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Innovations

Le travail de GRAVITY consiste à graver

physiquement l'information de masse

Nous sommes né de l'observation de formes complexes utilisées dans l'industrie. Il y apparaît un manque récurrent de capacités en conception et en fabrication pour ces formes quand la complexité d’échelle augmente.

La complexité d'échelle caractérisant nos cartes de données induit :​

  • la présence de détails à des échelles arbitrairement petites ou grandes

  • que la complexité est trop irrégulière pour être décrite efficacement en termes géométriques traditionnels

Nous verrons que cette approche induit l'utilisation de l'automatisation autonome
et intelligente, appelée industrie 4.0.

Pourquoi ?

1

POUR CRÉER

L’homme fabrique des choses simples car il conçoit des choses simples. Ainsi, il existe une différence flagrante entre les réalisations humaines, les créations de la nature et celles de la physique. La "complexité d’échelle" y est différente. Là où l’homme est limité par son intelligence, ses moyens pour concevoir, fabriquer; la nature utilise des facteurs d’échelle
beaucoup plus puissants pour

agréger différents cahiers des charges. Dès qu'une fabrication d'objet nécessite l’agrégation de grandes quantités de données, nous devenons limités par notre capacité à les traiter. GRAVITY travaille pour ouvrir ses limites afin de proposer de nouvelles possibilités de fabrications. Nos fabrications ne sont pas issues de concepts humains, un travail de conception pour un seul objet utilisant

des dizaines de millions de références utiles est physique-ment impossible. Nous propos-ons d'ouvrir la complexité d'échelle pour créer des fabri-cations se rapprochant de celle de la nature, de la physique (A)* et/ou issues de l'intelligence artificielle (B)*. Il devient possible de créer des objets
très complexes ayant des définitions utiles mais aléatoires mathématiquement parlant. 

Fabriquer la nature, fabriquer la physique, se rapprocher de l'infiniment petit, se rapprocher de l’infiniment grand. Quand une représentation schématique 3D de la nature ne suffit plus, quand la capacité informatique de création ou de reproduction a atteint ses limites, l’homme ne peut que reproduire "par moulage". Certes, il est possible de réaliser des objets quasiment similaires (exemple : le silicone possède une capacité de répétabilité des formes inférieures à 200 nanomètres). Mais nous sommes enfermés dans l'échelle 1. Nous travaillons sur la
capacité à fabriquer à partir de données de masse définissant la nature ou la physique. L'application la plus expliquée : le biomimétisme intégrant une complexité d'échelle (agrégation de cahier des charges).

*A

EXEMPLE DE COMPLEXITÉ D’ÉCHELLE, RÉSEAU SANGUIN
HORS AUTRES FONCTIONS (FABRICATION PAR MOULAGE

INJECTION DE RÉSINE ET DISSOLUTION ACIDE)

Fabriquer la nature, fabriquer la physique, se rapprocher de l'infiniment petit, se rapprocher de l’infiniment grand. Quand une représentation schématique 3D de la nature ne suffit plus, quand la capacité informatique de création ou de reproduction a atteint ses limites, l’homme ne peut que reproduire "par moulage de copiage". Certes, il est possible de réaliser des objets quasiment similaires (exemple : le silicone possède une capacité de répétabilité inférieures à 200 nanomètres). Mais nous sommes enfermés dans l'échelle 1 (cliquez sur cette fenêtre pour visualiser une fabrication humaine dite complexe, par copiage).

​

Chez GRAVITY, nous travaillons sur la capacité à fabriquer à partir de données numériques de masse définissant la nature ou la physique. L'application la plus explicite : le biomimétisme intégrant une complexité d'échelle (agrégation de cahier des charges).

*A

EXEMPLE DE COMPLEXITÉ D’ÉCHELLE, RÉSEAU SANGUIN
HORS AUTRES FONCTIONS (FABRICATION PAR MOULAGE

INJECTION DE RÉSINE ET DISSOLUTION ACIDE)

Le "generative design" ou conception prédictive utilise des méthodes itératives informatisées pour optimiser le design. Aujourd’hui, ces méthodes se confrontent logiquement aux limites des représentations géométriques (typiquement NURBS). Dans l'exemple d'optimisation mécanique présenté (cliquez sur cette fenêtre), l'ajout d'une optimisation thermique ayant une complexité d'échelle différente entraîne une explosion de la définition interne de l'objet. Il devient tellement complexe qu'il n'est plus assimilable par l'homme.

 

La maîtrise des formes graphiques par l'homme n'est donc plus envisageable, tout simplement. Les objets deviennent trop complexes pour être appréhender. La mathématisation de l'objet peut ainsi s'affranchir de cette étape de représentation graphique. Nous travaillons sur cette capacité, incontournable, de créer des objets sans passer par ces limitations de présentations graphiques ou de mathématisations traditonelles.

*B

EXEMPLE DE CONCEPTION PREDICTIVE

(GOOGLE SEARCH : GENERATIVE DESIGN)

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POUR ANALYSER

"Big data", littéralement "grosses données", parfois appelées "données massives", désignent des ensembles de données devenus si volumineux qu'ils dépassent l'intuition et les capacités humaines -Wikipédia.

À quel moment les données deviennent-elles tellement volumineuses ? Quelques milliers ? Quelques millions ? Quelques milliards ? Dans l'esprit humain, ce volume correspond à la capacité mentale de se représenter ces données ou à la capacité à les mettre en évidence par

des écrans informatiques. Une carte de données réelle est une représentation de l'information numérique de masse permet-tant de la rapprocher de l'information d'environnement (que nous avons plus de facilité à traiter). Le gravage physique 3D s'avère ainsi plus efficace qu'un écran d'ordinateur pour explorer l'information de masse. Nos cartes de données sont fabriquées à partir de toutes bases de données structurelles
à 3, 4 ou 5 dimensions. Les tâches ordinaires d'analyses  mathématiques sont reliées à la

partie informatique en utilisant la réalité augmentée. Devant un disque dur contenant des dizaines de milliards de données, jusqu'à présent, seuls des analyses informatiques sont possibles ayant comme interface bridé l'écran d'ordi-nateur. La mise en évidence de caractéristiques se fait en utilisant des graphiques à 1, 2 ou 3 dimensions en utilisant des représentations mathématiques diverses (nombres, pourcen-tages, couleurs, formes, etc). 

INFORMATION BIGDATA L'APPROCHE TRADITIONNELLE

Les bases de données sont traitées, des algorithmes définissent des moyennes et "pondent" des résumés sous forme de tendances ou de graphiques divers.

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Graphique3D.jpg
Graphiques.png

INFORMATIONS BIGDATA L'APPROCHE GRAVITY

Contrairement à l'enfermement lié à un écran affichant des graphiques "simili" 3D, l'analyste peut prendre connaissance d'une information de masse dans sa globalité : 1 milliard de points 3D, soit 1'000 fois plus
de données visibles comparativement à un écran (sources 2018).

Comment ?

Au delà d'une certaine définition (plusieurs millions de points), il n'est plus possible de gérer l'intégralité des données en utilisant les standards de fabrications de pièces issues d'une conception 3D.

 

Notre technologie :

Seule une partie des informations sont utilisées dans l'interface Homme- machine. La plupart des données, intraitables par l'homme, de part leur nombre, passent par un post-processeur spécifique et
sont envoyées directement en fabrication.

STANDARD DE FABRICATION DE PIÈCES 3D,
QUAND TOUT DOIT PASSER PAR L'ÉCRAN 

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TECHNOLOGIES GRAVITY

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