design de nanocomposites à matrice polymère hautement barrière par la combinaison d’approches expérimentales, d’approches de type machine learning et intelligence artificielle – BANCODEMM

Le projet BANCODEMM vise, par une recherche expérimentale, théorique et numérique combinée, à définir des voies de développement robustes de nanocomposites à propriétés barrière optimisées. Dans ce projet, l’ensemble de la chaîne allant des constituants des nanocomposites à la mise en oeuvre, la microstructure, les paramètres physico-chimiques et les propriétés de fonction sera considérée. Ainsi, des paramètres spécifiques seront recueillis de l'analyse critique de données de la littérature et de la caractérisation détaillée de nanocomposites spécifiquement développés pour prendre en particulier en compte la diversité des procédés de mise en œuvre des matériaux nanocomposites et la variété des morphologies développées. Des approches adaptées d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle seront utilisées pour identifier les paramètres pertinents, les hyper-paramètres et le regroupement ou classification supervisée des données. Le projet BANCODEMM apportera ainsi des réponses à des questions fondamentales liées à la problématique du transport de petites molécules dans les matériaux nanocomposites. Le projet permettra également d’identifier les voies d’optimisation de ces matériaux. Les architectures les plus intéressantes seront sélectionnées et affinées à l’aide de simulation par éléments finis puis validées expérimentalement par leur synthèse et leur caractérisation détaillée. Dans cette phase finale d’optimisation, la minimisation de l’impact environnemental des procédés de synthèse choisis ainsi que leur facilité de transposition à l’échelle industrielle seront considérées. Ainsi une nouvelle génération de matériaux à propriétés barrière optimisées sera proposée sur la base d’une méthodologie robuste qui pourra être étendue dans un futur proche à une grande diversité de matériaux fonctionnels.