SIMOICS : Simulation et Instrumentation pour l’Optimization Multi- Objectif par Intelligence Artificielle – Cold Spray.

L’objectif est de combiner les outils afin de converger rapidement vers une solution en réalisant le minimum de simulations et/ou d’expériences sur le système réel. Pour cela, l’INRIA et le LORIA concentreront leurs efforts sur la construction de modèles de substitutions prenant en compte des données issues d’expérimentations et de simulations, la génération de multiples solutions performantes grâce à des algorithmes évolutonnaires « Quality-Diversity » et l’utilisation d’outils d’Optimization multi-objectif « boite noire ». Afin d’alimenter les modèles d’intelligence artificielle, les procédés de ColdSpray et les post-traitements seront instrumentés et simulés. Pour une meilleure compréhension, et optimiser les performances des modèles d’intelligence artificielle, les procédés d’élaboration de matériaux seront considérés en sous-systèmes, correspondant aux phases : 1. de projection (transport des particules dans le gaz vecteur [distributeur et source enthalpique]), 2. de dépôt (impact et adhésion des particules sur le subjectile) et 3. de post-traitement (refusion par laser, recuit de densification par traitement thermique non conventionnel). La caractérisation des échantillons en fin de ligne sera également nécessaire pour évaluer les propriétés et performances des matériaux, qui sont nécessairement un des objectifs à optimiser. Les données expérimentales serviront à calibrer les modèles d’intelligence artificielle et algorithmes d’Optimization. Le projet SIMOICS repose donc sur 3 piliers interdépendants qui sont : l’instrumentation, la simulation numérique, la collecte et le traitement de données par intelligence artificielle pour résoudre des problèmes aux solutions et objectifs multiples. L’ambition de SIMOICS est d’une part de développer des outils online et offline pouvant être déployés sur d’autres plateformes de procédés et de projets de recherche accélérée de matériaux, et d’autre part d’ouvrir les plateformes de synthèse par Cold Spray haute et basse pression à d’autres applications que la corrosion et les alliages à mémoire de forme (PEPR A-DREAM et ARTEMIS), grâce à une recherche de paramètres optimaux assistée par IA.

Le projet s’appuie sur des équipes du LORIA, reconnues dans la conception d’outils et méthodes pour l’Optimization de systèmes complexes par Intelligence Artificielle ; de l’INRIA pour le
développement d’outils d’Optimization pour des systèmes robotisés basés sur le machine learning ; les équipes de MATEIS et du CEA, hébergeant respectivement les plateformes de Cold Spray haute et basse pression. Ces dernières mettront à profit leurs moyens et connaissances dans les domaines de synthèse et caractérisation des matériaux, d’instrumentation et simulation numérique des procédés.