Les ingénieurs de l’Université du Colorado à Boulder ont réussi à combiner la simulation informatique avancée avec l’intelligence artificielle. Une technologie qui a pour objectif de prédire comment les composants électroniques tomberont en panne.
Dans ses dernières recherches, le physicien et ingénieur aérospatial Sanghamitra Neogi et ses collègues ont cartographié les propriétés physiques de petits composants constitués d’atomes. Ils ont ensuite utilisé des techniques d’apprentissage automatique pour évaluer le comportement de structures plus grandes constituées des mêmes composants.
Cette recherche peut apporter de bonnes nouvelles aux produits électroniques de notre vie quotidienne. Elle peut considérablement améliorer la conception des téléphones intelligents et des voitures électriques aux nouveaux ordinateurs quantiques. D’ailleurs, selon le physicien, un jour, les ingénieurs pourront utiliser l’intelligence artificielle dans l’électronique pour trouver des défauts dans la conception des composants électroniques.
Ce projet s’inscrit dans le cadre des travaux de l’ingénieur. Neogi s’intéresse effectivement à la manière dont le monde des très petits objets, comme l’agitation des atomes, peut aider les gens à construire des ordinateurs nouvelles générations et plus efficaces, même ceux qui s’inspirent du cerveau humain.
« Plutôt que d’attendre des années pour comprendre pourquoi des appareils tombent en panne, nos méthodes peuvent nous permettre de savoir a priori comment un appareil va fonctionner avant même de le construire », a déclaré M. Neogi.
L’intelligence artificielle dans les hotspots
Ses dernières recherches portent sur un point de friction important dans l’industrie électronique : les hotspots. Neogi explique que la plupart des outils informatiques modernes comportent un grand nombre d’imperfections. Ils peuvent comporter de petits défauts dans les composants électroniques qui provoquent une accumulation de chaleur à certains endroits. De tels « hotspots » rendent également votre smartphone beaucoup moins efficace.
Le problème, selon lui, est que les ingénieurs qui s’appuient sur des simulations informatiques ou modèles, ont du mal à prévoir à l’avance où ces points faibles sont susceptibles de se trouver. Neogi pense que l’intelligence artificielle dans l’électronique peut aider les ingénieurs à concevoir de meilleurs appareils.
Des atomes aux dispositifs
Dans cette étude, Neogi et ses collègues ont mis au point un modèle informatique qui fait appel à l’intelligence artificielle. L’objectif étant de connaître les propriétés physiques de ces blocs de construction, c’est-à-dire la façon dont les atomes et les électrons s’assemblent pour déterminer le paysage énergétique d’un matériau. Le modèle peut ensuite extrapoler à partir de ces blocs de base pour estimer la distribution de l’énergie dans un ensemble d’atomes beaucoup plus grand.
Son équipe a encore beaucoup de chemin à parcourir avant de pouvoir identifier tous les points faibles potentiels d’un appareil. Mais, jusqu’à présent, le modèle du groupe s’est avéré efficace. Neogi et ses collègues ont utilisé l’outil pour prédire avec précision les propriétés de plusieurs matériaux du monde réel fabriqués à partir de silicium et de germanium.
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