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4 juin 2020 | Un premier outil dédié au SHM accessible prochainement dans CIVA

SHM civa 250La prochaine version de CIVA, la plate-forme logicielle de contrôle non destructif du CEA List, institut de CEA Tech intègrera un tout nouveau module pour le contrôle de santé intégré (SHM) dédié à la surveillance des structures métalliques et composites. Il s’agit là du premier outil permettant d’accéder au SHM.

Le contrôle de santé intégré des structures (SHM pour Structural Health Monitoring) consiste à les instrumenter de capteurs, de façon permanente, afin de suivre leur état de santé tout au long de leur cycle de vie. Un tout nouveau module de surveillance par ondes élastiques guidées dans les composites et les métaux a été intégré à la dernière version de CIVA, la plate-forme logicielle de contrôle non destructif du Carnot CEA List.

Révéler la trajectoire d'ondes élastiques dans des structures en l'absence de dommages et calculer la perturbation de ces ondes en présence de défauts (corrosion, trous, fissures pour les métaux, délaminage pour les composites) : c'est ce que permettent de nouveaux outils de simulation intégrés à CIVA. Ils fournissent une aide précieuse pour optimiser des systèmes SHM, par exemple pour définir le nombre et l'emplacement des capteurs piézoélectriques nécessaires pour contrôler efficacement une structure.

Autre atout : cet outil numérique, accessible aux ingénieurs et experts du domaine, automatise la mise en place d'un grand nombre de simulations en quelques minutes seulement. CIVA présente également un gain très important en termes de coût de calcul par rapport aux méthodes existantes, ce qui est essentiel pour mener de larges campagnes de simulation, permettant d'alimenter des méthodes d'apprentissage ou des études statistiques.

Avec ce nouveau module, CIVA propose une solution innovante et performante pour le SHM et ouvre des perspectives importantes, notamment pour la certification des systèmes SHM dans les domaines de l'aéronautique, l'aérospatial, l'énergie (nucléaire, oil and gas) et le transport terrestre. Le module sera prochainement commercialisé par la société Extende. Les versions ultérieures du logiciel viendront enrichir les bibliothèques de géométries, de défauts et de capteurs et offriront des outils avancés de traitement de données.

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28 mai 2020 | Rendre les réseaux de neurones résistants aux attaques

Alors que l'intelligence artificielle gagne du terrain dans notre quotidien, de nouvelles méthodes développées au CEA List, institut de CEA Tech, permettent de rendre les réseaux de neurones plus robustes aux attaques. Des démonstrateurs ont été présentés au CES 2020.

Véhicule autonome, surveillance vidéo…, l'essor de l'intelligence artificielle dans notre quotidien s'accompagne de nouvelles techniques de piratage. La plupart de ces attaques exploitent la vulnérabilité des systèmes de deep learning pour perturber le signal à analyser (images, sons), et tromper les intelligences artificielles, voire orienter leurs décisions. L'institut Carnot CEA List, qui mène des recherches sur l'IA de confiance, a mis au point des parades efficaces.

Les chercheurs ont imaginé d'introduire intentionnellement des modifications aléatoires des activations neuronales dès la conception du réseau de neurones, afin de brouiller celui-ci aussi bien en phase d'apprentissage qu'en fonctionnement. Cette approche permet à la machine de ne retenir que ce qui est pertinent dans l'information entrante, et de ne pas se laisser leurrer en cas d'attaque. Dans le cas de machines existantes que l'on souhaite protéger, une alternative consiste à introduire le bruit directement dans le signal entrant. Ces modifications sont insérées à l'aide d'une surcouche permettant de fondre/amortir les effets d'une attaque.

La perte de performance engendrée par l'introduction de l'imperfection est compensée par une meilleure robustesse du système au piratage. Un démonstrateur a été présenté au CES en janvier 2020 avec succès et un article scientifique* a également été présenté très récemment à Neural Information Processing Systems, l'une des plus grandes conférences scientifiques en intelligence artificielle.

*Pinot, R., Meunier, L., Araujo, A., Kashima, H., Yger, F., Gouy-Pailler, C., and Atif, J. (2019). Theoretical evidence for adversarial robustness through randomization. In Advances in Neural Information Processing Systems 32, pp. 11838–11848.

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19 mai 2020 | Contrôle non destructif : CIVA toujours plus performant !

CIVA List 250Le logiciel de référence CIVA* pour le contrôle non destructif développé par le CEA List, institut de CEA Tech, vient d'être mis à jour. La version 2020 apporte son lot de nouveautés, contribuant à maintenir la plateforme au rang de leader mondial dans son domaine.

La version 2020 de CIVA est arrivée ! La plate-forme logicielle d'expertise dédiée au contrôle non destructif (CND), diffusée dans plus de 40 pays essentiellement en Europe, Asie et USA, regroupe les principales techniques d'inspection utilisées lors de la fabrication et la maintenance de composants industriels. Cette nouvelle version majeure intègre les dernières avancées en matière de simulation et d'analyse pour le CND.

