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L'IA maître de l'univers ?

L'IA maître de l'univers ?

Par G.H.

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17 juillet 2019

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L'univers à portée de main de l'intelligence artificielle ? Les astrophysiciens ont réussi pour la première fois à générer des simulations 3D complexes de l'univers en utilisant des techniques d'IA.


Des simulations d'univers rapides et précises comme jamais auparavant, grâce aux techniques d'Intelligence Artificielle utilisées par les astrophysiciens de l'Université de Montréal. Centre d'astrophysique computationnelle de l'Institut Flatiron à New York. Mais ne leur en demandez pas trop non plus, car ils ont l'air dépassés par le fonctionnement de leur propre bébé !


Le 24 juin à l'adresse l'Académie nationale des sciences, Siyu He, analyste de recherche à l'Institut Flatiron, et Shirley Ho, co-auteure de l'étude, chef de groupe au Centre d'astrophysique computationnelle de l'Institut Flatiron et professeur auxiliaire à l'Université Carnegie Mellon, ont présenté leur nouveau projet intitulé D3M for Deep Density Displacement Model. Un effort de collaboration avec d'autres scientifiques tels que leur collègue du Flatiron Institute Wei Chen, Yu Feng et Yin Li du Berkeley Center for Cosmological Physics de l'Université de Californie, Berkeley, et le Kavli Institute for the Physics and Mathematics of the Universe à Kashiwa, près de Tokyo, pour le deuxième, Barnabás Póczos de Carnegie Mellon University à Pittsburgh ou Siamak Ravanbakhsh de University of British Columbia à Vancouver.

L'IA peut maintenant simuler l'univers....


Leur nouveau modèle est une véritable percée dans le monde de l'astrophysique.qui a toujours cherché à combiner vitesse et précision dans la génération des simulations. A des fins de comparaison et pour apprécier pleinement les performances du D3M, une simulation de l'univers aussi précise que possible peut nécessiter environ 300 heures de calcul contre quelques minutes pour le moins précis.

Une comparaison de la précision entre D3M, le nouveau, et 2LPT, deux modèles d'univers.
Le D3M simule l'univers en 30 millisecondes ! Pour quelle précision, me demanderiez-vous ? Pour une erreur relative de 2,8% par rapport aux modèles les plus précis (300 heures de calcul donc). Le modèle le plus rapide disponible (quelques minutes de calcul) avait jusqu'alors une erreur relative de 9,3% par rapport aux modèles les plus précis. "Nous pouvons exécuter ces simulations en quelques millisecondes, alors que d'autres simulations rapides prennent quelques minutes, Ho confirme. Non seulement ça, mais nous sommes aussi beaucoup plus précis."

8 000 simulations pour former un réseau neuronal


Comment ont-ils réussi un tel exploit ? En nourrissant d'abord la bête, ou du moins en la nourrissant. Intelligence artificielle. Siyue He, Shirley Ho et leur équipe ont d'abord alimenté le réseau neuronal profond avec 8 000 simulations différentes. à partir de l'un des modèles les plus précis, rapporte le Fondation Simons dans un article daté du 26 juin dernier (La première simulation d'IA de l'Univers est rapide et précise - et même ses créateurs ne savent pas comment elle fonctionne). Le D3M a ensuite utilisé ces données pour effectuer ses propres calculs et pousser ses lecteurs de plus en plus loin jusqu'à la simulation finale d'un univers de 600 millions d'années-lumière sous la forme d'un boîtier. (voir schéma ci-dessus). Cette simulation de l'univers est basée sur la gravité, la force qui influence le plus l'évolution du cosmos.

Mais le D3M n'a pas seulement réalisé des simulations de l'univers, alliant précision et rapidité. L'Intelligence Artificielle a ainsi réussi d'autres simulations de l'univers en prenant en compte la modification de certains paramètres, comme la quantité de matière noire par exemple, sans jamais avoir eu de telles données sur le sujet à former auparavant. Le réseau neuronal profond a donc dépassé toutes les attentes.

Reconnaissance de l'image d'un chien
Mais, paradoxalement, c'est là que réside le problème. Aussi rapide, précis et solide soit-il, le D3M laisse ses créateurs en redemander. Ils ne sont pas encore en mesure de répondre à certaines questions concernant le fonctionnement de leur machine !

Penser que l'Intelligence Artificielle pourrait dans ce cas dépasser les limites de l'être humain ? Ce n'est qu'un pas que certaines personnes, au nom de l éthiqueserait prêt à prendre. "C'est comme entraîner un logiciel de reconnaissance d'images avec beaucoup de photos de chats et de chiens et être capable de reconnaître les éléphants.explique Ho. Personne ne sait comment il fait, c'est un grand mystère à résoudre." Elle a conclu : "Nous pouvons être un terrain de jeu intéressant pour les apprenants en utilisant notre modèle pour voir pourquoi il extrapolait si bien, allant jusqu'à reconnaître les éléphants au lieu de simplement reconnaître les chats et les chiens.".