L’intelligence artificielle peut-elle accélérer l’astrophysique?

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Une nouvelle étude dans le
Actes de l’Académie nationale des sciences des États-Unis d’Amérique (PNAS)
montre comment l’apprentissage en profondeur de l’intelligence artificielle (IA) peut réaliser des simulations cosmologiques avec super-résolution pour accélérer une meilleure compréhension de notre univers.

L’auteur principal de l’étude est Yin Li, chercheur conjoint en astrophysique et en mathématiques computationnelles au Flatiron Institute de la Fondation Simons. Les co-auteurs comprennent les chercheurs de l’Université Carnegie Mellon, Yueying Ni, Rupert Croft et Tiziana Di Matteo, Simeon Bird de l’Université de Californie à Riverside et Yu Feng de l’Université de Californie à Berkeley.

«Les simulations cosmologiques sont indispensables pour comprendre notre Univers, de la création de la toile cosmique à la formation des galaxies et de leurs trous noirs centraux», ont écrit les scientifiques. «Cette vaste plage dynamique entraîne des coûts de calcul importants, exigeant le sacrifice de la résolution ou de la taille et souvent des deux.»

En astrophysique, les simulations cosmologiques sont essentielles pour aider les scientifiques à formuler des prédictions testables à prouver ou à réfuter par des observations télescopiques.

«Même avec les supercalculateurs, nous sommes obligés de décider de maximiser soit la résolution, soit le volume, ou bien faire des compromis sur les deux», ont écrit les scientifiques.

L’équipe de chercheurs a utilisé l’apprentissage en profondeur de l’IA, un sous-ensemble de l’apprentissage automatique, pour transformer des images à basse résolution. Pour les entrées et les sorties, le modèle de réseau neuronal profond a utilisé les déplacements de particules dans les simulations à N corps. En astrophysique, les simulations à N corps sont un outil couramment utilisé pour montrer le système dynamique des particules.

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À l’aide d’un algorithme basé sur un réseau d’adversité générative (GAN), les chercheurs ont produit une variété de versions super-résolution de différentes images basse résolution.

«Nous construisons un réseau neuronal profond pour améliorer les simulations de matière noire à basse résolution, générant des réalisations de super-résolution qui s’accordent remarquablement bien avec des homologues à haute résolution authentiques sur leurs propriétés statistiques, et sont des ordres de grandeur plus rapides», ont écrit les chercheurs. “Il s’applique facilement à des volumes plus importants et se généralise aux objets rares non présents dans les données d’entraînement.”

Selon les chercheurs, ils ont pu «améliorer la résolution de la simulation en générant 512 fois plus de particules», ainsi que prédire les déplacements à partir des positions initiales. De plus, l’étude montre que des simulations de super-résolution qui sont plus de mille fois plus grandes que les ensembles d’apprentissage peuvent être générées à l’aide de la méthode AI.

«À mesure que les télescopes et les satellites deviennent plus puissants, les données d’observation sur les galaxies, les quasars et la matière dans l’espace intergalactique deviennent plus détaillées et couvrent un plus grand nombre d’époques et d’environnements dans l’Univers», ont écrit les chercheurs.

Les scientifiques envisagent d’utiliser l’intelligence artificielle pour permettre la prédiction des propriétés des trous noirs supermassifs, des quasars et des galaxies qui est beaucoup plus rapide en termes de calcul, mais statistiquement comparable aux modèles hydrodynamiques à grande échelle.

L’apprentissage automatique de l’intelligence artificielle est rapidement déployé en tant qu’outil pour accélérer la recherche scientifique. Maintenant, avec cette preuve de concept démontrée, les astronomes et les physiciens disposent d’une nouvelle méthode pour modéliser et simuler notre Univers sur une plage dynamique sans précédent dans le futur.

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