L'intelligence artificielle pour trouver «la meilleure forme possible» en ingénierie

Neural Concept, start-up basée à l’Innovation Park à l’EPFL de Lausanne, était présente aux Applied Machine Learning Days. Elle propose d’appliquer les principes du deep learning à la conception géométrique afin d’optimiser divers paramètres physiques, par exemple l’aérodynamisme. De quoi réduire les coûts et temps de production. Luca Zampieri, ingénieur pour Neural Concept explique le concept dans la vidéo ci-dessus.

Pourquoi c’est important. «Traditionnellement, un ingénieur va réaliser un design et le tester», explique Luca Zampieri, «il va donc essayer peut-être 10 ou 50 designs par jour maximum» puis réaliser des simulations numériques, par exemple d’écoulement fluide dans le cas de l’aérodynamisme. Neural Concept promet de pouvoir tester, grâce au deep learning, «des millions de designs» afin de non pas «trouver une forme suffisamment bonne» mais bien «la meilleure», avance l’ingénieur. Une technologie qui a déjà fait ses preuves puisque la start-up de l’EPFL a développé grâce à cette technologie un vélo de course à l'aérodynamisme optimisé, qui a battu deux records du monde de vitesse.