La création de nanomatériaux par pyrolyse à la flamme est complexe, mais les scientifiques d'Argonne ont découvert comment l'application de l'intelligence artificielle peut faciliter le processus et améliorer les performances.

Au cours d'une visite de l'installation de recherche sur la fabrication et l'ingénierie du laboratoire national d'Argonne du département américain de l'Énergie, Marius Stan, le responsable de la conception de matériaux intelligents au sein de la division des matériaux appliqués (AMD) d'Argonne, rencontré une nouvelle configuration expérimentale. Alors qu'il observait la machine dans l'expérience, qui s'appuie sur la flamme pour produire des nanomatériaux, il a eu une pensée :l'intelligence artificielle pourrait-elle être utilisée pour optimiser ce processus complexe ?

Lorsqu'on lui a demandé d'expliquer le processus, Stan l'a dit simplement :"C'est là que les scientifiques mettent des produits chimiques dans une flamme et attendent un miracle - que des particules apparaissent à la fin du processus, particules qui ont des propriétés importantes pour une variété d'applications." La pyrolyse par pulvérisation à la flamme est une technologie qui permet la fabrication de nanomatériaux en grands volumes, qui à son tour est essentiel à la production d'une large gamme de matériaux industriels, comme les catalyseurs chimiques, électrolytes/cathodes et pigments de batterie.

Avance rapide jusqu'en juillet 2020 et publication de "Frame spray pyrolysis optimisation via statistics and machine learning" dans la revue Matériaux et conception , un article rédigé par une équipe de recherche AMD qui a montré que le processus de pyrolyse par pulvérisation à la flamme pouvait en fait être optimisé pour créer des matériaux plus performants qui pourraient aider à transformer la fabrication nationale.

Les chercheurs ont découvert comment modifier la chimie d'un matériau et ajuster les paramètres de la machine à l'aide de techniques statistiques avancées.

« Nous avons décidé de nous intéresser à la production de silice, essayer d'influencer la qualité de la poudre, " a déclaré Noah Paulson, un scientifique des matériaux informatiques et l'auteur principal de l'article, avec Joe Libera, un scientifique principal des matériaux qui exploite la pyrolyse par pulvérisation à la flamme du laboratoire, et Stan. « Nous avons découvert que nous pouvions utiliser l'apprentissage automatique pour contrôler les entrées dans la configuration de la pyrolyse par pulvérisation à la flamme - et c'est complexe, il y a beaucoup d'intrants différents et obtenez les résultats souhaités. "

Paulson a ajouté que la silice a été choisie car elle est bien adaptée à la modélisation informatique, mais les résultats de l'étude pourraient aboutir à une vaste gamme de matériaux améliorés, comme les électrodes de batterie par exemple. "Si vous avez une voiture et que vous voulez doubler l'autonomie de cette voiture avec une seule charge, vous avez besoin de meilleurs matériaux de batterie. C'est ce qui nous limite en termes d'applications."

Le rôle de l'intelligence artificielle dans la recherche a été particulièrement remarquable. Stan, qui a consacré une grande partie de sa carrière à l'étude des relations entre l'homme et la machine, a déclaré que le niveau d'analyse de ce projet était si complexe qu'il en était presque irréalisable pour un être humain.

« C'est une démonstration que nous pouvons créer un algorithme et un logiciel qui peuvent également contrôler un processus, sinon mieux, qu'un humain peut. Cela impliquait tellement de paramètres que l'intelligence artificielle était nécessaire pour augmenter notre cerveau dans le traitement de cette information, " a déclaré Stan. "Nous n'aurions pas pu extraire ces résultats des données par observation uniquement, parce qu'il y avait tellement de dimensions."

Paulson a accepté. "Le cœur de cette technologie est l'apprentissage automatique qui nous permet d'optimiser ces conditions de traitement sans intervention humaine, " a déclaré Paulson. " Nous sommes essentiellement capables de nous concentrer sur la distribution de la taille des particules (nous voulons) en une seule journée d'expériences, par rapport à ce qui pourrait prendre plusieurs semaines."

Regarder vers l'avant, Paulson et Stan ont souligné d'autres recherches possibles impliquant à la fois les aspects expérimentaux et informatiques.

Au Centre de recherche sur la fabrication et l'ingénierie, les membres de l'équipe de recherche cherchent à se connecter avec des partenaires industriels pour étudier comment le logiciel du projet peut mieux contrôler la combustion et les processus chimiques qui font partie de la pyrolyse par pulvérisation à la flamme. À la fois, ils espèrent tirer parti du prochain supercalculateur hautes performances Aurora d'Argonne et de ses capacités exascales, pour aider à la nature informatique intensive du travail.

Paulson pense que ce genre d'efforts aboutira finalement à la capacité de produire de meilleurs matériaux, qui est un précurseur du progrès sur de nombreux fronts technologiques différents.

"Les matériaux sont le véritable goulot d'étranglement, " a-t-il expliqué. " Si nous pouvons trouver un moyen de traduire les succès que nous voyons dans le laboratoire en matériaux qui peuvent être fabriqués à des coûts raisonnables, alors nous pourrons activer ces technologies dont le monde a vraiment besoin."