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Diadem : quand l’IA aide à créer de nouveaux matériaux

  • Publié le 28/05/2022
  • Les matériaux innovants sont indispensables pour répondre aux grands défis énergétiques et sociétaux auxquels doit faire face l’humanité. Afin d’accélérer leur développement le CNRS et le CEA se sont associés pour créer le PEPR DIADEM avec 7 partenaires académiques. Mario Maglione, l’un de ses copilotes, nous en explique l’objectif qui est de se servir des technologies pointe, dont l’IA, pour concevoir et mettre sur le marché des matériaux plus performants, durables et issus de matières premières non critiques et non toxiques. Un projet de 85 M€ sur 8 ans !

    « Face aux enjeux sociétaux d’aujourd’hui et de demain autour de l’énergie, du transport, des transitions énergétiques ou numériques, ou encore de la santé, la découverte rapide de nouveaux matériaux est indispensable. Et ces matériaux ou assemblages de matériaux deviennent de plus en plus complexes, avec un nombre considérable de paramètres à prendre en compte pour les synthétiser, les caractériser, optimiser leurs propriétés structurales ou fonctionnelles. Mais nous avons aujourd’hui les technologies nécessaires pour répondre à tous ces défis : Intelligence Artificielle, outils de synthèse et caractérisation rapides, simulations numériques et capacités à gérer de grandes masses de données, automatisation et robotisation, fabrication additive et ingénierie des couches minces… Il faut que le développement de matériaux s’en empare pleinement », expliquait PEPR (Programme et Equipement Prioritaire de Recherche exploratoire) DIADEM (Dispositifs intégrés pour l’accélération du déploiement de matériaux émergents).

    Un programme de 85 M€ sur 8 ans

    Copiloté par le CNRS (Mario Maglione) et le CEA (Frédéric Schuster, Directeur du programme transversal de compétences ‘‘Matériaux et procédés’’), en partenariat avec 7 partenaires académiques (Université de Paris-Saclay, Sorbonne Université, Institut Polytechnique de Paris, Université de Grenoble-Alpes, Université de Lorraine, Université de Bordeaux, Université de Lyon), le PEPR DIADEM est doté d’un budget de près de 85 millions d’euros sur 8 ans, financé dans le cadre du volet recherche du PIA 4 et du plan France Relance.

    En s’appuyant sur les nouvelles technologies, et notamment la puissance de l’intelligence artificielle (IA), le PEPR DIADEM est un programme ambitieux d’accélération de la conception et de la mise sur le marché de matériaux plus performants, durables et issus de matières premières non critiques et non toxiques, contribuant ainsi à la compétitivité des industries françaises, tout en intégrant les aspects environnementaux et sociétaux.

    « Pour accélérer la découverte et la mise sur le marché de matériaux innovants – nous espérons d’un facteur deux à cinq –, notre stratégie repose sur la mise en place en France d’équipements pérennes de haut niveau, pour un budget d’environ 40 M€. Pour cela, nous allons créer le Open Materials Discovery HUB, un réseau de quatre plates-formes distribuées sur le territoire et coordonnées. Ces plates-formes seront des centres d’expertise disposant d’équipements de pointe en synthèse et caractérisation à haut débit, en simulations numériques multi-échelle, ainsi qu’une infrastructure de bases de données avec notamment des outils de stockage et d’apprentissage. Toutes utiliseront des outils d’Intelligence Artificielle et donneront accès aux infrastructures de qualité dont la France dispose déjà, tels les synchrotrons Soleil et ESRF. Elles auront aussi un lien fort avec le centre ‘‘L’IA pour les sciences et les sciences pour l’IA’’ lancé récemment par le CNRS. Ces structures variées expérimenteront plusieurs modèles, afin de déterminer ceux qui pourraient devenir les standards de la communauté de recherche », explique Mario Maglione.

