AIWizard™: moderniser la science des matériaux grâce à l’intelligence artificielle
Pourquoi l’analyse thermique est-elle importante ?
Il faudrait toujours lire l’étiquette d’un nouveau médicament avant de le stocker. Cela tient au fait que ceux-ci, qu’ils soient sous forme liquide, poudre ou comprimés, sont susceptibles de se dégrader au-delà d’une certaine température. Aujourd’hui, les chimistes médicinaux peuvent employer la calorimétrie différentielle à balayage (DSC, differential scanning calorimetry) pour déterminer les effets de la température sur les principes actifs des médicaments.
La DSC est un outil d’analyse thermique qui permet de suivre l’évolution des propriétés physiques des matériaux ou substances sous l’effet de la température et du temps. Les chimistes peuvent ainsi déterminer avec précision le moment où le comportement moléculaire de la matière change (subit une transition thermique), entraînant par exemple sa fusion ou sa cristallisation. Avec ces informations, les fabricants peuvent garantir la stabilité de la substance dans les produits conditionnés, afin de ne pas compromettre la sécurité des consommateurs.
L’industrie pharmaceutique n’est pas le seul secteur à bénéficier de la DSC. Celle-ci est utilisée dans une multitude de domaines et secteurs d’activité de la R&D à l’analyse des modes de défaillance et aux contrôles qualité. Aujourd’hui, METTLER TOLEDO, le CSEM et la ZHAW font entrer la science des matériaux dans une nouvelle ère, celle du deep learning et des statistiques avancées pour aider les scientifiques à tirer plus rapidement leurs conclusions des résultats d’une analyse par DSC
Qu'est ce qu'AIWizard™?
Développée par le CSEM pour METTLER TOLEDO, AIWizard™ est une solution de deep learning intégrée à leur logiciel d’analyse thermique STARe. Cet outil logiciel marque automatiquement les points auxquels les transitions thermiques se produisent dans les résultats d’une analyse par DSC. Cette approche est particulièrement utile lors des tests de nouveaux produits contenant plusieurs matériaux dont les constituants peuvent être inconnus.
La particularité d’AIWizard™ repose sur une « solution de deep learning spécialiste de la chimie », selon le terme employé par le CSEM.
Le deep learning, véritable levier de la transformation
La mise en œuvre réussie de la solution orientée données du CSEM, associée à l’architecture de réseau de neurones adaptée à la chimie, n’est qu’un début. L’architecture de deep learning a le potentiel de conquérir de nombreux domaines industriels, de la maintenance prédictive et du contrôle qualité aux jumeaux numériques, à l’optimisation des processus, et plus encore.