OR3 : Jumeaux hybrides : simulation, apprentissage

Activités

Cette opération de recherche a pour vocation l’intégration des données observées dans le cadre expérimental et synthétisés par simulation numérique, afin d’établir un nouveau paradigme en « boîte grise » de conception et maintenance des infrastructures, des ouvrages critiques et des bâtiments. Pour faire face à la nécessaire adaptation des ouvrages aux changements climatiques et aux catastrophes naturelles, les activité de l’OR visent, en coordination avec les autres OR de l’équipe OMEIR, à définir et à construire des jumeaux hybrides et multi-physiques des ouvrages futurs et existants, pour rendre robuste la phase de conception vis-à-vis des incertitudes (intrinsèques et liés aux agents environnementaux externes), planifier et adapter la maintenance, évaluer l’état de santé de l'ouvrage, prédire son temps de vie ultime. Le cadre est celui de l’apprentissage machine, nécessaire pour concevoir des méta-modèles rapides qui intègrent ou se substituent aux simulations numériques ou campagnes expérimentales. Les jumeaux hybrides prévoient la simulation et la métamodélisation directes et inverses afin d’ajuster la prédiction et investiguer l’incertitude et la corrélation des paramètres d’entrée vis-à-vis de la sensibilité des modèles.

Afin d’atteindre ces objectifs, l’OR vise à exploiter le BIM, le calcul à hautes performances, les algorithmes d’apprentissage et d’IA et l’acquisition des données, le traitement des incertitudes et les analyses de sensibilité afin de proposer une estimation locale et globale du risque (simple ou dû à des effets en cascade) associé à chaque infrastructure dans son environnement.