    Trouver des approches innovantes

    « De ces plates-formes, mais surtout de leur mise en synergie, naîtra la capacité à renouveler l’innovation en sciences des matériaux. Pour le prouver, des scientifiques français reconnus internationalement mèneront des projets ‘‘démonstrateurs’’ reposant sur les plates-formes. Impliquant 3 à 4 laboratoires sur 2 à 4 ans, ils feront la preuve que les plates-formes permettent la découverte de matériaux clés avec des approches méthodologiques innovantes. »

    Sept de ces projets – plates-formes et démonstrateurs – sont déjà lancés, sept démarreront en septembre et trois autres pourraient les rejoindre d’ici fin 2022. (Voir encadré ci-dessous) Ils permettront la découverte de matériaux d’intérêt et le développement de technologies stratégiques (impressions 3D et 4D, micro-fluidique, robotisation …), et montreront aussi la viabilité de nouvelles approches méthodologiques.

    Ce PEPR consacrera aussi près de 40 % de son budget à une trentaine de projets sélectionnés, à partir de 2024, via trois appels à projets accessibles à l’ensemble de la communauté française concernée (près de 4 000 scientifiques). Ces projets devront s’appuyer sur les plates-formes mises en place par le PEPR et une place importante sera donnée à leur caractère international, en particulier aux collaborations en Europe.

    Ne pas oublier la formation

    Un appel à manifestations d’intérêt sera aussi dédié à la formation initiale et continue des scientifiques français, avec un budget de 3 M€. « Nous envisageons déjà des liens avec des masters et écoles doctorales nationales et internationales, et des colloques se tiendront régulièrement pendant tout le programme, en nous appuyant sur les réseaux européens existants qui s’intéressent déjà à ces questions. Mais nous sommes ouverts aux bonnes idées de la communauté. L’objectif est qu’à la fin du PEPR, un tiers au moins de la communauté française de recherche en matériaux considère l’IA comme un outil de recherche important et à usage quotidien. Et pour cela, il faut des formations efficaces à tous les niveaux », estime Mario Maglione.

    Un contexte mondial

    Les États-Unis ont été précurseurs avec le lancement en 2010 de la Material Genome Initiative (MGI), la Chine et le Japon sont également très actifs. En Europe, des programmes similaires au PEPR DIADEM existent déjà, comme en Allemagne (FAIRmat) ou en Suisse (Marvel), et les questions numériques sont au cœur des discussions, par exemple avec le projet EOSC centré sur l’ouverture des données scientifiques. « À l’occasion du montage de DIADEM, nous avons initié des discussions avec FAIRmat, Marvel et MGI. La France est dans la course au niveau européen, en particulier sur les aspects ‘‘in silico’’ (matériels informatiques, simulations, données). En termes de publications et brevets, les performances du CNRS et du CEA sont reconnues, notamment dans des domaines comme la fabrication additive ou la synthèse à haut débit. Les laboratoires investis dans DIADEM sont aussi déjà impliqués dans une vingtaine de projets européens. Mais il est temps de donner l’impulsion nécessaire pour ne pas se laisser distancer. C’est le but du PEPR : faire en sorte que les scientifiques se rencontrent, échangent et avancent sur des sujets sur lesquels il reste beaucoup à faire », conclu Mario Maglione.

    Jean-François Prevéraud

    Pour en savoir plus : https://www.cea.fr/comprendre/Pages/physique-chimie/essentiel-sur-materiaux.aspx

    14 projets ciblés déjà sélectionnés
    Sept projets ciblés (plates-formes et démonstrateurs) sont déjà lancés, sept démarreront en septembre et trois autres pourraient les rejoindre d’ici fin 2022.

