Les théories qui nous permettent de comprendre la physique, et tout ce qui nous entoure, se basent sur des variables. On peut par exemple citer la célèbre formule de Einstein E=MC^2 qui décrit la relation entre l’énergie, la vitesse et la masse. Mais trouver ces variables est en soit l’une des tâches les plus chronophages. Et à la pointe des sciences on se retrouve de plus en plus dans des situations dans lesquelles cette tâche est rendue pratiquement impossible par le déluge de données. Cette IA pourrait bien donner un coup d’accélérateur aux sciences C’est le cas par exemple en génétique, biologie ou encore cosmologie. Des chercheurs se sont donc demandés s’il était possible de confier la recherche de variables à une IA spécialement entrainée. Et à lire leur étude publiée le 25 juillet dans Nature Computational Science ils en ont été quitte pour quelques surprises. Au départ, ils ont nourri leur IA avec une vidéo d’un phénomène dont ils connaissent le nombre de variables les images montrent un mouvement d’oscillation en double pendule qu’ils savent dépendre de quatre variables d’état. Pourtant l’IA n’est pas tombée sur le même chiffre que les chercheurs. Après plusieurs heures de traitement, l’IA est tombé sur le chiffre étonnant de 4,7. Au début, les chercheurs se sont dit que cela était suffisamment proche des 4 variables d’état attendues. Puis ils ont donné à l’IA d’autres images, et ont tenté de déterminer exactement les caractéristiques de chacune des variables trouvées par l’IA. Ce n’est en soit pas une mince affaire la structure des algorithmes d’apprentissage machine est très difficile à analyser, et les caractéristiques et significations profondes des réponses en sortie peuvent l’être encore plus. Mais avec du temps et de la détermination, ils se sont rendu compte que deux des variables correspondent à des angles, tandis que les autres restaient impossible à caractériser. Malgré cela, l’IA était capable de faire le chemin inverse, si nécessaire, avec les variables qu’elle a elle-même déterminée – comme si elle était capable de comprendre le monde autrement et déterminer de nouvelles lois physiques. “Nous avons tenté de corréler les autres variables avec tout et n’importe quoi vitesse angulaire et linéaire, énergie kinétique et potentielle, et des combinaisons variées de quantités connues”, explique Boyuan Chen, l’un des chercheurs. Et d’ajouter “mais rien ne correspondait parfaitement. Nous ne comprenons pas encore le langage mathématique que [notre IA] utilise”. Après avoir validé le même constat avec d’autres phénomènes dont les variables sont connues, les chercheurs se sont intéressés à d’autres phénomènes dont ils ne connaissent pas le nombre de variables d’état. Une vidéo de danseur a débouché sur 8 variables, de même qu’une vidéo montrant une lavalamp en fonctionnement. Une vidéo de feu de cheminée a elle débouché sur 24 variables. Pour les chercheurs, cette IA pourrait une fois améliorée grandement accélérer la recherche – en aidant les chercheurs à aborder le problème des variables avec un outil beaucoup plus rapide que l’humain. Lire aussi – L’ex-patron de Google compare l’intelligence artificielle à une bombe nucléaire “Peut-être que certains phénomènes semblent encore trop complexes simplement parce qu’on essaie de les comprendre avec les mauvaises variables. Bien que nous avons utilisé des données vidéo dans ces travaux, n’importe quelle source de données peut être employée – radar ou ADN par exemple”, conclut le chercheur.

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