--- title: "Conception de matériaux nano-architecturés à l’aide de l’IA et de l’impression 3D" url: https://www.voxelmatters.com/fr/conception-de-materiaux-nano-architectures-a-laide-de-lia-et-de-limpression-3d/ date: 2025-01-26 modified: 2025-01-26 lang: fr author: "Edward Wakefield" description: "Selon la Faculté des sciences appliquées et du génie de l’Université de Toronto, des chercheurs ont utilisé l’apprentissage automatique et l’impression 3D pour concevoir des matériaux nano-architecturés offrant la solidité..." categories: - "Micro-impression 3D" - "Recherche sur la FA" tags: - "future" image: https://www.voxelmatters.com/wp-content/uploads/2025/01/Lattice-geometry-640x240.jpg word_count: 778 --- # Conception de matériaux nano-architecturés à l’aide de l’IA et de l’impression 3D [Selon la Faculté des sciences appliquées et du génie de l’Université de Toronto,](https://news.engineering.utoronto.ca/strong-as-steel-light-as-foam-machine-learning-and-nano-3d-printing-produce-breakthrough-high-performance-nano-architected-materials/) des chercheurs ont utilisé l’apprentissage automatique et l’impression 3D pour concevoir des matériaux nano-architecturés offrant la solidité de l’acier au carbone et la légèreté du polystyrène expansé. Dans une nouvelle étude [publiée dans la revue Advanced Materials](https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adma.202410651), une équipe dirigée par le professeur Tobin Filleter (MIE) décrit la création de nanomatériaux aux propriétés exceptionnelles combinant haute résistance, faible poids et personnalisation. Cette approche pourrait révolutionner des secteurs tels que l’automobile et l’aérospatiale. « *Les matériaux nano-architecturés exploitent des formes performantes, comme les triangles dans les ponts, à l’échelle nanométrique, profitant de l’effet "plus c’est petit, plus c’est fort" pour atteindre des ratios résistance-poids et rigidité-poids parmi les meilleurs jamais mesurés* », explique Peter Serles, auteur principal de l’étude. « *Cependant, les formes classiques en treillis présentent souvent des angles vifs, créant des concentrations de contraintes qui provoquent des défaillances précoces.  J’ai réalisé que ce problème pouvait parfaitement être résolu grâce à l’apprentissage automatique* », ajoute-t-il. Ces matériaux sont constitués de blocs de construction nanométriques, mesurant quelques centaines de nanomètres – plus de 100 alignés côte à côte seraient nécessaires pour atteindre l’épaisseur d’un cheveu humain. Ces blocs, faits de carbone, forment des structures tridimensionnelles complexes appelées nanolattices. ![Researchers from the University of Toronto have designed nano-architected materials using ML and 3D printing.](https://www.voxelmatters.com/wp-content/uploads/2025/01/Lattice-geometry-1-scaled.jpg)Une image représentant la géométrie complète du treillis est juxtaposée à un treillis composé de 18,75 millions de cellules flottant sur une bulle. Crédit image : Peter Serles/Université de Toronto. Pour concevoir ces matériaux optimisés, Serles et Filleter ont collaboré avec le professeur Seunghwa Ryu et l’étudiant au doctorat Jinwook Yeo de l’Institut coréen des sciences et technologies avancées (KAIST) à Daejeon, en Corée du Sud. Ce partenariat a été initié dans le cadre du programme *International Doctoral Clusters* de l’Université de Toronto, qui favorise la formation doctorale grâce à des collaborations internationales en recherche. L’équipe du KAIST a utilisé un algorithme d’optimisation bayésienne multi-objectifs en apprentissage automatique. Cet algorithme a appris à partir de géométries simulées pour prédire les configurations idéales permettant d’améliorer la répartition des contraintes et le ratio résistance-poids des conceptions nano-architecturées. Serles a ensuite utilisé [une imprimante 3D par polymérisation à deux photons](https://www.voxelmatters.com/researchers-3d-print-flexible-mems-using-2pp/), située au Centre de Recherche et d’Application en technologies fluidiques (CRAFT), pour produire des prototypes destinés à une validation expérimentale. Cette technologie permet [d’imprimer en 3D à l’échelle micro et nanométrique](https://www.voxelmatters.com/fr/horizon-microtechnologies-recoit-un-financement-de-esa/), créant ainsi des nanolattices en carbone optimisés. Ces nanolattices optimisés ont plus que doublé la résistance des conceptions existantes, supportant un stress de 2,03 mégapascals par mètre cube par kilogramme de densité, soit environ cinq fois plus que le titane. « *C’est la première fois que l’apprentissage automatique est appliqué pour optimiser des matériaux nano-architecturés, et nous avons été surpris par les améliorations* », a déclaré Serles. « *L’algorithme n’a pas simplement reproduit des géométries réussies à partir des données d’entraînement. Il a appris ce qui fonctionnait ou non pour proposer de nouvelles géométries de treillis inédites. L’apprentissage automatique est généralement très gourmand en données, mais l’algorithme d’optimisation bayésienne multi-objectifs n’a eu besoin que de 400 points de données, là où d’autres en nécessiteraient 20 000 ou plus. Nous avons ainsi pu travailler avec un ensemble de données plus restreint, mais de très haute qualité.* » ![Researchers from the University of Toronto have designed nano-architected materials using ML and 3D printing.](https://www.voxelmatters.com/wp-content/uploads/2025/01/Tobin-Filleter-and-Peter-Serles-650x433-1.jpg) « *Nous espérons que ces nouvelles conceptions de matériaux mèneront à des composants ultra-légers pour des applications aérospatiales, comme les avions, hélicoptères et engins spatiaux, permettant de réduire la consommation de carburant pendant le vol tout en maintenant sécurité et performance* », a ajouté Filleter. « *Cela pourrait également contribuer à réduire l’empreinte carbone importante des vols. Par exemple, remplacer des composants en titane d’un avion par ce matériau pourrait permettre d’économiser 80 litres de carburant par an pour chaque kilogramme de matériau remplacé* », a expliqué Serles. D’autres contributeurs à ce projet incluent les professeurs Yu Zou (MSE), Chandra Veer Singh (MSE), Jane Howe (MSE, ChemE), et Charles Jia (ChemE), ainsi que des collaborateurs internationaux de l’Institut de technologie de Karlsruhe (KIT) en Allemagne, de [l'Institut de technologie du Massachusetts (MIT)](https://www.voxelmatters.com/mit-3d-prints-water-filters-inspired-by-mobula-rays/) et de l’Université Rice aux États-Unis. « *Ce projet multifacette a rassemblé divers aspects des sciences des matériaux, de l’apprentissage automatique, de la chimie et de la mécanique pour nous aider à améliorer et à mettre en œuvre cette technologie* », a déclaré Serles, aujourd’hui boursier Schmidt Science à l’Institut de technologie de Californie (Caltech). « *Nos prochaines étapes viseront à améliorer l’échelle de production de ces conceptions de matériaux pour permettre des composants macroscopiques à coût réduit », a ajouté Filleter. « Nous continuerons également à explorer de nouvelles conceptions visant à réduire encore davantage la densité tout en maintenant une résistance et une rigidité élevées*. »