L'utilisation de l'IA s'étend désormais à de nombreux domaines, et la physique n'est pas une exception.
Ainsi, des scientifiques du MIT et de l'Université de Bâle ont récemment utilisé l'intelligence artificielle générative pour aborder des questions difficiles en physique, notamment dans la classification des phases des systèmes physiques.
Cette méthode avancée pourrait considérablement améliorer l'investigation de nouveaux matériaux. Voyons en détail comment cela fonctionne.
La recherche des transitions de phase
Les chercheurs ont appliqué l'IA pour étudier les transitions de phase dans des matériaux nouvellement développés. Les transitions de phase, comme lorsque l'eau gèle en glace, entraînent des changements significatifs dans des propriétés telles que la densité et le volume. Bien que ces transitions dans des substances courantes soient bien comprises, celles dans de nouveaux matériaux ou systèmes complexes restent un domaine de recherche critique. Reconnaître et quantifier ces transitions dans des systèmes inconnus est souvent un défi en raison de données limitées.
Les chercheurs du MIT et de l'Université de Bâle ont développé un cadre de machine-learning qui utilise l'IA générative pour cartographier automatiquement les diagrammes de phase pour de nouveaux systèmes physiques. Cette approche informée par la physique est plus efficace que les techniques traditionnelles et manuelles, qui s'appuient fortement sur l'expertise théorique et de grands ensembles de données étiquetées.
Les méthodes traditionnelles pour détecter les transitions de phase impliquent d'identifier un "paramètre d'ordre" qui change durant la transition. Par exemple, le passage de l'eau à la glace implique une baisse de température en dessous de 0 degrés Celsius, le paramètre d'ordre étant la proportion de molécules d'eau dans un état cristallin. Les modèles d'IA, comme les classificateurs génératifs, peuvent désormais gérer cette tâche plus efficacement et sans biais humain.
Application dans les Matériaux Avancés et les Systèmes Quantiques
Le nouveau cadre d'IA pourrait avoir un impact significatif sur l'étude des propriétés thermodynamiques dans de nouveaux matériaux et la détection de l'intrication quantique. Cette technique ouvre la voie à la découverte autonome de phases de matière précédemment inconnues, rationalisant le processus de découverte scientifique.
Avantages des Modèles Génératifs
Les modèles génératifs, qui estiment des distributions de probabilité pour générer de nouveaux points de données, offrent des avantages significatifs dans la construction de classificateurs. L'approche de l'équipe du MIT consiste à utiliser ces modèles pour intégrer profondément les propriétés connues des systèmes physiques dans le cadre de machine-learning, améliorant la précision et l'efficacité de la détection des phases.
Les applications potentielles de cette approche d'IA générative vont au-delà des transitions de phase. Elle pourrait être utilisée pour résoudre diverses tâches de classification binaire dans des systèmes physiques, détecter l'intrication quantique et même améliorer les grands modèles de langage en optimisant le réglage des paramètres. Les recherches futures visent à établir des garanties théoriques sur le nombre de mesures nécessaires pour détecter efficacement les transitions de phase.
Alors que l'IA devient de plus en plus intégrée dans divers aspects de nos vies, l'éviter vous place dans une position défavorable. Notre plateforme d'analyse de données basée sur l'IA, NextBrain AI, est conçue pour aider chaque entreprise à tirer parti des avantages de l'IA. Planifiez votre démonstration aujourd'hui découvrir les insights que l'IA peut révéler à partir de vos données.
+34 91 991 95 65
+61 410 497229