Apprentissage profond informé par la physique des ultrasons

Dans le domaine du contrôle non destructif, l’intelligence artificielle peut être utilisée pour inspecter de grandes
quantités de données ultrasonores (ce sont des échographies de matériaux métalliques, composites ou autres),
pour y détecter des défauts de fabrication ou d’usure (par exemple des trous, de la corrosion, etc.). L’application
de techniques éprouvées d’IA donne des résultats acceptables, mais les modèles d’IA utilisés sont génériques
dans le sens où ils n’ont pas été conçus spécifiquement pour traiter des images ultrasonores (il s’agit
principalement de modèles développés pour traiter des images dans le spectre visible). Ces modèles n’exploitent
donc pas les équations physiques qui ont présidé à la formation des images traitées par l’IA. Le projet de
recherche consistera à injecter de la physique des ultrasons dans l’intelligence artificielle pour le contrôle non
destructif dans le but d’améliorer les performances.

Faculty Supervisor:

Christian Gagné;Xavier Maldague

Student:

Partner:

Evident Canada Inc.

Discipline:

Computer science

Sector:

Manufacturing

University:

Université Laval

Program: