Les avancées récentes dans le domaine de l’apprentissage automatique ouvrent de nouvelles perspectives pour la prédiction des propriétés des matériaux, notamment lorsque les données disponibles sont limitées. Grâce à des modèles intelligents, il est désormais possible d’anticiper le comportement de divers matériaux en combinant des informations provenant de plusieurs propriétés. Cette approche innovante, qui utilise des techniques telles que l’apprentissage par transfert, permet d’optimiser les phases de formation des modèles en exploitant efficacement les données existantes, favorisant ainsi la découverte de nouveaux matériaux aux caractéristiques souhaitées.
L’utilisation de l’apprentissage automatique dans la science des matériaux représente une avancée significative pour la prédiction des propriétés des matériaux, même lorsque les données disponibles sont limitées. En exploitant des techniques optimisées, les chercheurs parviennent à combiner différentes propriétés matérielles pour élaborer des modèles de prédiction plus précis. Cette approche ouvre la voie à la découverte de matériaux innovants, tels que des semi-conducteurs spécialement conçus, en surmontant les défis liés aux coûts et au temps associés à l’expérimentation traditionnelle.
État des lieux des méthodes actuelles
Les ingénieurs matériaux se tournent de plus en plus vers des modèles d’apprentissage automatique pour identifier les matériaux capables d’afficher des propriétés spécifiques, notamment les bandes de conduction électroniques, les charges de formation, ou encore certaines propriétés mécaniques. Cependant, le principal obstacle à cette quête réside dans l’accès à des données suffisantes pour former efficacement ces modèles. Les tests de matériaux étant souvent complexes et coûteux, les données disponibles sont bien souvent insuffisantes pour garantir une formation fiable et robuste des modèles d’apprentissage automatique.
Introduction de l’apprentissage par transfert
Face à cette problématique, des chercheurs de l’Indian Institute of Science (IISc), en collaboration avec l’University College London, ont mis au point des méthodes de machine learning basées sur l’apprentissage par transfert. Ce processus implique une phase de pré-formation sur un large ensemble de données, suivie de l’ajustement du modèle à un ensemble de données plus limité. Ce mécanisme de transfert permet au modèle d’acquérir des compétences générales avant de les adapter à des tâches spécifiques, augmentant ainsi sa précision et son efficacité.
Conception de modèles à partir de données variées
Au cœur de cette démarche se trouve l’idée d’utiliser des données sur plusieurs propriétés des matériaux simultanément. En formant un modèle sur un éventail de propriétés matérielles, la capacité prédictive du modèle peut être renforcée, même lorsqu’il s’agit de cibler une seule propriété pour laquelle les données sont rares. Un exemple illustratif de cette approche est l’utilisation d’organisations de données structurées sous forme de Graph Neural Networks (GNNs), qui représentent les données sous forme de graphes afin de conserver les interactions et les relations entre les atomes dans une structure cristalline.
Optimisation du modèle via pré-entraînement et ajustement
Les chercheurs ont également développé une méthode dénommée Multi-property Pre-Training (MPT), où le modèle est pré-entraîné sur sept propriétés distinctes de matériaux 3D. Cette technique permet non seulement d’améliorer la performance du modèle, mais elle offre également une capacité inattendue à prédire des propriétés, comme la ‹valeur de la bande interdite› pour des matériaux 2D, sur lesquels le modèle n’a pas été directement formé. Il s’agit d’un pas en avant dans l’utilisation des ressources de données disponibles de manière organisée et efficace.
Implications et applications futures
La technologie ainsi développée pourrait influencer plusieurs secteurs, en particulier dans le domaine des batteries. En prédisant la rapidité avec laquelle les ions peuvent circuler dans les électrodes, ces modèles offrent des perspectives prometteuses pour la création de dispositifs de stockage d’énergie plus performants. En outre, les modèles peuvent également aider à optimiser la conception de semi-conducteurs, en évaluant leur propension à former des défauts ponctuels, ce qui pourrait contribuer à l’essor de l’industrie des semi-conducteurs en Inde.
Ces avancées témoignent du potentiel immense de l’apprentissage automatique dans la découverte de nouveaux matériaux, rendant cette technologie accessible même aux chercheurs confrontés à des ensembles de données restreints. À terme, il est raisonnable de s’attendre à une généralisation de ces méthodes, ouvrant la voie à des applications encore plus variées dans le domaine des matériaux.
EN BREF
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