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Développer des boîtes quantiques sur mesure, en moins d’une heure grâce à l’intelligence artificielle

Posté le par Arnaud Moign dans Chimie et Biotech

Les boîtes quantiques de type pérovskite à base d’halogénure de plomb (LHP QD) font partie des matériaux d’avenir pour les applications optoélectroniques. Néanmoins, le contrôle des différents paramètres qui entrent en jeu dans leur synthèse demeure un défi. Une équipe américaine de chercheurs a développé une méthode de production ultrarapide et autonome, utilisant une IA : le chimiste artificiel.

Dans un précédent article, nous vous présentions la première version du chimiste artificiel. Cette technologie associant dispositifs de production chimique, de mesure des résultats et intelligence artificielle était alors au stade de la faisabilité. En plus de permettre d’accélérer les opérations de R&D, cette version 2.0 est capable de produire chaque jour des kilogrammes de boîtes quantiques à haute valeur ajoutée et sur-mesure, ce qui ouvre la voie vers une industrialisation.

Une méthode de fabrication en trois phases

Du point de vue de l’utilisateur, la synthèse de boîtes quantiques avec le chimiste artificiel 2.0 se fait en trois phases :

  • Phase 1 : l’utilisateur renseigne les paramètres recherchés, comme la couleur de la lumière qu’il veut obtenir.
  • Phase 2 : étape de R&D. Le chimiste artificiel conduit de manière autonome une série d’expérimentations rapides afin d’identifier le matériau optimal et la manière la plus efficace de le produire.
  • Phase 3 : passage en mode production afin d’obtenir la quantité de matériau désirée.

Deux réacteurs microfluidiques modulaires guidés par IA

Le chimiste artificiel 2.0 dispose de deux réacteurs microfluidiques opérant en série. Conçu pour être autonome, le système a l’avantage de permettre aux utilisateurs de passer d’un matériau à l’autre sans qu’il soit nécessaire d’arrêter la machine. Le fonctionnement détaillé est disponible dans le papier publié récemment en open access dans le journal Advanced Intelligent Systems.

Illustration du procédé de fabrication continue et à la demande de LHP QD inorganiques, grâce à 2 réacteurs microfluidiques modulaires assistés par IA (crédit : Milad Abolhasani)

Développer un tel système, aussi autonome pour les phases de R&D que de production n’a pas été simple. Dans un communiqué de presse, Milad Abolhasani, co-auteur de la publication et professeur assistant d’ingénierie chimique et biomoléculaire à la North Carolina State University (NCSU), précise : « Pour y parvenir, nous avons dû concevoir un procédé qui ne laisse aucun résidu chimique dans les réacteurs et qui permet au système robotique guidé par IA d’ajouter les bons ingrédients, au bon moment, à chaque instant du procédé de production multi-étapes. »

Un système à l’efficacité croissante

Parce qu’il est contrôlé par un algorithme d’intelligence artificielle, le chimiste artificiel 2.0 est capable d’apprendre et de s’améliorer. Milad Abolhasani l’explique :

« La première fois que vous utilisez le chimiste artificiel 2.0 pour produire des boîtes quantiques d’une classe donnée, le robot lance automatiquement une série d’expériences d’apprentissage actif. C’est de cette manière que le cerveau du système robotique apprend la chimie des matériaux. En fonction de la classe du matériau, cette étape d’apprentissage peut prendre entre 1 et 10 heures. »

Que se passe-t-il après cette phase d’apprentissage ? Le système devient capable d’identifier la meilleure formulation possible parmi 20 millions de combinaisons, en moins de 40 minutes.

Par ailleurs, les chercheurs s’attendent à ce que la durée de la phase de R&D diminue à chaque utilisation, à mesure que l’algorithme qui pilote le système apprend et gagne en efficacité.

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