L'évolution et l'optimisation des modèles permettent aujourd'hui de traiter des défauts de plus en plus complexes, notamment grâce à des modèles hybrides qui allient la précision des modèles numériques de type « éléments finis », à la performance des modèles semi-analytiques. D'autre part, de nouveaux modules adaptés à des problématiques « métiers » ont été intégrés à CIVA avec, par exemple, la capacité de calculer la dispersion des ondes guidées dans des canalisations enfouies, ou encore avec un environnement dédié à l'optimisation des inspections des piquages**.

Enfin, cette nouvelle version étend à toutes les techniques de CND présentes dans CIVA (ultrasons, courants de Foucault, ondes guidées, radiographie) les possibilités de traitement de données et de génération de bases de données par simulation pour les études statistiques, la démonstration de performance (analyse de sensibilité, probabilité de détection), et l'apprentissage statistique (machine learning)

Splash CIVA NDE 2020

*CIVA est distribué de manière exclusive par la société EXTENDE - http://www.extende.com/fr/

**raccordement de tuyauterie fréquemment rencontrés dans le domaine de l'énergie (nucléaire, pétrochimie) et complexe à inspecter

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15 mai 2020 | Un détecteur polyvalent et portable de sources radiologiques

Gadosphere List 250Dans la lutte contre les menaces radiologiques, les armes font parfois défaut. Un détecteur transportable, sensible aussi bien aux rayonnements gamma qu'aux neutrons a été mis au point par le CEA List, institut de CEA Tech, pour pallier ce manque. Un seul appareil suffira pour déceler la présence de ces deux types de sources dans une foule !

Partant du design d'un détecteur de neutrons existant, les chercheurs ont imaginé un dispositif constitué d'une plaque de gadolinium capable de capter les neutrons préalablement ralentis par une coque de plastique placée tout autour. Le plastique, lui-même sensible aux rayons gamma, ralentit les neutrons qui sont ensuite capturés par le gadolinium. Or cette capture se signale par une émission… de rayons gamma ! Toute la difficulté résidait donc dans le fait de réussir à distinguer les rayons gamma d'origine extérieure (que celle-ci soit environnementale ou artificielle et, dans ce cas, potentiellement menaçante), de ceux qui sont générés par la capture des neutrons dans le cœur de gadolinium.

Les chercheurs de l'institut Carnot CEA List ont relevé le défi en appliquant des méthodes d'analyse des signaux pour distinguer des caractéristiques propres à l'émission de rayons gamma par le cœur : le niveau d'énergie des rayonnements gamma qui varie en fonction de leur origine ; le fait qu'en réagissant le cœur émet simultanément dans plusieurs directions (coïncidence) ; et enfin, le décalage temporel entre le « recul des noyaux poussés dans le plastique » par les neutrons, et leur capture par le gadolinium.

Les différents scénarios possibles ont été simulés par des codes de calcul, afin notamment d'identifier les bonnes fenêtres de détection. Un premier modèle de détecteur matériel a été construit, et sa capacité à discriminer les rayons gamma des neutrons captés par le gadolinium vérifiée expérimentalement.

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11 mai 2020 | Participez à Gazelle Accelerator, l'appel à manifestation d'intérêt pour les PME et les start-ups

Participez à l'appel à manifestation d'intérêt suivant pour les PMEs et les start-ups, dans le cadre du programme Gazelle Accelerator, activité d'accélération commerciale de l'EIT Manufacturing, dont le CEA est membre.

Cet appel d'intérêt concerne la recherche de PME et start-ups prometteuses qui répondront aux défis que les entreprises manufacturières ont exprimés dans les technologies de l'industrie 4.0 suivantes :

  • Analytique et intelligence artificielle
  • Internet des objets
  • Simulation et réalité virtuelle
  • Fabrication durable

Gazelle Accelerator encouragera également les propositions axées sur la fourniture de solutions dans ces technologies et dans d'autres, pour aider les industries à faire face à l'impact économique, et à l'hébergement de nouveaux modèles commerciaux basés sur les technologies émergentes, en raison de l’épidémie de coronavirus.

Gazelle Accelerator vise à soutenir les entreprises technologiques existantes, les PMEs et les start-ups, en accélérant leurs capacités d'innovations et en développant leurs activités commerciales à l’international.

Les PMEs et start-ups sélectionnées bénéficieront d'un programme qui comprend un accompagnement professionnel avec des experts, des solutions personnalisées de financement et un accès facilité au marché européen pour favoriser leur développement en Europe.

L'appel à candidatures est ouvert jusqu'au 25 mai.

Participez à l’AMI et présentez votre solution aux entreprises fin juin 2020.

Ne manquez pas cette occasion !

Plus d'informationshttps://eitmanufacturing.eu/activities/gazelle-accelerator-programme/