Senseurs Multiplexés de TNT Elaborés par Stéréolithographie Deux Photons et Programmables sous Intelligence Artificielle. – TNT-Sensor-IA

Le projet TNT-Sensor-IA vise à associer les récentes avancées technologiques réalisées en stéréolithographie (SLA) multiphotonique à l’intelligence artificielle afin de développer une toute nouvelle génération de micro senseurs matriciels multiplexés intégrant un méta matériau à porosité spatialement programmable. La spécialisation de senseur par apprentissage profond se fera avec l’objectif de reconnaître spécifiquement des traces de TNT (2,4,6-trinitro toluène) dans des mélanges gazeux complexes. Soulignons que la majorité des senseurs actuels n’utilise les traitements par machine learning que pour évaluer à posteriori les performances du capteur. Cette démarche unidirectionnelle ne peut pas faire évoluer le senseur. L’originalité de notre projet est qu’il propose une stratégie algorithmique de va-et-vient pour re-programmer le senseur à chaque cycle d’apprentissage. Cet avantage est tiré de la très grande souplesse technique que propose la SLA pour re-programmer à la demande les propriétés de porosité du photo matériau. Ceci sur un immense espace de configurations possibles. Ainsi, au-delà de la dimension stratégique que constitue la cible du TNT, matière explosive qui entre dans la composition de 85% des mines antipersonnel disséminées dans le monde, la grande capacité d’apprentissage de ce nouveau type de senseurs permettra d’étendre leur champ d’applications à d’autres cibles aussi stratégiques dans le futur.