2025 MIAM - Matériaux innovants par apprentissage machine

Il repose sur l’exploitation combinée de données expérimentales et synthétiques, couplée à des approches d’intelligence artificielle et de modélisation physique, garantissant des prédictions fiables malgré les incertitudes inhérentes aux matériaux. Cette approche innovante, portée par plusieurs laboratoires d’Ingénierie@Lyon, vise à structurer et partager des bases de données robustes, à développer des algorithmes frugaux et à proposer des méthodologies adaptées aux enjeux industriels. En facilitant l’intégration des matériaux optimisés dans des secteurs clés (transport, énergie, fabrication avancée), le projet contribue à renforcer la compétitivité industrielle et à répondre aux défis environnementaux, en visant notamment une utilisation finale parcimonieuse des ressources.

Abaques – Polymères – Rugosité – Comportement grande déformation – Apprentissage automatique