L'intelligence artificielle, au-delà du battage médiatique et de l'hystérie qui font les gros titres aujourd'hui, joue un rôle croissant dans la vie quotidienne et les affaires, avec des utilisations allant du texte prédictif aux recommandations Netflix en passant par la détection de la fraude bancaire.

Une grande partie de ces progrès est due à des chercheurs à la pointe de l'exploration scientifique complexe.

Et il y a plus a venir.

À UC Riverside, une équipe de quatre scientifiques a exposé sa vision de l'utilisation de l'apprentissage automatique pour entretenir, améliorer et concevoir certains des équipements scientifiques les plus sophistiqués sur Terre.

"L'utilisation de l'IA pour relever des défis scientifiques majeurs a non seulement le potentiel de faire avancer la science, mais aussi de se répercuter sur la résolution de problèmes de la vie quotidienne", a déclaré Vagelis Papalexakis, professeur agrégé d'informatique et d'ingénierie à UC Riverside. "Le GPS est un excellent exemple."

Un chapitre sur la vision de l'équipe UCR a été publié en avril 2023 par World Scientific dans le livre "Artificial Intelligence for Science: A Deep Learning Revolution".

Le chapitre 7, "Apprentissage automatique pour la conception et l'optimisation d'instruments complexes", explore comment l'IA peut affiner, améliorer, voire révolutionner, des expériences scientifiques à grande échelle. L'idée est de tirer parti de l'apprentissage automatique pour simuler, par ordinateur, une immense gamme de possibilités d'opérations et de conception, non seulement en économisant du temps, de l'argent et des ressources grâce à des gains d'efficacité et des améliorations complètes, mais également en explorant des conceptions et des idées contre-intuitives.

"Cela semble futuriste - et c'est l'espoir", a déclaré Papalexakis. « Nous demandons : « Quelle est la promesse de l'IA ? »

Ses co-auteurs sont Barry C. Barish, lauréat du prix Nobel, professeur émérite de physique à l'Institut de technologie de Californie et professeur distingué de physique et d'astronomie à l'UCR ; Jonathan Richardson, professeur adjoint UCR de physique et d'astronomie; et Rutuja Gurav, titulaire d'un doctorat. candidat à l'UCR en informatique.

Leur approche pourrait améliorer la conception et l'exploitation d'une ingénierie élaborée, y compris l'observatoire à ondes gravitationnelles de l'interféromètre laser. LIGO, géré par Caltech, comprend deux ensembles de deux faisceaux laser de 2,5 milles de long, dans l'État de Washington et en Louisiane, qui détectent les ondes gravitationnelles des phénomènes cosmiques tels que la fusion de paires de trous noirs qui n'émettent aucune lumière et ne peuvent donc pas être observés visuellement.

Les ondes gravitationnelles aident les scientifiques à comprendre les mystères de l'espace, les origines de l'univers et les lois fondamentales de la physique. LIGO lui-même a ouvert une nouvelle frontière en astronomie, avec des découvertes si révolutionnaires que Barish, l'ancien directeur de LIGO, a partagé le prix Nobel de physique 2017.

"Les progrès de la physique expérimentale reposent sur notre capacité à développer des instruments de pointe très complexes", a déclaré Barish. "L'apprentissage automatique joue un rôle de plus en plus important dans la conception, la conception et la mise en œuvre de ces installations expérimentales avancées. Il est juste de dire que l'IA devient un partenaire à part entière pour faire de nouvelles découvertes en physique."

La nouvelle recherche envisagée aiderait, par exemple, les scientifiques à apprendre à améliorer ou même à concevoir des instruments de bout en bout de manière à améliorer leur sensibilité et leur résilience aux sources d'erreur du monde réel, telles que le bruit environnemental.

"Au lieu de faire cela dans un laboratoire, l'IA ferait le gros du travail en testant des conceptions potentielles et en trouvant celle qui fonctionne le mieux" pour l'infrastructure massive de LIGO, a déclaré Papalexakis. "C'est un moyen informatique de simuler des choses qui aidera considérablement à la conception d'expériences à grande échelle."

De telles approches exploiteraient et adapteraient la technologie qui gère les plates-formes publiques émergentes telles que ChatGPT et Bing AI, avec de grandes implications pour la découverte scientifique et l'innovation quotidienne.

Les scientifiques ont noté que l'utilisation de l'IA pour tester, modéliser et améliorer de grands systèmes scientifiques ne déplacerait pas les chercheurs ou les ingénieurs.

"Les expériences frontalières comme LIGO sont des instruments incroyablement complexes, avec des dizaines de systèmes de contrôle interdépendants et des milliers de canaux de données", a déclaré Richardson. "Notre espoir est que les progrès de l'IA, tels que ceux poursuivis à l'UCR, seront en mesure de reconnaître les associations cachées dans cette mer de données qui pourraient diagnostiquer des problèmes opérationnels. Cela, à son tour, éclairerait de nouvelles façons que nous, en tant que physiciens humains, peut apporter des modifications physiques qui améliorent les performances du détecteur."

La recherche est née de la fascination d'un étudiant et d'une rencontre fortuite.

Gurav, un étudiant diplômé travaillant dans le laboratoire d'informatique de Papalexakis, a apporté une fascination pour isoler les ondes gravitationnelles des autres bruits. Ensuite, une conférence publique à l'UCR il y a quatre ans par l'expert en ondes gravitationnelles Barish a conduit le groupe à se rencontrer, à parler et à collaborer sur le projet.

Gurav a félicité ses mentors de l'UCR et a déclaré : "C'est merveilleux de voir notre travail inclus dans une collection d'idées aussi incroyablement diversifiée sur l'IA appliquée aux sciences naturelles. Cela marque une étape particulière dans mon parcours de doctorat plutôt non conventionnel en tant qu'aspirant ordinateur scientifique profondément intéressé par l'exploration des applications de l'apprentissage automatique pour repousser les frontières de la découverte scientifique."

Maintenant que le chapitre a été publié, Papalexakis a déclaré: "Je me sens fier et un peu terrifié." Présenter publiquement des orientations de recherche pour des études scientifiques complexes apporte "un sens des responsabilités que nous ne prenons pas à la légère. Mais je suis ravi que les gens pensent que ces choses valent la peine d'être étudiées".