Les réseaux neuronaux constituent un ensemble d'algorithmes, inspirés librement du fonctionnement du cerveau humain, conçus pour reconnaître des motifs. Il s'agit d'une fonction mathématique qui associe une entrée donnée à la sortie souhaitée.
Les réseaux neuronaux se composent d'une couche d'entrée, de couches cachées, d'une couche de sortie, d'un ensemble de poids et de biais entre chaque couche, ainsi que d'une fonction d'activation pour chaque couche cachée.
Les valeurs des poids et des biais déterminent la fiabilité des prédictions au sein du modèle. Le processus d’ajustement des poids et des biais à partir des données d’entrée est appelé « apprentissage du réseau neuronal ».
À chaque itération du processus d’apprentissage, le système calcule les sorties prédites et met à jour les poids et les biais de chaque couche. Les poids et les biais sont mis à jour en fonction de la « perte » ou de l’« erreur » observée dans chaque couche ; la perte correspond à la différence entre chaque valeur prédite et la valeur réelle. Notre objectif lors de l’apprentissage est de trouver l’ensemble de poids et de biais qui minimise au mieux la perte. Des poids aléatoires sont initialement attribués à chaque couche, et le processus d’apprentissage affine ces poids jusqu’à ce que l’erreur entre les valeurs prédites et la valeur réelle soit minimisée.
Comment utilisons-nous les réseaux neuronaux dans la technologie de pulvérisation ?
Nous utilisons des réseaux neuronaux pour prédire la taille des gouttelettes d’un jet en nous basant uniquement sur les données de signal provenant d’un capteur. L’utilisation de réseaux neuronaux pour prédire la taille des gouttelettes permet d’étendre les capacités d’estimation du système à toutes sortes de produits chimiques, et pas seulement à l’eau. C’est extrêmement avantageux, car cela rend le développement et la mise en œuvre de l’appareil plus rapides, moins coûteux et plus faciles à affiner.
Pourquoi avons-nous besoin de réseaux neuronaux dans la technologie de pulvérisation ?
Les appareils de mesure de la taille des gouttelettes coûtent plus de 250 000 dollars, sans compter les coûts liés aux techniciens et ingénieurs hautement qualifiés chargés de collecter et d’interpréter les données. Un appareil mobile de mesure de la taille des gouttelettes, fonctionnant grâce à un réseau neuronal, coûterait nettement moins cher et pourrait être utilisé par n’importe qui disposant du logiciel, de quelques instructions d’utilisation initiales et d’une formation de base. En fonction de l’application et de la qualité des données obtenues, le retour sur investissement d’un tel instrument pourrait être mesuré en quelques mois, voire en quelques semaines.
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