Une IA découvre de nouvelles lois de la physique
Et voilà encore une histoire à base d’Intelligence Artificielle qui va vous retourner le cerveau. Une équipe de chercheurs a lâché une IA sur des données de plasma poussiéreux, et elle a découvert des trucs que les physiciens avaient loupé pendant des années. Le plus foufou c’est qu’elle a même été capable de corriger des théories établies.
L’équipe de l’université Emory à Atlanta a fait quelque chose de complètement différent de ce qu’on voit habituellement avec l’IA. Au lieu de l’utiliser pour prédire des trucs ou nettoyer des données, ils l’ont entraînée à découvrir de nouvelles lois de la physique.
Pour cela, les chercheurs ont nourri leur réseau de neurones avec des données expérimentales issues d’un état de matière mystérieux appelé plasma poussiéreux. Pour faire simple, c’est un gaz super chaud, chargé électriquement et rempli de minuscules particules de poussière. On trouve ce truc partout dans l’univers, des anneaux de Saturne à la surface de la Lune, en passant par la fumée des incendies de forêt et vos dessous de bras quand vous ne vous lavez pas (non, je déconne).
Le problème avec ce plasma poussiéreux, c’est qu’il se comporte de manière vraiment bizarre. Les forces entre les particules ne suivent pas les règles habituelles. Une particule peut en attirer une autre, mais cette dernière la repousse en retour. C’est ce qu’on appelle des forces non-réciproques, et ça rend les physiciens complètement dingues depuis des années.
Pour réaliser cet exploit, l’équipe a construit un système d’imagerie 3D sophistiqué pour observer comment les particules de plastique se déplaçaient dans une chambre remplie de plasma. Ils ont utilisé une feuille laser et une caméra haute vitesse pour capturer des milliers de mouvements de particules minuscules en trois dimensions au fil du temps.
Ces trajectoires détaillées ont ensuite servi à entraîner un réseau de neurones sur mesure et. contrairement à la plupart des modèles d’IA qui ont besoin d’énormes ensembles de données, le réseau de l’équipe d’Emory a été entraîné sur un petit ensemble de données très riche. Et il a surtout été conçu avec des règles physiques intégrées, comme la prise en compte de la gravité, de la traînée et des forces entre particules.
Ilya Nemenman, co-auteur senior de l’étude et professeur à l’université, précise que “Quand vous explorez quelque chose de nouveau, vous n’avez pas beaucoup de données pour entraîner l’IA. Cela signifiait que nous devions concevoir un réseau de neurones qui pourrait être entraîné avec une petite quantité de données et apprendre quand même quelque chose de nouveau.”
Le réseau de neurones a donc décomposé le mouvement des particules en trois composantes : les effets de vitesse (comme la traînée), les forces environnementales (comme la gravité) et les forces interparticulaires. Cette approche a permis à l’IA d’apprendre des comportements complexes tout en respectant les principes physiques de base.
Et les résultats sont là !! L’IA a découvert des descriptions précises des forces non-réciproques avec une précision de plus de 99%. Elle a ainsi révélé qu’une particule en tête attire celle qui la suit, mais que la particule qui suit repousse celle qui la précède. Ce type d’interaction asymétrique avait été suspecté mais jamais clairement modélisé auparavant.
Je l’avoue, ce schéma est hors de ma portée mais je le trouvais cool alors je l’ai mis dans l’article
Mais attendez, ça devient encore plus intéressant car l’IA a également corrigé certaines hypothèses erronées qui façonnaient la théorie des plasmas depuis des années. Par exemple, on pensait que la charge électrique d’une particule augmentait exactement avec sa taille. Eh bien, c’est faux ! La relation dépend en fait de la densité et de la température du plasma environnant.
Une autre idée fausse était que la force entre les particules diminuait toujours de manière exponentielle avec la distance, quelle que soit leur taille. L’IA a révélé que cette diminution dépend aussi de la taille des particules, un détail que les scientifiques avaient complètement ignoré jusqu’à présent.
Et pour moi, le truc le plus impressionnant c’est que ce modèle d’IA a tourné sur un simple ordinateur de bureau. Pas besoin d’un supercalculateur ou d’une ferme de serveurs. Il a produit un cadre universel qui peut maintenant être appliqué à toutes sortes de systèmes à plusieurs particules, des mélanges de peinture aux cellules migrantes dans les organismes vivants.
Cette recherche démontre que l’IA peut aller bien au-delà du simple traitement de données. Elle peut réellement aider les scientifiques à découvrir les règles cachées qui gouvernent la nature.
L’étude a été publiée dans la revue Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) et vous pouvez la consulter ici.
Les implications de cette découverte sont énormes car non seulement elle ouvre de nouvelles voies pour comprendre les plasmas poussiéreux, mais elle fournit également une méthode pour étudier d’autres systèmes complexes. Les chercheurs espèrent ainsi que leur approche par IA servira de point de départ pour déduire les lois de la dynamique d’une large gamme de systèmes à plusieurs corps.
L’avenir de la science va être prometteur et passionnant, je le sens !
Source : korben.info