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Un effort de collaboration entre des chercheurs internationaux et l’Université de Cambridge a abouti au lancement d’un projet révolutionnaire appelé Polymathic AI. S’inspirant de la technologie qui alimente ChatGPT, cette initiative ambitieuse vise à exploiter le potentiel de l’intelligence artificielle pour faire progresser la découverte scientifique. Alors que ChatGPT excelle dans le traitement du langage naturel, l’équipe de Polymathic AI est prête à utiliser l’IA pour analyser de vastes quantités de données numériques et de simulations physiques dans différents domaines scientifiques. Leur objectif ultime est de permettre aux scientifiques de créer des modèles et des simulations complexes, allant de la résolution des mystères des étoiles supergéantes à la modélisation du climat de la Terre.

Polymathic AI est né avec la sortie d’une collection d’articles de recherche, qui peuvent maintenant être consultés sur le référentiel en accès libre arXiv. Au cœur de cette initiative se trouve Shirley Ho, l’investigatrice principale de Polymathic AI et chef de groupe au Centre d’astrophysique computationnelle de l’Institut Flatiron à New York. Avec une vision de révolutionner la communauté scientifique, elle anticipe un impact profond. En ses propres mots, « Cela remodelera fondamentalement l’utilisation de l’IA et de l’apprentissage automatique dans la recherche scientifique. »

Révéler l’essence de l’IA polymathe

Le concept sous-jacent de l’IA polymathique peut être comparé à l’idée que l’apprentissage d’une nouvelle langue devient plus accessible lorsque vous possédez déjà des connaissances dans plusieurs langues. Dans ce contexte, commencer par un modèle pré-entraîné volumineux – appelé modèle de base – s’avère être une approche plus rapide et plus précise que la construction d’un modèle scientifique à partir de zéro. Cela reste vrai même lorsque les données d’entraînement ne semblent pas directement pertinentes pour le problème spécifique en question. Miles Cranmer, co-investigateur du département de mathématiques appliquées et de physique théorique de l’université de Cambridge et de l’institut d’astronomie, souligne: « Mener des recherches académiques sur des modèles de base à grande échelle a été un défi en raison de la puissance de calcul considérable requise. Notre collaboration avec la fondation Simons nous a accordé des ressources exceptionnelles pour commencer à prototyper ces modèles à des fins d’application dans les sciences fondamentales, permettant aux chercheurs du monde entier de les développer davantage. C’est vraiment une opportunité passionnante. »

Le rôle crucial de l’IA polymathe dans le comblement des divisions scientifiques.

L’IA polymathe a le potentiel de découvrir des similarités et des connexions cachées entre les domaines scientifiques qui auraient pu passer inaperçues. Le co-investigateur Siavash Golkar, chercheur invité au Centre d’astrophysique computationnelle de l’Institut Flatiron, met l’accent sur l’importance historique des polymathes – des esprits brillants qui possédaient une compréhension globale de divers domaines. Ces polymathes étaient capables de percevoir des connexions complexes qui alimentaient leur travail innovant. Cependant, dans notre ère actuelle de spécialisation croissante, il est devenu plus difficile de maintenir une expertise dans plusieurs disciplines. C’est là que l’IA peut jouer un rôle essentiel en assimilant des informations provenant de domaines divers et en fournissant des informations précieuses.

Adopter une approche multidisciplinaire offre une perspective complète et équilibrée.

L’équipe de Polymathic AI est composée d’experts issus d’institutions prestigieuses telles que la Simons Foundation, le Flatiron Institute, l’Université de New York, l’Université de Cambridge, l’Université de Princeton et le Lawrence Berkeley National Laboratory. Ce collectif rassemble des individus aux compétences diverses en physique, astrophysique, mathématiques, intelligence artificielle et neurosciences, formant ainsi un ensemble redoutable de connaissances et d’expertise.

S’éloigner de l’IA conventionnelle

Alors que les outils d’IA ont été utilisés dans la recherche scientifique par le passé, ils étaient généralement créés sur mesure et entraînés sur des ensembles de données spécifiques. L’IA polymathique vise à transcender ces limitations. Selon le co-investigateur François Lanusse, cosmologiste au Centre national de la recherche scientifique (CNRS) en France : « Malgré les progrès rapides de l’apprentissage automatique ces dernières années dans divers domaines scientifiques, les solutions d’apprentissage automatique sont principalement développées pour des cas d’utilisation spécifiques et entraînées sur des données hautement spécifiques. » Cette compartimentalisation restreint les scientifiques d’exploiter des informations précieuses qui peuvent exister dans des formats divers ou dans différents domaines.

L’approche ingénieuse de l’IA polymathique

Polymathic AI cherche à acquérir des connaissances provenant de sources diverses couvrant la physique et l’astrophysique, avec des projets futurs visant à étendre son champ d’application à des domaines tels que la chimie et la génomique. Le projet vise à unir ces sous-domaines apparemment distincts en un tout cohérent, comme le souligne Mariel Pettee, chercheuse postdoctorale au Lawrence Berkeley National Laboratory, qui fait partie du projet.

Brisez les barrières

Polymathic AI vise à résoudre un problème critique dans la science moderne : la fragmentation des connaissances. La chercheuse principale Shirley Ho souligne que Polymathic AI surmontera les limitations observées dans des modèles tels que ChatGPT. Il traitera les nombres comme des valeurs numériques précises plutôt que de simples caractères, et il utilisera des ensembles de données scientifiques authentiques qui capturent la physique fondamentale de l’univers. De plus, la transparence et l’ouverture constituent des principes fondamentaux du projet. Ho souligne : « Notre objectif est de rendre tout accessible au public. Nous aspirons à démocratiser l’IA à des fins scientifiques de manière à pouvoir offrir, d’ici quelques années, un modèle pré-entraîné à la communauté scientifique qui améliore les analyses sur un large éventail de problèmes et de domaines. »

En conclusion, Polymathic AI représente une avancée significative dans l’intégration de l’IA dans la recherche scientifique. En exploitant les principes derrière ChatGPT et en les appliquant au domaine multidisciplinaire de la découverte scientifique, cette initiative a le potentiel de révolutionner la manière dont les scientifiques abordent les problèmes complexes et découvrent de nouvelles perspectives dans des domaines diversifiés. Au fur et à mesure de l’avancement du projet, il promet de démanteler les barrières et de favoriser un paysage scientifique plus interconnecté et accessible, bénéficiant ainsi aux chercheurs et à la société dans son ensemble.

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