{"id":457974,"date":"2024-08-09T09:26:22","date_gmt":"2024-08-09T07:26:22","guid":{"rendered":"https:\/\/www.eenewseurope.com\/?p=457974"},"modified":"2024-08-09T09:27:53","modified_gmt":"2024-08-09T07:27:53","slug":"lia-cree-des-metamateriaux-acoustiques","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ecinews.fr\/fr\/lia-cree-des-metamateriaux-acoustiques\/","title":{"rendered":"L&rsquo;IA pour cr\u00e9er des m\u00e9tamat\u00e9riaux acoustiques"},"content":{"rendered":"<h3><span style=\"font-size: 16px;\">Des chercheurs cor\u00e9ens ont utilis\u00e9 une m\u00e9thode de conception inverse bas\u00e9e sur l&rsquo;apprentissage profond \u00e9volutif pour d\u00e9velopper un m\u00e9tamat\u00e9riau acoustique complexe.<\/span><\/h3>\n<p>Le m\u00e9tamat\u00e9riau \u00ab\u00a0Ventilated Acoustic Resonator\u00a0\u00bb (VAR) mis au point \u00e0 l&rsquo;universit\u00e9 nationale de Pusan peut r\u00e9duire le bruit et assurer la ventilation simultan\u00e9ment.<\/p>\n<p>Les m\u00e9thodes analytiques conventionnelles ne permettent que des conceptions param\u00e9triques simples et sont difficiles \u00e0 mettre en \u0153uvre pour les VAR de forme complexe. Les chercheurs de Pusan ont d\u00e9velopp\u00e9 une m\u00e9thode de conception inverse bas\u00e9e sur l&rsquo;apprentissage profond qui permet une conception flexible de VAR complexes non param\u00e9triques avec des performances am\u00e9lior\u00e9es, tout en r\u00e9duisant les co\u00fbts de calcul.<\/p>\n<p>La pollution sonore est devenue de plus en plus courante dans les zones urbaines, en raison de la circulation, des activit\u00e9s de construction et des usines. Diverses m\u00e9thodes de r\u00e9duction du bruit ont \u00e9t\u00e9 propos\u00e9es, comme le blocage physique du chemin du son et le contr\u00f4le actif du bruit, mais le blocage physique du son peut \u00e9galement entra\u00eener une mauvaise ventilation.<\/p>\n<blockquote class=\"wp-embedded-content\" data-secret=\"NcfzmFnapN\"><p><a href=\"https:\/\/www.eenewseurope.com\/en\/intelligent-acoustic-sensors-to-give-cars-a-sense-of-hearing\/\">Intelligent acoustic sensors to give cars a sense of hearing<\/a><\/p><\/blockquote>\n<p><iframe class=\"wp-embedded-content lazyload\" sandbox=\"allow-scripts\" security=\"restricted\" style=\"position: absolute; visibility: hidden;\" title=\"\u00ab\u00a0Intelligent acoustic sensors to give cars a sense of hearing\u00a0\u00bb &#8212; EENewsEurope\" data-src=\"https:\/\/www.eenewseurope.com\/en\/intelligent-acoustic-sensors-to-give-cars-a-sense-of-hearing\/embed\/#?secret=Z4CNTenFyA#?secret=NcfzmFnapN\" data-secret=\"NcfzmFnapN\" width=\"500\" height=\"282\" frameborder=\"0\" marginwidth=\"0\" marginheight=\"0\" scrolling=\"no\" src=\"data:image\/svg+xml;base64,PHN2ZyB3aWR0aD0iMSIgaGVpZ2h0PSIxIiB4bWxucz0iaHR0cDovL3d3dy53My5vcmcvMjAwMC9zdmciPjwvc3ZnPg==\" data-load-mode=\"1\"><\/iframe><\/p>\n<p>Les m\u00e9tamat\u00e9riaux acoustiques (MA) ont \u00e9t\u00e9 largement \u00e9tudi\u00e9s comme une solution prometteuse \u00e0 ce sujet en raison de leurs propri\u00e9t\u00e9s acoustiques uniques. R\u00e9cemment, le r\u00e9sonateur acoustique ventil\u00e9 (VAR) a \u00e9t\u00e9 propos\u00e9 pour manipuler \u00e0 la fois les ondes sonores et le flux d&rsquo;air en utilisant uniquement des formes g\u00e9om\u00e9triques.<\/p>\n<p>Il s&rsquo;agit d&rsquo;un guide d&rsquo;ondes qui guide les ondes sonores vers une cavit\u00e9 r\u00e9sonante qui les emprisonne et peut bloquer m\u00eame les bruits de basse fr\u00e9quence avec une structure compacte tout en maintenant la ventilation. Pour \u00eatre performant, un VAR doit avoir une forme fonctionnelle optimis\u00e9e pour l&rsquo;att\u00e9nuation du son \u00e0 large bande sur une fr\u00e9quence de cr\u00eate cible. Cependant, les m\u00e9thodes de conception analytiques conventionnelles ne permettent que des conceptions param\u00e9triques relativement simples et ne peuvent pas \u00eatre utilis\u00e9es pour r\u00e9aliser des VAR avec des g\u00e9om\u00e9tries complexes.<\/p>\n<p>\u00ab\u00a0Nous avons propos\u00e9 une strat\u00e9gie d&rsquo;exploration de l&rsquo;espace latent qui recherche un VAR \u00e0 large bande avec la fr\u00e9quence cible par le biais d&rsquo;une optimisation bas\u00e9e sur des algorithmes g\u00e9n\u00e9tiques. Par rapport aux m\u00e9thodes conventionnelles, notre approche permet une grande flexibilit\u00e9 de conception tout en r\u00e9duisant les co\u00fbts de calcul\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 le professeur associ\u00e9 Sang Min Park de l&rsquo;\u00e9cole d&rsquo;ing\u00e9nierie m\u00e9canique de Pusan.