Publié le 27 janvier 2020 Mis à jour le 27 janvier 2020
La physique l’a bien montré : du mouvement des éléments à la gravité, tout répond à des lois qu’ont découvert des scientifiques au fil du temps et d’expérimentations. Au cours du vingtième siècle, nous en avons même appris sur les relations et fonctionnements de l’infiniment petit et de son contraire, l’immensément grand. Ce que les spécialistes ont appelé la physique quantique, celle qui régit ce qui nous compose, à savoir les atomes. Or, cet aspect des sciences physiques semble de nos jours plutôt immobile.
En effet, depuis les trouvailles des premières théories en mécanique quantique, comme le rappelle cet article du New York Times, il ne s’est pas passé grand-chose. Les physiciens peuvent très bien utiliser les découvertes dans des situations mais ils ne les expliquent pas. À l’instar de l’usager de téléphone intelligent qui se sert de son appareil sans comprendre son fonctionnement.
Ce désintérêt repose sur deux problèmes. Le premier concerne la capacité d’observation des mécaniques. En fait, dans la nature, elles fonctionnent en superposition. Or, dès que nous tentons de les scruter, nous ne pouvons qu’en détecter un à la fois à partir de calculs. Cela donne donc une image fragmentée de ce qui se passe réellement. Un peu comme si nous ne pouvions observer qu’une aiguille pour comprendre une montre.
Le second est le manque de consensus sur ce que décrivent les théories quantiques. Les éléments comme les électrons sont dépeints en fonction d’ondes. Or, ce principe même n’est pas cristallisé dans une définition claire auprès des scientifiques. Est-ce une représentation complète du monde ou manque-t-il des composantes? Tant que la question restera en suspens, les physiciens continueront de jouer avec des mécaniques dans une boîte noire.
Est-ce qu’une seconde boîte noire, à savoir les algorithmes, pourrait venir au secours des experts de la physique quantique? En tout cas, certaines sont déjà en train d’assimiler les règles des mécaniques.
Ainsi, une intelligence artificielle a appris à détecter en quelques secondes et avec une précision de presque 100 %, l’énergie d’atomisation. Une tâche qui d’habitude prend des heures voire des semaines avec des techniques conventionnelles. Une autre développée par trois universités (Warwick, Berlin et Luxembourg) est en mesure de prédire la fonction d’ondes moléculaire et les propriétés des molécules.
Mais si les intelligences artificielles assimilent déjà très rapidement les lois des mécaniques quantiques connues, elles pourraient aussi nous aider à expliciter ses fonctionnements. Un groupe de recherche israélien a montré que des algorithmes similaires à ceux utilisés dans la reconnaissance vocale et faciale dans un réseau d’apprentissage profond pourraient nous permettre de mieux reconnaître et expliquer les comportements quantiques dans la nature. Une trouvaille qui pourrait être la clé de voûte pour comprendre les règles de notre univers.
Nous n’en sommes qu’au début, bien sûr, mais sachant la capacité de découverte des I.A. qui sont capables de trouver des matériaux pour des supercondensateurs, il y a de quoi faire rêver la plupart des physiciens sur la planète.
Illustration : Gerd Altmann de Pixabay
Références :
Aithani, Laksh. « Teaching AI How to Do Quantum Mechanics. » Medium. Dernière mise à jour : 6 août 2019.
https://towardsdatascience.com/teaching-ai-how-to-do-quantum-mechanics-8ea693b2fa8a
Carroll, Sean. « Opinion | Even Physicists Don't Understand Quantum Mechanics. » The New York Times. Dernière mise à jour : 7 septembre 2019.
https://www.nytimes.com/2019/09/07/opinion/sunday/quantum-physics.html
Flaherty, Nick. "AI Finds New Materials for Supercapacitors." EeNews Power". Dernière mise à jour : 5 mars 2019.
https://www.eenewspower.com/news/ai-finds-new-materials-supercapacitors
Herbrew University of Jerusalem. "Can Artificial Intelligence Solve the Mysteries of Quantum Physics?" Phys.org. Dernière mise à jour : 13 mars 2019.
https://phys.org/news/2019-03-artificial-intelligence-mysteries-quantum-physics.html
University of Warwick. "Artificial Intelligence Algorithm Can Learn the Laws of Quantum Mechanics." ScienceDaily. Dernière mise à jour : 19 novembre 2019.
https://www.sciencedaily.com/releases/2019/11/191119105457.htm
Accédez à des services exclusifs gratuitement
Inscrivez-vous et recevez nos infolettres en pédagogie et technologies éducatives
Vous pourrez aussi indexer vos ressources préférées et retrouver votre historique de consultation
M’abonner à l'infolettreVous pourriez aussi aimer:
Prédire l’imprévisible : maintenant à notre portée
Les événements extrêmes n’arrivent pas sans prévenir. Ils se préparent sur de longues périodes et commencent à donner des signes avant-coureurs bien avant leur arrivée. Mais en prêtant attention à ces signes et en modifiant les conditions au bon moment, on peut prévenir la plupart de ces catastrophes. Idées édifiantes pour faire face.
Forces et faiblesses de l’intelligence artificielle dans la lutte contre la désinformation
Les fausses nouvelles sont devenus un véritable casse-tête pour tout le monde. Face à l'abondance des informations publiées chaque jour, le potentiel de l'intelligence artificielle a été exploré. Dans cet article, nous en présentons les forces et faiblesses puis appelons, au final, à une bonne éducation aux médias, car la pensée critique est l'ultime défense contre la désinformation.
L’I.A. menace-t-elle l’emploi?
Depuis longtemps, le travail humain s'est transformé passant de la production artisanale à celle de masse. Or, il y a un sentiment que le monde professionnel est à l'aube d'une révolution encore plus grande : celle de l'automatisation et de l'intelligence artificielle. Menace-t-elle vraiment les emplois ou est-elle seulement un courant qui va obliger à penser différemment leur emploi? Un débat qui ne fait pas consensus
DIY : Se réapproprier la fabrication et la réparation
Il y a de moins en moins de raisons de se limiter : la fabrication et la réparation reviennent à l’atelier, celui de l’école, de l’entreprise ou de votre maison. Il faut juste commencer quelque part.
À la découverte de l'I.A. par le jeu
Les intelligences artificielles progressent de plus en plus. Mais comment des machines apprennent? Un jeu sérieux sur appareil portable développé à Lyon donne une idée des bases de l'apprentissage d'une intelligence. Un processus similaire à un enfant qui décèle des éléments au fur et à mesure qu'il expérimente.
