La capacité de prédiction humaine est fortement limitée. Certaines IA, par contre, sont capables de prédire l’avenir avec une précision spectaculaire.
Le comportement chaotique est à la base de nombreux systèmes naturels de la planète. Il possède un vaste domaine d’application, comme la météorologie, la climatologie, la sociologie, l’informatique, les physiques et bien d’autres encore. Ces systèmes dynamiques sont imprévisibles, car leurs comportements dans le futur sont déterminés par les conditions initiales dont on ne peut connaître avec précision. Une infime modification de celles-ci provoque des évolutions rapidement divergentes sur le long terme. Cependant, des chercheurs de l’Université d’État de l’Ohio ont récemment accompli l’exploit de prévoir le comportement des systèmes chaotiques spatio-temporels.
Cette IA pourrait révolutionner la science
Les chercheurs ont mis au point un algorithme d’apprentissage automatique nommé « calcul de réservoir de nouvelle génération ». Nettement plus performant que ses prédécesseurs, il a permis de prédire le comportement météorologique atmosphérique. Auparavant, cela représentait un problème extrêmement délicat à résoudre.
Effectivement, ce modèle a besoin de 400 à 1200 fois moins de données d’entraînement pour générer de meilleures prédictions, et 240 000 fois plus rapidement. De plus, il est plus raisonnable en coût comparé aux algorithmes de prédictions classiques qui nécessitaient autrefois un superordinateur.
« C’est très excitant, car nous pensons qu’il s’agit d’une avancée substantielle en termes d’efficacité du traitement des données et de précision des prédictions dans le domaine de l’apprentissage automatique. Apprendre à prédire ces systèmes extrêmement chaotiques est un grand défi de la physique, et leur compréhension pourrait ouvrir la voie à de nouvelles découvertes et percées scientifiques. »
Wendson De Sa Barbosa, auteur principal et chercheur postdoctoral en physique à l’Ohio State
L’IA peut être utilisée sur n’importe quel système dynamique
À l’aide de données historiques, le modèle d’apprentissage automatique peut assimiler les règles physiques cachées de nombreux systèmes dynamiques sur terre.
« Une fois que vous avez suffisamment de données et de puissance de calcul, vous pouvez faire des prédictions avec des modèles d’apprentissage automatique sur n’importe quel système complexe du monde réel. Ces systèmes peuvent inclure n’importe quel processus physique, du bob du pendule d’une horloge aux perturbations des réseaux électriques. »
De Sa Barbosa
Il rajoute que même les cellules cardiaques sont soumises à des systèmes chaotiques. On peut le constater lorsqu’elles oscillent à une fréquence inhabituellement élevée par rapport au rythme cardiaque normal. Ainsi, cette recherche peut être utilisée afin de comprendre et interpréter les maladies cardiaques, ainsi que de nombreux problèmes dans le monde. Dans l’avenir, De Sa Barbosa prévoit d’approfondir ses recherches pour accélérer les simulations spatio-temporelles.
Un commentaire
…DANS une certaine mesure…