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Les thĂ©ories qui nous permettent de comprendre la physique, et tout ce qui nous entoure, se basent sur des variables. On peut par exemple citer la cĂ©lĂšbre formule de Einstein E=MC^2 qui dĂ©crit la relation entre lâĂ©nergie, la vitesse et la masse. Mais trouver ces variables est en soit lâune des tĂąches les plus chronophages. Et Ă la pointe des sciences on se retrouve de plus en plus dans des situations dans lesquelles cette tĂąche est rendue pratiquement impossible par le dĂ©luge de donnĂ©es. Cette IA pourrait bien donner un coup dâaccĂ©lĂ©rateur aux sciences Câest le cas par exemple en gĂ©nĂ©tique, biologie ou encore cosmologie. Des chercheurs se sont donc demandĂ©s sâil Ă©tait possible de confier la recherche de variables Ă une IA spĂ©cialement entrainĂ©e. Et Ă lire leur Ă©tude publiĂ©e le 25 juillet dans Nature Computational Science ils en ont Ă©tĂ© quitte pour quelques surprises. Au dĂ©part, ils ont nourri leur IA avec une vidĂ©o dâun phĂ©nomĂšne dont ils connaissent le nombre de variables les images montrent un mouvement dâoscillation en double pendule quâils savent dĂ©pendre de quatre variables dâĂ©tat. Pourtant lâIA nâest pas tombĂ©e sur le mĂȘme chiffre que les chercheurs. AprĂšs plusieurs heures de traitement, lâIA est tombĂ© sur le chiffre Ă©tonnant de 4,7. Au dĂ©but, les chercheurs se sont dit que cela Ă©tait suffisamment proche des 4 variables dâĂ©tat attendues. Puis ils ont donnĂ© Ă lâIA dâautres images, et ont tentĂ© de dĂ©terminer exactement les caractĂ©ristiques de chacune des variables trouvĂ©es par lâIA. Ce nâest en soit pas une mince affaire la structure des algorithmes dâapprentissage machine est trĂšs difficile Ă analyser, et les caractĂ©ristiques et significations profondes des rĂ©ponses en sortie peuvent lâĂȘtre encore plus. Mais avec du temps et de la dĂ©termination, ils se sont rendu compte que deux des variables correspondent Ă des angles, tandis que les autres restaient impossible Ă caractĂ©riser. MalgrĂ© cela, lâIA Ă©tait capable de faire le chemin inverse, si nĂ©cessaire, avec les variables quâelle a elle-mĂȘme dĂ©terminĂ©e â comme si elle Ă©tait capable de comprendre le monde autrement et dĂ©terminer de nouvelles lois physiques. âNous avons tentĂ© de corrĂ©ler les autres variables avec tout et nâimporte quoi vitesse angulaire et linĂ©aire, Ă©nergie kinĂ©tique et potentielle, et des combinaisons variĂ©es de quantitĂ©s connuesâ, explique Boyuan Chen, lâun des chercheurs. Et dâajouter âmais rien ne correspondait parfaitement. Nous ne comprenons pas encore le langage mathĂ©matique que [notre IA] utiliseâ. AprĂšs avoir validĂ© le mĂȘme constat avec dâautres phĂ©nomĂšnes dont les variables sont connues, les chercheurs se sont intĂ©ressĂ©s Ă dâautres phĂ©nomĂšnes dont ils ne connaissent pas le nombre de variables dâĂ©tat. Une vidĂ©o de danseur a dĂ©bouchĂ© sur 8 variables, de mĂȘme quâune vidĂ©o montrant une lavalamp en fonctionnement. Une vidĂ©o de feu de cheminĂ©e a elle dĂ©bouchĂ© sur 24 variables. Pour les chercheurs, cette IA pourrait une fois amĂ©liorĂ©e grandement accĂ©lĂ©rer la recherche â en aidant les chercheurs Ă aborder le problĂšme des variables avec un outil beaucoup plus rapide que lâhumain. Lire aussi â Lâex-patron de Google compare lâintelligence artificielle Ă une bombe nuclĂ©aire âPeut-ĂȘtre que certains phĂ©nomĂšnes semblent encore trop complexes simplement parce quâon essaie de les comprendre avec les mauvaises variables. Bien que nous avons utilisĂ© des donnĂ©es vidĂ©o dans ces travaux, nâimporte quelle source de donnĂ©es peut ĂȘtre employĂ©e â radar ou ADN par exempleâ, conclut le chercheur.
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