Ingénierie inverse des fluides complexes par apprentissage génératif

Une nouvelle approche permet désormais de s’affranchir des verrous combinatoires inhérents à la formulation de fluides complexes grâce au déploiement d’une plateforme d’apprentissage actif génératif. En hybridant des réseaux de neurones graphiques profonds avec des simulations mésoscopiques de dynamique des collisions, ce protocole explore de façon autonome l’immense espace de configuration liant l’architecture topologique à la solvophobie des monomères. L’enjeu ne se limite plus à la simple prédiction de propriétés, mais consiste à identifier à rebours les structures macromoléculaires exactes requises pour reproduire des profils rhéologiques ciblés, tels que des comportements de viscosité non-newtoniens spécifiques. Cette méthodologie a d’ailleurs mis en exergue une dégénérescence conceptuelle notable, prouvant que des arrangements topologiques disparates peuvent, contre toute attente, induire des réponses hydrodynamiques quasi identiques. Pour pallier les limites des modèles statistiques purs, l’intégration de lois d’échelle physiques au cœur de l’optimisation bayésienne autorise une extrapolation robuste vers des régimes de performance extrêmes, jusque-là inaccessibles. Cette synergie entre intelligence artificielle et physique des polymères offre un levier d’accélération décisif pour l’industrie, facilitant le design rationnel de formulations critiques telles que les encres de haute précision ou les fluides pour la récupération assistée des hydrocarbures.

https://www.nature.com/articles/s41524-025-01900-2