Des chercheurs de l’Université de Cambridge ont développé un système d’IA capable d’interpréter automatiquement les interactions complexes entre polymères et solvants (gonflement, gélification, dispersion) à partir de données visuelles. Basé sur des réseaux neuronaux convolutifs et un module vision–langage, ce système convertit les observations expérimentales en descriptions objectives, accélérant ainsi le criblage et la découverte de nouveaux matériaux. L’approche, publiée dans npj Computational Materials, promet une évaluation fiable et automatisée pour les expériences à haut débit.
https://phys.org/news/2025-07-ai-decode-polymersolvent-interactions-materials.html