IA Conçoit de Nouveaux Planeurs Sous-Marins Inspirés par les Formes des Animaux Marins

MIT et l'Université du Wisconsin-Madison utilisent l'IA pour concevoir des planeurs sous-marins inspirés par les animaux marins Un cadre de conception computationnelle révolutionnaire Marine scientists ont toujours été fascinés par la manière dont les animaux comme les poissons et les phoques nagent avec une grande efficacité malgré leurs formes distinctes. Ces corps ont été optimisés pour une navigation fluide, ce qui leur permet d'utiliser un minimum d'énergie lors de longues migrations. Inspirés par cette hydrodynamique naturelle, des chercheurs de l'Institut de Technologie du Massachusetts (MIT) et de l'Université du Wisconsin-Madison ont mis en place un cadre de conception computationnelle basé sur l'intelligence artificielle (IA) pour explorer de nouvelles formes de planeurs sous-marins. Cette méthode, publiée sur le serveur de prépublication arXiv, utilise des réseaux de neurones pour tester des designs 3D dans un simulateur physique, puis les modifie pour améliorer leur hydrodynamisme. Le processus aboutit à des modèles qui peuvent être fabriqués via une imprimante 3D, consommant moins d'énergie que les machines conçues par l'homme. Objectifs et applications potentielles Le principal objectif de ce projet est de créer des planeurs sous-marins plus efficaces pour l'océanographie. Ces véhicules autonomes peuvent naviguer sans effort à travers les océans, collectant des données précises sur la température de l'eau, le taux de salinité, et les courants. Ils offrent également des insights détaillés sur les impacts du changement climatique. Peter Yichen Chen, chercheur postdoctoral au MIT et affilié au Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL), souligne que leur approche semi-automatisée facilite l'exploration de designs unconventionnels, élargissant ainsi la diversité des formes possible pour les planeurs sous-marins. Le processus de conception Les chercheurs ont recueilli des modèles 3D de plus de vingt formes classiques utilisées pour l'exploration maritime, comme des sous-marins, des baleines, des raies mantas et des requins. Ces modèles ont ensuite été encapsulés dans des « cages de déformation » qui identifient différents points d'articulation. En manipulant ces points, ils ont généré de nouvelles formes. Pour évaluer l'efficacité de ces formes, les chercheurs ont simulé leur comportement à différents « angles d'attaque »—c'est-à-dire la direction sous laquelle le véhicule penchera lors de sa glissade sous l'eau. Optimisation du rapport portance/distance Le réseau neuronal développé par l'équipe simule comment chaque forme réagira aux forces physiques sous-marines, en particulier la portance (la force qui pousse vers le haut) et la traînée (la force qui ralentit le mouvement). L'objectif est d'optimiser le rapport portance/distance, qui indique la capacité du planeur à se déplacer de manière fluide contre la résistance de l'eau. Un rapport portance/distance élevé signifie une navigation plus efficace ; inversement, un rapport bas entraîne un ralentissement important. Expérimentations en milieu contrôlé Pour vérifier la précision de leurs simulations, les chercheurs ont réalisé des expérimentations en milieu contrôlé. La première phase consistait à imprimer en 3D un modèle réduit de leur design à deux ailes, ressemblant à un avion en papier, et à le tester dans le tunnel à vent Wright Brothers du MIT. Les résultats ont montré que le rapport portance/distance prédit par le simulateur était en moyenne seulement 5% plus élevé que celui enregistré dans l'expérience, une petite différence entre la simulation et la réalité. Tests en conditions réelles Pour une évaluation plus complète, l'équipe a imprimé en 3D deux designs qui ont montré les meilleures performances à des angles d'attaque spécifiques : un appareil en forme de jet à 9° et un véhicule à quatre ailes à 30°. Ces planeurs ont été fabriqués avec des carapaces creuses dotées de petits trous pour s'inonder lorsqu'ils sont pleinement submergés, rendant le véhicule plus léger et facile à manipuler hors de l'eau, tout en réduisant les matériaux nécessaires pour sa fabrication. À l'intérieur de ces carapaces, ils ont placé un tube contenant divers équipements, notamment une pompe pour ajuster la flottabilité, un déplaceur de masse pour contrôler l'angle d'attaque, et des composants électroniques. Dans un bassin, les deux designs ont surpassé un glisseur sous-marin traditionnel en forme de torpille. Grâce à des rapports portance/distance supérieurs, les planeurs pilotés par l'IA ont consommé moins d'énergie, rappelant la facilité avec laquelle les animaux marins naviguent. Perspectives futures Bien que ce projet soit une étape prometteuse vers des designs de planeurs plus efficaces, les chercheurs visent encore à réduire le gouffre entre la simulation et la performance réelle. Ils aspirent à développer des machines capables de réagir aux changements soudains de courants, rendant les glisseurs plus adaptés aux océans. Chen ajoute que l'équipe souhaite explorer des formes encore plus fines et optimiser davantage leur cadre de conception pour accélérer le processus, ajouter des fonctionnalités de personnalisation et même concevoir des véhicules miniatures. Évaluation par les professionnels et profil de l'entreprise Les experts de l'industrie reconnaissent le potentiel significatif de cette approche, estimant qu'elle pourrait révolutionner la conception et l'utilisation des planeurs sous-marins pour des missions scientifiques. Le MIT CSAIL, reconnu pour ses travaux en intelligence artificielle et robotique, poursuit sa tradition d'innovation en développant des solutions technologiques avancées pour des défis complexes. Ce projet, mené par Chen, Hagemann et Pingchuan Ma, un chercheur de la société OpenAI, démontre clairement l'impact positif de la collaboration interdisciplinaire dans la recherche scientifique et technologique.