Dans le domaine de la fabrication de matériaux, trouver la bonne formulation pour des films minces métalliques utilisés en électronique, optique et technologies quantiques nécessite souvent des mois d’ajustements répétés des paramètres de processus. Désormais, les chercheurs du Pritzker School of Molecular Engineering de l’Université de Chicago ont réalisé une percée en établissant un système de laboratoire « autopiloté ».

Le cœur de ce système est le procédé de dépôt physique en phase vapeur (PVD), extrêmement sensible à des variables comme la température et le temps ; traditionnellement, les chercheurs ajustent manuellement les paramètres, effectuant des essais répétés prenant chacun un jour ou plus. Le nouveau système utilise la robotique et l’intelligence artificielle pour décider de manière autonome de la meilleure étape suivante, sans attente humaine. Le premier auteur, Zheng Yuanlong, a déclaré : « Nous voulons libérer les chercheurs des configurations et ajustements expérimentaux fastidieux et répétitifs. » Le système réalise un cycle automatisé d’exécution d’expériences, de mesure des résultats et de feedback vers un modèle d’apprentissage automatique pour guider la tentative suivante.

Pour faire face aux facteurs imprévisibles, le système crée à chaque nouvelle expérience une fine « couche de calibration » pour aider l’algorithme à lire les conditions uniques. Dans les tests, chargé de faire croître un film d’argent avec des caractéristiques optiques spécifiques, le système a atteint l’objectif en moyenne en seulement 2,3 tentatives, explorant toutes les conditions expérimentales en dizaines d’essais, alors qu’une équipe humaine prendrait souvent des semaines avec des nuits blanches. De plus, l’appareil assemblé par une équipe d’étudiants de premier cycle a coûté moins de 100 000 dollars, bien en dessous des coûts des tentatives précédentes en laboratoires commerciaux.