<\/p>\n<p>Dans la m\u00e9thode de conception inverse propos\u00e9e, un auto-encodeur variationnel conditionnel (CVAE), un mod\u00e8le g\u00e9n\u00e9ratif d&rsquo;apprentissage profond, encode les caract\u00e9ristiques g\u00e9om\u00e9triques de la VAR dans l&rsquo;espace latent. L&rsquo;espace de latence est un espace de dimension inf\u00e9rieure qui contient les informations essentielles d&rsquo;une entr\u00e9e de dimension sup\u00e9rieure, en l&rsquo;occurrence, le VAR.<\/p>\n<p>Pour g\u00e9n\u00e9rer cet espace, la CVAE est entra\u00een\u00e9e \u00e0 l&rsquo;aide d&rsquo;images en coupe de la cavit\u00e9 r\u00e9sonante de la VAR et d&rsquo;informations sur la fr\u00e9quence de cr\u00eate. L&rsquo;espace latent g\u00e9n\u00e9r\u00e9 est ensuite utilis\u00e9 pour l&rsquo;optimisation par algorithme g\u00e9n\u00e9tique (AG), visant \u00e0 rechercher une VAR avec une performance d&rsquo;att\u00e9nuation sonore \u00e0 large bande pour diff\u00e9rentes fr\u00e9quences cibles de pointe. L&rsquo;AG applique une approche bas\u00e9e sur la s\u00e9lection naturelle pour rechercher un VAR optimis\u00e9 sur plusieurs g\u00e9n\u00e9rations \u00e0 venir.<\/p>\n<p>Les chercheurs ont entra\u00een\u00e9 la CVAE \u00e0 l&rsquo;aide d&rsquo;images de coupes transversales d&rsquo;un VAR dot\u00e9 d&rsquo;une cavit\u00e9 r\u00e9sonnante en forme de T dont les param\u00e8tres de conception varient. En utilisant ces donn\u00e9es, leur strat\u00e9gie d&rsquo;optimisation a produit un VAR non param\u00e9trique avec une structure atypique mais fonctionnelle. Les chercheurs ont compar\u00e9 les r\u00e9sultats de l&rsquo;optimisation avec le VAR ayant la largeur de bande la plus large dans les donn\u00e9es d&rsquo;apprentissage pour chaque fr\u00e9quence cible et ont constat\u00e9 que les conceptions optimis\u00e9es pr\u00e9sentaient des largeurs de bande plus larges dans tous les cas. En outre, ils ont compar\u00e9 les performances du VAR non param\u00e9trique \u00e0 celui con\u00e7u \u00e0 l&rsquo;aide d&rsquo;une m\u00e9thode de conception inverse bas\u00e9e sur les param\u00e8tres et ont constat\u00e9 que les premiers avaient des bandes passantes consid\u00e9rablement plus larges.<\/p>\n<p>\u00ab\u00a0Nos VAR \u00e0 tr\u00e8s large bande peuvent \u00eatre d\u00e9ploy\u00e9s dans des environnements urbains pour r\u00e9duire efficacement la pollution sonore sans compromettre la ventilation, am\u00e9liorant ainsi la qualit\u00e9 de vie en cr\u00e9ant des espaces de vie et de travail plus silencieux et plus confortables\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 M. Park. \u00ab\u00a0En outre, notre strat\u00e9gie ouvre de nouveaux horizons pour la conception de structures m\u00e9caniques complexes bas\u00e9e sur l&rsquo;intelligence artificielle, ce qui pourrait r\u00e9volutionner des domaines tels que l&rsquo;ing\u00e9nierie automobile et a\u00e9rospatiale.\u00a0\u00bb<\/p>\n<p>Cette m\u00e9thode de conception d&rsquo;un m\u00e9tamat\u00e9riau acoustique repr\u00e9sente une \u00e9tape importante vers la conception pilot\u00e9e par l&rsquo;IA pour d&rsquo;autres structures m\u00e9caniques complexes.<\/p>\n<p><a href=\"http:\/\/www.pusan.ac.kr\">www.pusan.ac.kr<\/a><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.eenewseurope.com\/en\/cutting-noise-with-a-lightweight-metamaterial-sound-screen\/\">Diverses m\u00e9thodes de r\u00e9duction du bruit<\/a><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.eenewseurope.com\/en\/acoustic-metamaterial-can-focus-sound-like-a-lens\/\">m\u00e9tamat\u00e9riaux acoustiques<\/a><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/usw2.nyl.as\/t1\/249\/5dz75ctujpiyvsm495qfr6a77\/4\/aa536f427b01279dc892fa254ed49717cd8c4c119edda6acc1c44e6371181367\">m\u00e9thode de conception<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Des chercheurs cor\u00e9ens ont utilis\u00e9 une m\u00e9thode de conception inverse bas\u00e9e sur l&rsquo;apprentissage profond \u00e9volutif pour d\u00e9velopper un m\u00e9tamat\u00e9riau acoustique complexe. 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