Une intelligence artificielle retrouve des lois physiques à partir de données scientifiques
Résultat scientifique
Univers
L'apprentissage profond est-il inévitablement synonyme de "boîtes noires"? On reproche souvent à ces méthodes leur absence de transparence résultant en des modèles inintelligibles. C’est un problème qui se pose tout particulièrement en physique, domaine dans lequel on cherche à modéliser les lois régissant notre Univers sous la forme d’équations compréhensibles et non pas de réseaux de neurones opaques constitués de millions de nombres. Une équipe de recherche internationale comprenant des scientifiques de l'Observatoire astronomique de Strasbourg (ObsAS | CNRS Unistra), s’est attaquée à ce problème en créant un algorithme d’intelligence artificielle produisant des modèles physiques analytiques à partir de données scientifiques brutes.