Grâce à des fonds propres, l’équipe de Novika est en mesure de réaliser des projets internes visant à développer de nouveaux outils innovants ou à se familiariser avec des technologies et des manières de faire à l’avant-garde. Ce projet est un de ces projets internes innovants.
Novika travaille avec de multiples clients pour produire des surfaces texturées par laser. Ce projet interne avait pour but de faciliter les projets à venir. Dans le procédé de texturation par laser impulsionnel, sept paramètres expérimentaux peuvent être contrôlés pour modifier la profondeur et la rugosité produites par l’interaction laser-matière. De plus, le choix de ces sept paramètres détermine aussi le délai de production. Comment prédire la meilleure combinaison de nos sept paramètres réglables pour obtenir simultanément la profondeur souhaitée, la rugosité la plus faible et le délai de traitement laser le plus court ? Ce projet visait donc à simplifier la démarche de recherche des paramètres optimaux.
Nous avons choisi d’impliquer des modèles d’intelligence artificielle (IA) dans l’analyse des données. Nous avons d’abord effectué des tirs d’essai pour créer une base de données d’entraînement pour l’IA. Nous avons ensuite interrogé ces modèles afin de connaître les profondeurs, les rugosités et les délais de production pour de très grands nombres de combinaisons. Cette masse de prédictions a ensuite été filtrée pour correspondre à une profondeur ciblée par l’utilisateur. Les paramètres associés à la rugosité la plus faible et au délai le plus court sont alors proposés pour les projets futurs.