    Les projets ciblés déjà lancés

    •     2FAST (démonstrateur)
      Ce projet vise l’automatisation complète de la synthèse et de la caractérisation en ligne de matériaux à l’aide de puces fluidiques miniaturisées. L’optimisation de ce procédé permettra le criblage haut débit de matériaux, tout en réduisant la quantité de précurseurs chimiques nécessaires pour chaque synthèse.
    •     A-DREAM (démonstrateur)
      Pour accélérer le développement de matériaux résistants à la corrosion, ce projet met en place un ensemble à haut débit de synthèses d’alliages, tests de corrosion/dégradation, et modélisations, le tout couplé à une caractérisation automatisée et à l’utilisation de méthode d’exploration de données et d’apprentissage machine.
    •     DIAMS (démonstrateur)
      Grâce à l’IA, de nouveaux alliages métalliques plus performants, durables et à l’impact environnemental réduit seront conçus et des méthodes rapides de criblage seront développées sur la base de caractérisations structurales et mécaniques à haut débit ainsi que l’imagerie multi-échelle.
    •     FastNano (démonstrateur)
      L’objectif de ce projet est de faire évoluer les capacités de synthèse vers une production à haut débit, couplée à une caractérisation en ligne assistée par IA, afin de développer rapidement les compositions chimiques les plus appropriées pour des nano-matériaux et des matériaux bi-dimensionnels.
    •     Hiway-2-Mat (démonstrateur)
      Ce projet explore l’automatisation et la robotisation de la synthèse de matériaux sous forme de poudres ou de couches minces. Le développement d’outils de synthèse autonomes est un objectif phare de ce projet. Les premières applications visées sont les LED basse consommation, les capteurs intelligents et l’électronique.
    •     RUBIS (démonstrateur)
      Le démonstrateur met l’accent sur les céramiques et les composites thermo-structuraux capables de subir des environnements sévères, avec des applications dans l’aviation, le spatial, l’énergie (notamment nucléaire), les transports ou encore le secteur de la défense. Une usine ‘‘intelligente’’ en améliorera le contrôle qualité et optimisera les performances de produits entièrement personnalisables, réduisant leur coût, leur consommation énergétique et leur impact environnemental.
    •     LIBELUL (plate-forme)
      Mise en place de la plate-forme de caractérisation à haut débit par spectrométrie d’émission atomique de plasma induit par laser (LIBS) et développement d’une plate-forme mobile permettant de se déplacer sur les différents sites de synthèse à haut débit.

    Les projets ciblés qui démarrent en septembre

    •     ADAM (démonstrateur)
      Ce projet se concentre sur les matériaux ‘‘architecturés’’, par exemple produits par impression 3D, aux propriétés optimisées sur mesure. Il entend accélérer leur découverte d’un facteur 10 en utilisant les plates-formes du PEPR.
    •     AMETHYST (démonstrateur)
      Ce projet propose de combiner des méthodes à haut débit et l’IA pour aborder quatre études de cas de matériaux à base de polymères, dont des matériaux bio-sourcés ou à dégradabilité programmable.
    •     MOFs Learning (démonstrateur)
      Ce projet vise à établir la preuve de concept d’une approche méthodologique permettant la synthèse et caractérisation à haut débit de Metal Organic Framework (MOF) sur mesure. Cette approche se base sur l’apprentissage automatique et une base de données des paramètres et propriétés de MOF existants que le projet construira.
    •     Computational Design of Materials
      Mise en place de la plate-forme de modélisation multi-échelle qui vise à faciliter l’accès aux outils de simulation des matériaux, à gérer les bases de données générées par DIADEM et à implémenter l’IA pour la science des matériaux.
    •     High Throughput characterization at METSA
      Mise en place de la plate-forme de caractérisation à haut débit, au sein de la fédération de recherche Microscopie électronique et sonde atomique (METSA) du CNRS.
    •     High Throughput characterization at SOLEIL
      Mise en place de la plate-forme de caractérisation à haut débit, au sein du synchrotron Soleil, infrastructure de recherche portée par le CNRS et le CEA.
    •     High Throughput characterization at ESRF
      Mise en place de la plate-forme de caractérisation à haut débit, au sein de l’European Synchrotron Radiation Facility (ESRF), infrastructure de recherche impliquant le CNRS et le CEA.