AIM - IA et mécanique pour le rapprochement des échelles dans les matériaux complexes

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Vincent AcaryVincent Acary
Directeur de recherche au Centre Inria de l'Université Grenoble Alpes, équipe du projet TRIPOP
vincent.acary@inria.fr

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Filippo Masi

Filippo Masi
Chercheur au Centre Inria de l'Université Grenoble Alpes, équipe du projet TRIPOP
filippo.masi@inria.fr

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DESCRIPTION

Les matériaux granulaires présentent des comportements complexes, non lisses et multi-échelles qui posent des défis importants aux modèles prédictifs et aux ressources informatiques actuels. Pourtant, ces matériaux sont au cœur d'un large éventail de processus industriels et environnementaux. La rhéologie complexe inhérente à ces matériaux rend leur manipulation, leur traitement et leur utilisation très difficiles et énergivores. Ils jouent également un rôle clé dans la compréhension et l'atténuation des risques naturels tels que les glissements de terrain et les avalanches, dont l'impact s'est intensifié en raison du changement climatique.

La méthodologie interdisciplinaire de l'AIM fait le lien entre les mathématiques appliquées, la mécanique et l'intelligence artificielle afin de mieux comprendre, modéliser et prévoir la mécanique et la dynamique des milieux granulaires. En combinant des simulations haute-fidélité à l'échelle des particules, des expériences in-operando de pointe, et en développant des méthodes d'intelligence artificielle limitées par les principes fondamentaux de la physique statistique et de la thermodynamique hors équilibre, l'AIM fournira une preuve de principe pour prédire de manière robuste et précise le comportement à grande et à petite échelle des systèmes granulaires.

Le projet établira également un consortium d'innovation dédié aux logiciels libres et construira un programme de formation interdisciplinaire à l'intersection de l'IA et de la mécanique, afin d'équiper la prochaine génération de scientifiques et d'ingénieurs.
 


LISTE SÉLECTIVE DE PUBLICATIONS

  • F. Masi, I. Einav (2024). Neural integration for constitutive equations using small data (Intégration neuronale pour les équations constitutives utilisant de petites données). Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 420, 116698.
  • F. Masi, I. Stefanou (2022). Modélisation multi-échelle de matériaux inélastiques avec des réseaux neuronaux artificiels basés sur la thermodynamique (TANN). Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 398, 115190.
  • M. Arbel, J. Mairal (2022). Non-convex bilevel games with critical point selection maps. Advances in Neural Information Processing Systems, 582, 8013-8026.
  • F. Masi, I. Stefanou, P. Vannucci, V. Maffi-Berthier (2021). Thermodynamics-based artificial neural networks for constitutive modeling (Réseaux de neurones artificiels basés sur la thermodynamique pour la modélisation constitutive). Journal of the Mechanics and Physics of Solids, 147, 104277.
  • M. Bińkowski, D.J. Sutherland, M. Arbel, A. Gretton (2018). Démystifier les GANs MMD. Conférence internationale sur les représentations d'apprentissage.
  • F. Dubois, V. Acary, M. Jean (2018). La méthode de la dynamique de contact : Une histoire non lisse. Comptes Rendus Mécanique, 346(3), 247-262.
  • V. Acary (2013). Schémas de pas de temps avec capture d'événements projetés pour les systèmes mécaniques non lisses avec contact unilatéral et frottement de Coulomb. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 256, 224-250.
  • V. Acary, F. Pérignon (2007). Siconos : Une plateforme logicielle pour la modélisation, la simulation, l'analyse et le contrôle des systèmes dynamiques non lisses. SNE Simulation News Europe, 17(3/4), 19-26.


PRÉSENTATION DE LA PRÉSIDENCE

Présentation de la présidence AIM

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Publié le 21 août 2025
Mis à jour le 21 août 2025