IA physiquement informée pour l’analyse et la modélisation de la plasticité des matériaux

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Contexte scientifique

La chaire DeepPlasticity, financée dans le cadre du programme MIAI Cluster IA, débutera en juin pour une durée de quatre ans. Elle associe le Laboratoire SYMME (Université Savoie Mont Blanc) et l'Institut Pascal (Université Clermont Auvergne) autour du développement de nouvelles approches d'intelligence artificielle physiquement informée pour l'étude de la déformation plastique des matériaux.

Les avancées récentes en mécanique expérimentale permettent aujourd'hui d'acquérir des quantités considérables de données grâce aux mesures de champs cinématiques et thermiques. Les techniques telles que la corrélation d'images numériques (DIC), la thermographie infrarouge ou l'instrumentation multi-capteurs offrent une vision toujours plus détaillée des phénomènes mécaniques. Cependant, cette richesse de données crée un véritable plafond de verre : les volumes d'informations générés deviennent tels qu'ils limiten...