(CONNECT) Des chercheurs du Laboratoire fédéral d'essai des matériaux et de recherche (Empa) à Thoune utilisent l'apprentissage automatique pour permettre un traitement laser plus efficace. Selon un communiqué de presse, le traitement des métaux au laser est considéré comme polyvalent et permet d'obtenir une précision maximale. Les procédés laser sont toutefois très sensibles et nécessitent de longues séries d'essais. Grâce à l'intelligence artificielle, les chercheurs veulent réduire les séries d'essais et la consommation de matériel.
Les chercheurs travaillent actuellement sur la fabrication additive (Powder Bed Fusion/PBF), c'est-à-dire l'impression 3D de métaux par laser. Actuellement, ce procédé nécessite souvent de nombreux essais préalables pour trouver les paramètres optimaux tels que la vitesse de balayage et la puissance du laser pour un composant. Les paramètres varient en effet fortement en fonction du matériau. De nombreuses entreprises ne peuvent donc pas se permettre d'utiliser la PBF", explique le chercheur Giulio Masinelli.
Les chercheurs utilisent l'apprentissage automatique pour optimiser les séries d'essais pour la fabrication additive. Pour cela, ils utilisent des capteurs optiques contenus dans les machines laser. Les scientifiques entraînent l'IA à "voir" à partir des données et à déterminer ainsi les paramètres optimaux. Cela réduit jusqu'à deux tiers le nombre de séries d'essais nécessaires et diminue ainsi les coûts de matériel. "Nous espérons qu'avec notre algorithme, même les non-experts pourront utiliser des appareils PBF", a déclaré Masinelli.
Les scientifiques prévoient d'élargir le champ d'application de l'IA dans les procédés laser. Un autre projet prévoit non seulement de réduire les séries d'essais, mais aussi d'optimiser le processus de fabrication lui-même. Ils sont soutenus dans leurs projets par des partenaires issus de la recherche et de l'industrie. ce/ja