Un vélo conçu grâce à l'IA bat des records du monde de vitesse

Le 13 septembre, la pilote Ilona Peltier a atteint la vitesse de 126,5 km/h à vélo sur une piste de 200 m, établissant un nouveau record du monde féminin toutes catégories confondues. La veille, son coéquipier Fabian Canal avait décroché le record du monde masculin universitaire en atteignant 136,7 km/h. Ces vitesses ont été enregistrées lors de l’édition 2019 du World Human Powered Speed Challenge (WHPSC). Lors de cette compétition de vitesse qui s’est tenue au Nevada (États-Unis), des équipes d’étudiants universitaires concourent sur les routes plates du désert pour être le plus rapide dans un véhicule à propulsion humaine.

Ilona Peltier et Fabian Canal défendaient les couleurs de l’équipe de l’IUT d’Annecy, dirigée par Guillaume de France. Tous deux ont utilisé un vélo conçu à l’aide d’une application logicielle mise au point par Neural Concept, une spin-off de CVLab. Le vélo caréné, semblable à une capsule munie de deux roues et entraînée par un pilote en position inclinée, peut atteindre des vitesses supérieures à celles de nombreux véhicules à moteur grâce à sa forme aérodynamique optimisée proposée par un logiciel d’intelligence artificielle (IA) de Neural Concept.

«Pour nous, ce fut une super occasion de présenter notre technologie et de concevoir un design test d’un produit», déclare Thomas von Tschammer, directeur des opérations chez Neural Concept.

C’est la deuxième fois que ce vélo, baptisé Altaïr, est aligné lors d’une compétition WHPSC. Selon Thomas von Tschammer, c’est l’entraînement de la pilote et quelques ajustements aérodynamiques de la forme du vélo qui ont permis de battre le record cette année.

Vitesse et optimisation

En utilisant une forme d’intelligence artificielle appelée apprentissage profond, le logiciel Neural Concept Shape intègre une série de contraintes, telles que la taille, la largeur et le poids du pilote dans le cas d’Altaïr, et utilise ces données pour effectuer des simulations aérodynamiques. L’algorithme du logiciel «apprend» à partir des données pour proposer les meilleurs modèles en tenant compte des contraintes.

Thomas von Tschammer précise que la technologie de Neural Concept permet aux ingénieurs de réduire à la fois le temps et les approximations nécessaires à la conception et à l’optimisation du produit. 

«Actuellement, dans l’industrie, de nombreux processus de conception utilisent des logiciels de simulation qui procèdent par tâtonnement, ce qui peut prendre plusieurs heures. Notre technologie d’apprentissage profond permet à notre logiciel de réaliser des simulations aérodynamiques en quelques millièmes de seconde.»

Avec cet impressionnant record en poche, l’équipe de Neural Concept espère désormais se tourner vers des intérêts industriels. Particulièrement utile pour l’aéronautique, l’industrie automobile et la modélisation thermique, leur technologie pourrait aussi être appliquée à toute branche ayant recours à des simulations numériques intensives.

«Le grand atout de notre technologie, c’est qu’elle peut accélérer les processus de simulation, permettant aux entreprises d’augmenter leur efficacité et de réduire les coûts, en plus de l’optimisation des produits», souligne Thomas von Tschammer.