De fines couches de protéines, de polymères ou d’autres substances sont déposées en permanence dans les usines chimiques, les pipelines ou sur les valvules cardiaques artificielles. Les experts appellent ce processus « l’encrassement ». Les dépôts gênent le transport des substances ou en restreignent le flux. En médecine, cela entraîne parfois de graves restrictions fonctionnelles pour les patients. Dans l’industrie, les dépôts altèrent les processus de production et augmentent les coûts de maintenance et d’énergie. Il existe actuellement un manque de modèles et de données adaptés pour prédire de manière fiable l’interaction complexe des surfaces, des liquides et des écoulements en temps réel. Dans le cadre du projet de recherche « ML4Fouling », des scientifiques de l’université de Paderborn développent donc un modèle d’apprentissage automatique qui prédit les dépôts indésirables sur les produits médicaux et industriels. L’équipe interdisciplinaire combine des expériences en laboratoire, des simulations informatiques et l’apprentissage automatique pour permettre une prévision systématique de la formation de dépôts dans différents matériaux, fluides et conditions d’écoulement. Ce faisant, ils créent la base de matériaux plus intelligents et de processus industriels plus économes en énergie. Le projet a reçu le Prix de la Recherche 2026 de l’université.
Isabelle Lafont
En tant que fondatrice d'ACDM, je suis passionnée par l'idée de créer une communauté qui favorise l'innovation et le partage dans le domaine de la santé. Avec un parcours en communication et en gestion de projets de santé, je suis dédiée à rendre l'information médicale accessible et pertinente pour tous. Mon engagement est de promouvoir un dialogue éclairé et inclusif autour du bien-être et de la médecine.