Une équipe de recherche envisage un avenir radieux grâce à l’apprentissage automatique actif en génie chimique

Les chercheurs en génie chimique disposent d’un nouvel outil puissant : l’apprentissage automatique actif. Dans un récent article de perspective publié dans Ingénierie, l’équipe de recherche de Kevin M. Van Geem à l’Université de Gand explore le potentiel de l’apprentissage automatique actif pour révolutionner le domaine du génie chimique. En combinant l’apprentissage automatique avec la conception d’expériences, l’apprentissage automatique actif promet d’améliorer l’efficacité et la rentabilité de la recherche, à toutes les échelles du génie chimique.

Les algorithmes d’apprentissage automatique actif offrent une plus grande flexibilité et des performances supérieures par rapport aux algorithmes de conception d’expériences traditionnels. Cependant, malgré leur potentiel, les applications de l’apprentissage automatique actif en génie chimique restent limitées. L’article identifie trois défis clés qui entravent son adoption généralisée : convaincre les chercheurs expérimentaux, garantir la flexibilité dans la création de données et améliorer la robustesse des algorithmes d’apprentissage automatique actif.

L’enquête menée par l’équipe de Van Geem met en évidence le large spectre d’applications actives d’apprentissage automatique en génie chimique. Néanmoins, l’article souligne la nécessité de vulgariser l’apprentissage automatique actif auprès des chercheurs expérimentaux et de surmonter les obstacles existants. Pour relever ces défis, l’article propose des efforts de collaboration entre experts en apprentissage automatique et ingénieurs chimistes.

La collaboration sensibiliserait non seulement à l’apprentissage automatique actif, mais faciliterait également la personnalisation et l’optimisation d’algorithmes basés sur des unités et procédures expérimentales spécifiques.

Surmontant la barrière de la sélection expérimentale initiale sous-optimale, l’intégration de l’apprentissage par transfert et de l’apprentissage actif avec des modèles multi-fidélité est suggérée. En outre, l’article souligne l’importance d’adapter les algorithmes généraux d’apprentissage automatique actif pour répondre aux contraintes de différentes configurations, étendant ainsi le domaine d’application de l’apprentissage automatique actif.

L’apprentissage automatique actif a le potentiel de révolutionner divers aspects de la recherche en génie chimique, de la conception de molécules et de catalyseurs à la conception de réactions et de réacteurs. Cependant, pour libérer tout son potentiel, il est crucial de combler le fossé entre les experts en apprentissage automatique et les ingénieurs chimistes. Ce faisant, il est non seulement possible d’affiner les algorithmes actifs d’apprentissage automatique, mais également d’améliorer les performances de ces algorithmes.

L’article se termine en soulignant l’importance d’harmoniser la synthétisabilité et la créativité dans l’apprentissage automatique actif. Des avancées prometteuses dans ce domaine permettront aux ingénieurs chimistes de tirer parti de l’apprentissage automatique actif comme outil essentiel, facilitant des découvertes scientifiques autonomes et efficaces. En fin de compte, cela contribuera à une industrie chimique plus durable à l’avenir.

Nan Zhang, rédactrice en chef du sujet de l’ingénierie chimique, métallurgique et des matériaux de Ingénieriea commenté : « Alors que l’apprentissage automatique actif continue de mûrir, l’avenir s’annonce prometteur pour les ingénieurs chimistes. L’automatisation croissante et le développement d’algorithmes plus efficaces ouvriront la voie à de nouvelles découvertes et avancées dans le domaine. Avec une meilleure collaboration et une adoption plus large, l’apprentissage automatique actif continue de mûrir. l’apprentissage automatique est sur le point de devenir un atout fiable dans la boîte à outils de l’ingénieur chimiste.