Une étude menée par le laboratoire national d’Oak Ridge du ministère de l’Énergie détaille comment des chercheurs en intelligence artificielle ont créé un modèle d’IA pour aider à identifier de nouveaux alliages utilisés comme blindage pour les composants d’applications de fusion dans un réacteur de fusion nucléaire. Ces résultats marquent une étape majeure vers l’amélioration des installations de fusion nucléaire.
Ce projet a débuté il y a plusieurs années sous la direction de David Womble, ancien directeur de l’Initiative IA. Massimiliano Lupo Pasini, scientifique des données IA de l’ORNL, a plaidé pour qu’il se poursuive dans le cadre du domaine d’activité Intelligence artificielle pour la découverte scientifique (AISD) de l’initiative. Les résultats de cette étude sont les suivants : publié dans le journal Données scientifiques.
« Ces alliages sont nécessaires pour atteindre des performances exceptionnelles à très haute température, tant en termes de résistance aux hautes températures que de propriétés mécaniques structurelles nécessaires à leur utilisation dans des centrales nucléaires complexes », a déclaré Lupo Pasini.
Traditionnellement, ces matériaux étaient fabriqués à partir de tungstène comme élément principal, avec des éléments supplémentaires injectés en complément. Cette composition d’alliage s’est avérée résistante aux températures élevées, mais n’était pas constante dans le maintien d’un blindage adéquat.
« Récemment, la communauté scientifique des matériaux a exploré la possibilité de remplacer ces matériaux de technologie standard par quelque chose de complètement nouveau et disruptif », a déclaré Lupo Pasini.
Identifier les combinaisons métalliques potentielles est toutefois un défi majeur compte tenu du grand nombre de possibilités. Guidés par l’IA, les chercheurs peuvent contourner la période apparemment interminable d’essais et d’erreurs pour trouver plus efficacement des alliages candidats viables.
Lupo Pasini s’est associé à German Samolyuk, Jong Youl Choi, Markus Eisenbach, Junqi Yin et Ying Yang et a généré les données pour créer un modèle d’IA qui a identifié trois éléments à tester comme candidats potentiels à la création de nouveaux alliages. Choi, Eisenbach et Yin travaillent à la direction de l’informatique et des sciences computationnelles de l’ORNL, tandis que Samolyuk et Yang travaillent à la direction des sciences physiques.
Cependant, cette base de données générée par l’IA ne représente que la première moitié du projet. Les données générées seront utilisées par les auteurs pour des recherches ultérieures consacrées au développement, à la formation et au déploiement de modèles ML pour la découverte et la conception de matériaux.
« Pour soutenir la conception de nouveaux alliages réfractaires à haute entropie, nous devons couvrir six éléments », a déclaré Lupo Pasini. « De plus, comme les calculs de mécanique quantique sont très coûteux à exécuter sur les superordinateurs existants, les données à elles seules ne suffiront pas. »
Les calculs quantiques coûteux n’étaient pas le seul défi à surmonter lorsque l’équipe a créé les bases de son modèle d’IA, a déclaré Lupo Pasini.
« Il a fallu un nombre assez important d’heures de travail sur les supercalculateurs Perlmutter et Summit pour générer les données que nous venons de publier », a-t-il déclaré. « La génération des données a pris plus d’un an. »
Le supercalculateur Perlmutter est situé au Lawrence Berkeley National Laboratory, tandis que Summit, qui fait partie de l’Oak Ridge Leadership Computing Facility, est hébergé à l’ORNL. Les deux systèmes informatiques sont des installations utilisées par le DOE Office of Science.
La prochaine étape de l’équipe consiste à prendre ces données générées et à les utiliser pour former le modèle d’IA qui accélérera la vaste gamme de composés issus du mélange des six éléments à différentes concentrations sous forme d’alliages.
« Nous essayons d’aider les scientifiques des matériaux avec leurs approches d’essais-erreurs pour identifier le pourcentage relatif des différents éléments qui doivent être mélangés afin de créer des alliages qui peuvent conduire à des avancées technologiques disruptives dans la fusion », a ajouté Lupo Pasini.
Plus d’informations :
Massimiliano Lupo Pasini et al., Données de premiers principes pour les alliages de niobium-tantale-vanadium en solution solide avec des structures cubiques centrées sur le corps, Données scientifiques (2024). DOI : 10.1038/s41597-024-03720-3