Une intelligence artificielle CREEPY a laissé les scientifiques perplexes après avoir découvert une physique que même les professionnels ne comprennent toujours pas.
La physique est l’une des disciplines les plus rigides de la science avec des équations complexes et des mesures exactes pour révéler des secrets.
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Hod Lipson, professeur d’ingénierie à l’Université de Columbia, a déclaré que c’était une tâche qui n’avait pas de chemin bien tracé à suivre.
“C’est un art, il n’y a pas de méthode systématique”, a-t-il déclaré à Motherboard.
« C’est presque comme, comment comprendre l’alphabet ? Cela se produit simplement de manière organique.
Dans leur Creative Machines Lab, Lipson et ses collègues visent à mieux comprendre comment ce processus de découverte se produit et comment il peut être amélioré à l’aide de l’apprentissage automatique.
L’équipe a développé un algorithme capable d’étudier des phénomènes physiques en “regardant” des vidéos montrant le scintillement d’une flamme ou le mouvement d’un double pendule.
L’algorithme était capable de prédire le nombre correct de variables dans des systèmes connus et même de faire des prédictions pour des inconnus.
L’équipe a publié ses résultats la semaine dernière dans une étude intitulée Automated Discovery of Hidden Fundamental Variables in Experimental Data dans la revue Nature Computational Science.
Lipson a déclaré que ce travail se distingue des autres tentatives d’étude de données similaires car il est le premier à fournir à l’algorithme aucune information sur le nombre ou les variables d’un système.
Cela signifie que le système ne se limite pas à rechercher des variables à travers le regard humain, ce qui, selon Lipson, pourrait être crucial pour trouver la physique cachée dans les systèmes.
“Ce n’est pas comme si les gens travaillaient jour et nuit pour rechercher ces variables et cela peut accélérer le processus”, a déclaré Lipson.
“Il est plus probable que nous manquions beaucoup de choses, mais cela dépend beaucoup de ces variables que nous pensons que si nous pouvions utiliser une IA à ce sujet, nous découvrirons peut-être des choses qui sont super utiles et changeront notre façon de faire ce.” penser.”
L’équipe, y compris le premier auteur de l’article et professeur adjoint d’ingénierie à l’Université Duke, Boyuan Chen, a fourni des vidéos de l’algorithme montrant le mouvement dynamique.
Les vidéos comprenaient également des mouvements qui ne sont pas encore compris, tels que des lampes à lave et des danseurs gonflables.
L’IA a tenté de modéliser le phénomène après avoir étudié les vidéos pour créer une liste de variables de plus en plus petites.
Vous donneriez donc le nombre minimum de variables nécessaires au système pour capturer avec précision le mouvement.
L’IA a réussi à découvrir le nombre correct de variables, mais il lui manque actuellement le langage nécessaire pour décrire ce que sont les variables.
Cela l’empêchera d’entrer dans les laboratoires scientifiques de sitôt, mais Chen pense que ce n’est pas un gros problème pour le moment.
“Ce que nous avons maintenant est comme un cadre général”, a déclaré Chen.
“Une chose qui sera très intéressante est de collaborer avec des experts qui ont des données et un aperçu de ce que font ces données. Ce que nous voulons faire, c’est les aider à découvrir ce qu’ils ne savent pas déjà sur les données.”
Lipson pense que l’algorithme pourrait étudier des systèmes au-delà de la physique, tels que l’évolution des maladies ou le changement climatique futur.
L’équipe espère que l’algorithme aidera à communiquer plus facilement leurs découvertes aux humains, car cela pourrait être une percée dans la découverte scientifique.
“Les humains font cela depuis 300 ans, et il me semble que nous avons atteint la fin de ce que nous pouvons faire manuellement”, a déclaré Lipson.
“Nous avons besoin de quelque chose pour nous aider à passer au niveau supérieur.”
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