Terra Quantum et l'Empa développent un modèle d'IA permettant d'intégrer des prévisions en temps réel dans le contrôle des processus de soudage au laser

LP-FNO assure une simulation 3D complète du bain de fusion jusqu'à 100 000 fois plus rapide que les méthodes multiphysiques classiques, permettant ainsi la création de jumeaux numériques industriels et l'optimisation en cours de processus

ST. GALLEN, Suisse et NEW YORK--(BUSINESS WIRE)--Terra Quantum, leader mondial des technologies quantiques, et l’Empa, les Laboratoires fédéraux suisses pour la science et la technologie des matériaux, ont annoncé le lancement de LP-FNO (Laser Processing Fourier Neural Operator), un modèle de substitution basé sur l’intelligence artificielle qui prédit la dynamique tridimensionnelle complète du bain de fusion lors du soudage au laser, avec une vitesse jusqu’à 100 000 fois supérieure à celle des simulations multiphysiques traditionnelles. Cette solution permet de lever le goulot d'étranglement computationnel qui a longtemps entravé le contrôle des processus en temps réel et le déploiement de jumeaux numériques dans le domaine du traitement laser industriel.

Le goulot d'étranglement de la simulation dans le soudage au laser
Le soudage au laser est un procédé de fabrication de précision utilisé dans les secteurs de l'aérospatiale, des dispositifs médicaux et de l'automobile, où le contrôle du bain de fusion – la zone de métal en fusion située sous le faisceau laser – est essentiel à la qualité et à la cohérence de la soudure. Les simulations multiphysiques haute fidélité ont longtemps constitué l’outil principal pour comprendre et optimiser ce procédé, mais leur coût de calcul a rendu leur application en temps réel irréalisable. Une seule simulation effectuée à l’aide des outils de référence actuels prend environ six minutes à une résolution standard de 10 µm et plus d’une heure à une résolution plus fine de 5 µm, rendant ainsi le contrôle des procédés, l’optimisation des paramètres à grande échelle et la quantification des incertitudes inaccessibles aux opérateurs industriels.

Le fonctionnement de LP-FNO
LP-FNO apprend la relation entre les paramètres du procédé laser (puissance et vitesse de balayage) et les champs de température tridimensionnels ainsi que les limites du bain de fusion qui en résultent, à l’aide d’une architecture d’opérateur neuronal de Fourier qui combine les informations à l’échelle globale sur l’ensemble du domaine physique en un seul passage direct. Le modèle a été entraîné à partir de simulations thermo-fluidiques haute fidélité de l’alliage de titane Ti-6Al-4V, couvrant une fenêtre de processus allant de 40 à 190 watts de puissance laser et des vitesses de balayage comprises entre 0,1 et 1 mètre par seconde, englobant à la fois les régimes de soudage par conduction et par trou de serrure stable. Une fois entraîné, le LP-FNO produit des prédictions 3D complètes en environ 8 millisecondes à résolution standard et en 88 millisecondes à une résolution doublée.

Un élément clé de cette approche réside dans une reformulation quasi-stationnaire du problème de balayage laser. En transformant la simulation transitoire en un repère de référence se déplaçant avec le faisceau laser et en appliquant un moyennage temporel, l’équipe de recherche a converti un problème intrinsèquement dépendant du temps en une forme adaptée à l’apprentissage par l’opérateur. Cela a permis à LP-FNO de représenter avec précision la dynamique du soudage stable en trou de serrure, le régime le plus complexe sur le plan physique, impliquant des dépressions de vapeur profondes, une déformation de surface induite par la pression de recul et de fortes variations d’absorption laser, au sein du même cadre que celui utilisé pour le soudage en mode de conduction.

« La capacité à condenser des heures de simulation physique en quelques millisecondes n’est pas une amélioration marginale, c’est le genre de changement qui rend possibles des applications entièrement nouvelles », a déclaré Markus Pflitsch, PDG et fondateur de Terra Quantum. « Grâce à LP-FNO, les opérateurs industriels peuvent optimiser leurs processus en temps réel, créer des jumeaux numériques synchronisés avec le processus physique et explorer des espaces de paramètres dont l’étude était auparavant trop coûteuse. C’est ainsi que se présente le déploiement de l’IA pour résoudre les problèmes les plus complexes de l’industrie manufacturière. »

