un défi clé dans la science et la recherche des matériaux a été la capacité longtemps souhaitée de créer un matériau ou un composé avec un ensemble spécifique de caractéristiques et de propriétés afin de s’adapter à une application ou à un cas d’utilisation particulier. Pour résoudre ce problème, les chercheurs ont traditionnellement utilisé le criblage de matériaux via des bases de données de propriétés de matériaux, ce qui a conduit à la découverte d’un nombre limité de composés avec des propriétés fonctionnelles définies par l’utilisateur. Cependant, même avec le calcul haute performance (HPC), le coût de calcul des calculs nécessaires est élevé, interdisant une recherche exhaustive de l’espace théorique des matériaux. Par conséquent, il existe un besoin urgent d’une méthode alternative qui puisse rendre ce processus de prospection de matériaux plus complet et efficace.

Entrez dans la conception inversée. Comme son nom l’indique, le concept de conception inversée inverse le processus de conception conventionnel, permettant à de nouveaux matériaux et composés d’être « inversés » simplement en entrant un ensemble de propriétés et de caractéristiques souhaitées, puis en utilisant un algorithme d’optimisation pour générer une solution prédite. L’avènement récent de la conception inverse a suscité un intérêt particulier dans le domaine de la photonique, qui se tourne de plus en plus vers des technologies non conventionnelles pour contourner les défis inhérents à la conception de dispositifs de plus en plus petits mais plus puissants. Les méthodes actuelles impliquent une conception traditionnelle dans laquelle un concepteur conçoit une forme ou une structure fixe comme point de départ. Ce processus demande beaucoup de travail et exclut de l’examen un large éventail d’autres dispositifs de formes ou de structures différentes, dont certains peuvent avoir plus de potentiel que les formes ou structures traditionnelles.

La conception inverse élimine ce problème et permet à la place la fabrication de dispositifs avec la forme, la structure, la composition chimique ou d’autres caractéristiques ou propriétés les plus optimales ou efficaces. Bien que la conception inverse ne soit pas nouvelle, les chercheurs de SMART ont poussé la technologie encore plus loin dans leur découverte d’une méthode viable de conception inverse générale, dans laquelle la capacité de conception inverse n’est pas limitée à un ensemble particulier d’éléments ou à une structure cristalline, mais est capable de accéder à une diversité d’éléments et de structures cristallines.

Cette percée est décrite dans un article intitulé « Une représentation cristallographique inversible pour la conception inverse générale de cristaux inorganiques avec des propriétés ciblées » récemment publié dans la revue Matière. Dans la recherche, l’équipe démontre un cadre pour la conception inverse générale (à la fois de composition et de structure) de cristaux inorganiques, appelé FTCP (Fourier-Transformed Crystal Properties), qui permet la conception inverse de cristaux avec des propriétés spécifiées par l’utilisateur par échantillonnage , le décodage et le post-traitement. Encore plus prometteur, les chercheurs montrent que FTCP est capable de concevoir de nouveaux matériaux cristallins qui sont différents des structures connues – un développement important dans l’exploration de cette technologie naissante avec des implications potentiellement révolutionnaires pour la science des matériaux et les applications industrielles.

L’algorithme développé par les chercheurs de SMART s’entraîne sur plus de 50 000 composés dans une base de données de matériaux, puis apprend et généralise les relations complexes entre la chimie, la structure et les propriétés afin de prédire de nouveaux composés ou matériaux possédant des caractéristiques ciblées par l’utilisateur. L’algorithme prédit les matériaux avec des énergies de formation cibles, des bandes interdites et des facteurs de puissance thermoélectrique, et valide ces prédictions avec des simulations grâce à la théorie fonctionnelle de la densité, démontrant à son tour un degré de précision raisonnable.

« Il s’agit d’un développement incroyablement excitant pour le domaine de la recherche sur les matériaux. Les chercheurs en science des matériaux disposent désormais d’un outil efficace et complet qui leur permet de découvrir et de créer de nouveaux composés et matériaux en entrant simplement les caractéristiques souhaitées », a déclaré Tonio Buonassisi, chercheur principal à LEES et professeur de génie mécanique au MIT.

S. Isaac P. Tian, ​​étudiant diplômé NUS et co-premier auteur de l’article, a ajouté S. Isaac P. Tian :  » Dans la prochaine étape de ce voyage, une étape importante sera d’affiner l’algorithme pour pouvoir mieux prédire la stabilité et la fabricabilité. Ce sont des défis passionnants sur lesquels l’équipe SMART travaille actuellement avec des collaborateurs à Singapour et dans le monde. »

Zekun Ren, auteur principal et associé postdoctoral au LEES, a déclaré : « L’objectif de trouver des moyens plus efficaces et efficients de créer des matériaux ou des composés avec des propriétés définies par l’utilisateur a longtemps été au centre des recherches des chercheurs en science des matériaux. Notre travail démontre une solution viable qui va au-delà de la conception inverse spécialisée, permettant aux chercheurs d’explorer des matériaux potentiels de composition et de structure variables et permettant ainsi la création d’une gamme beaucoup plus large de composés.C’est un exemple pionnier de conception inverse générale réussie, et nous espérons tirer parti de ce succès dans d’autres efforts de recherche. »


Une solution d’apprentissage automatique pour la conception de matériaux avec les propriétés optiques souhaitées


Plus d’information:
Zekun Ren et al, Une représentation cristallographique inversible pour la conception inverse générale de cristaux inorganiques avec des propriétés ciblées, Matière (2021). DOI : 10.1016/j.matt.2021.11.032

Fourni par l’Alliance Singapour-MIT pour la recherche et la technologie

Citation: Nouvelle façon d’effectuer une « conception inverse générale » avec une grande précision (2022, 6 janvier) récupéré le 6 janvier 2022 à partir de https://techxplore.com/news/2022-01-inverse-high-accuracy.html

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