Une IA vient peut-être d’inventer la physique “alternative”

Des variables identifiées par une intelligence artificielle tracée produisent ce graphique, mais on ne sait pas ce qu’elles représentent. Crédit d’image : Boyuan Chen/Columbia Engineering

Notre physique est basée sur des variables, telles que l’accélération et la masse. Certaines d’entre elles peuvent être réduites à des variables plus fondamentales, telles que la distance et le temps. S’il existe un autre moyen de quantifier le fonctionnement de l’univers, nous ne l’avons pas encore compris. Cependant, les variables que nous connaissons ne sont peut-être pas les seules, comme viennent de le découvrir les roboticiens de Columbia.

dr. Boyuan Chen et ses co-auteurs ont formé un système d’intelligence artificielle (IA) pour compter le nombre de variables nécessaires pour décrire les systèmes physiques et prédire les développements. Les résultats ont été rapportés dans Nature Computational Science, mais ce n’est que le début, car nous commençons tout juste à comprendre les variables déduites par les ordinateurs.

“Je me suis toujours demandé si nous rencontrerions jamais une race extraterrestre intelligente, auraient-ils découvert les mêmes lois de la physique que nous, ou pourraient-ils décrire l’univers d’une manière différente?” a déclaré l’auteur principal, le professeur Hod Lipson, dans un communiqué. “Peut-être que certains phénomènes semblent étrangement complexes parce que nous essayons de les comprendre en utilisant le mauvais ensemble de variables.”

Enfin, l’article note : « Il a fallu des millénaires aux civilisations pour formaliser des variables mécaniques de base telles que la masse, la quantité de mouvement et l’accélération. Ce n’est que lorsque ces concepts ont été formalisés que les lois du mouvement mécanique ont pu être découvertes. De même, vous ne pouvez pas dériver les lois de la thermodynamique sans concepts formels de température, d’énergie et d’entropie. Au moins certains d’entre eux sont intuitifs pour nous maintenant, mais ils ne l’étaient pas pour nos ancêtres.

De temps en temps, les scientifiques ont un aperçu de ce à quoi ressemblerait l’univers si nous commencions avec différentes variables. Le mathématicien Norman Wildberger a créé ce qu’il appelle la “trigonométrie rationnelle” en remplaçant les variables familières des triangles – longueur et angle – par des carrés de la longueur et du sinus de l’angle, qu’il appelle quadrants et dispersion. Certains problèmes deviennent beaucoup plus faciles lorsqu’ils sont abordés avec ces variables, mais pour toute personne formée à la géométrie euclidienne, vous aurez d’abord l’impression de parler une langue étrangère.

On dit également que certaines cultures – les Hopi américains les plus célèbres – voient des variables telles que le temps différemment du reste du monde, ce qui leur donne une vision fondamentalement différente de la physique.

Pour trouver des variables qui nous sont encore plus étrangères, nous devrions consulter quelqu’un qui a grandi sans être exposé à des concepts familiers tels que l’angle et la distance. Puisqu’il était illégal d’élever un tel enfant, les auteurs se sont tournés vers l’IA, en commençant par une vidéo de doubles pendules élastiques.

Un physicien examinant un système à double pendule verra très probablement quatre variables : l’angle et la vitesse angulaire de chaque bras. Les quatre sont intuitifs et faciles à mesurer pour nous. Cependant, les étudiants en physique de premier cycle sont également formés pour modéliser le système en termes d’énergie cinétique et potentielle de chaque bras.

Les auteurs ont montré à un réseau de neurones une vidéo d’un double pendule et ont demandé combien de variables d’état il voyait. Bien que la réponse soit quatre, l’ordinateur et les humains n’avaient pas le langage commun pour déterminer quelles étaient ces variables. Deux ressemblent à la façon dont nous mesurons les angles des bras, mais les autres restent un casse-tête.

« Nous avons essayé de corréler les autres variables avec tout ce à quoi nous pouvions penser : vitesses angulaires et linéaires, cinétique et potentiel énergieet diverses combinaisons de grandeurs connues », a expliqué Chen. « Mais rien ne semblait correspondre parfaitement. » Cependant, le réseau a si bien prédit les mouvements futurs du pendule qu’il semble avoir identifié des variables réelles, même si elles nous sont étrangères. . .

Les auteurs ont montré à l’ordinateur des systèmes dynamiques beaucoup plus complexes, comme un “danseur d’air” à l’extérieur d’un concessionnaire automobile voisin, une lampe à lave et des flammes dans une cheminée. Il a rapporté que huit, huit et 24 variables d’état, respectivement, étaient nécessaires pour décrire ces systèmes, mais personne ne sait encore ce que c’est.

Les outils d’apprentissage automatique précédents modélisaient la dynamique des systèmes physiques, mais fournissaient des mesures des variables d’état pertinentes, c’est-à-dire des variables quantitatives qui décrivent complètement le système au fur et à mesure de son évolution. Une fois enseignées de cette façon, il était peu probable que les machines elles-mêmes proposent des variables alternatives.

Maintenant, il semble que les systèmes d’IA peuvent effectivement identifier de nouvelles variables – nous avons juste besoin d’un traducteur pour comprendre ce qu’elles sont.

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