Principales découvertes

• Vitesse : jusqu’à 100 000 fois plus rapide qu’une simulation multiphysique haute fidélité équivalente
• Précision de la température : erreur relative moyenne d’environ 2,5 %
• Prédiction du bain de fusion : score d’intersection sur union (IoU) supérieur à 0,9 pour la segmentation des limites du bain de fusion
• Couverture des régimes : à la connaissance des auteurs, il s’agit du premier modèle de substitution couvrant à la fois les régimes de soudage par conduction et par trou de serrure stable au sein d’un cadre d’apprentissage par opérateurs quasi-stationnaire
• Invariance de résolution : un modèle entraîné sur des données à faible résolution peut être évalué sur des maillages plus fins sans réentraînement, fournissant ainsi des prédictions précises en super-résolution
• Comparaison des architectures : LP-FNO présente le meilleur compromis précision-efficacité parmi les architectures neuronales testées, notamment les réseaux de coordonnées entièrement connectés, U-Net et les variantes de DeepONet

L'étude complète est publiée dans le Journal of Intelligent Manufacturing (DOI: 10.1007/s10845-026-02917-0).

« Ce partenariat a permis d’associer l’expertise de l’Empa en matière de traitement laser, de science des matériaux et de modélisation des procédés aux compétences de Terra Quantum dans les domaines de l’apprentissage automatique avancé et des méthodes d’opérateurs neuronaux », a déclaré le Dr Elia Iseli, responsable du groupe Dynamique lumière-matière à l’Empa. « La précision avec laquelle le LP-FNO reproduit les résultats pertinents pour la fabrication issus des modèles haute fidélité, notamment les champs de température, la géométrie du bain de fusion et les interfaces de phase, met en évidence la puissance prédictive de l’approche par modèles de substitution. Ce niveau de concordance reflète l’étroite intégration, tout au long du projet, du développement de l’apprentissage automatique et de l’expertise en modélisation des procédés laser. C’est un résultat qui n’aurait pas pu être obtenu sans ce partenariat. »

« Les opérateurs neuronaux de Fourier sont, de par leur architecture, particulièrement adaptés à ce type de problème, car ils apprennent dans l’espace spectral, en combinant les informations sur l’ensemble du domaine physique à chaque couche plutôt qu’en les propageant localement à travers des voisinages convolutifs », a déclaré Florian Neukart, directeur technique chez Terra Quantum. « C’est cette perspective globale qui confère au modèle sa propriété d’invariance par rapport à la résolution : les poids spectraux appris à partir de données d’entraînement grossières se généralisent naturellement à des grilles d’évaluation plus fines. Combiné à la reformulation quasi-stationnaire, cela nous a permis d’obtenir un modèle entraîné unique capable de gérer à la fois les régimes de conduction et de « keyhole » avec une précision constante sur toute la fenêtre de processus. »

Pour en savoir plus sur Terra Quantum, rendez-vous sur : https://terraquantum.swiss/

À propos de Terra Quantum
Le groupe Terra Quantum est une entreprise de pointe dans le domaine des technologies quantiques, implantée en Allemagne et en Suisse. Elle propose des services « Quantum as a Service (QaaS) » dans trois domaines clés, dont le premier est le « Quantum Algorithms as a Service ». Dans ce cadre, les clients ont accès à une vaste bibliothèque d’algorithmes, tels que l’optimisation quantique hybride et les réseaux neuronaux quantiques hybrides, qui peuvent notamment être utilisés pour résoudre des problèmes logistiques complexes ou pour la reconnaissance de formes. Terra Quantum développe également de nouveaux algorithmes quantiques pour ses clients ou adapte des algorithmes existants à leurs besoins spécifiques. Deuxièmement, grâce au « Quantum Computing as a Service », Terra Quantum offre à ses clients l’accès à ses unités de traitement quantique simulées (QPU) haute performance propriétaires, ainsi qu’aux QPU physiques de l’écosystème quantique, tout en développant des QPU natives. La troisième division est « Quantum Security as a Service », par le biais de laquelle Terra Quantum propose ses solutions uniques pour des communications quantiques et post-quantiques sécurisées à l’échelle mondiale. Retrouvez-nous sur LinkedIn et sur notre site web.

À propos de l’Empa
L'Empa est l'institut de recherche interdisciplinaire du domaine des EPF dédié à la science et à la technologie des matériaux. Véritable passerelle entre la recherche et les applications pratiques, il développe des solutions innovantes pour résoudre les problèmes les plus urgents auxquels sont confrontés l'industrie et la société. Grâce à un transfert de technologie efficace, mené en étroite collaboration avec ses partenaires industriels, l'Empa favorise les innovations qui renforcent à la fois la capacité d'innovation et la compétitivité internationale de ces derniers. Une utilisation raisonnée de nos ressources naturelles et une approche fondée sur les cycles fermés sont au cœur de la démarche de l'Empa. www.empa.ch

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