science
DeepMind n’est pas d’accord avec les scientifiques russes sur la recherche en IA quantique
Il n’y a rien de plus excitant et inspirant qu’une percée scientifique. Mais que se passe-t-il lorsque différents groupes de scientifiques ne semblent pas d’accord sur la science ?
DeepMind, une société de recherche Alphabet basée à Londres, a publié l’année dernière un article brillant dans lequel elle affirmait avoir résolu le défi colossal de « simuler la matière à l’échelle quantique à l’aide de l’intelligence artificielle ». Maintenant, près de huit mois plus tard, un groupe de chercheurs universitaires de Russie et de Corée du Sud a peut-être découvert un problème avec la recherche originale qui remet en question la conclusion complète de l’article.
Les implications de cette recherche de pointe pourraient être énormes, si les conclusions de l’article sont correctes. Fondamentalement, nous parlons de convivialité L’intelligence artificielle Découvrir de nouvelles façons de manipuler les éléments constitutifs de la matière.
Un nouvel espoir
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La grande idée ici inclut la capacité de simuler des interactions quantiques. Notre monde est fait de matière composée de molécules composées d’atomes. A chaque niveau d’abstraction, la simulation devient de plus en plus difficile.
Au moment où vous atteignez le niveau quantique, qui est à l’intérieur des atomes, le problème de la simulation des interactions possibles devient très difficile.
pour chaque Article de blog De DeepMind :
Pour ce faire sur un ordinateur, il faudrait simuler des électrons, les particules subatomiques qui contrôlent la façon dont les atomes se rejoignent pour former des molécules et sont également responsables du flux d’électricité dans les solides.
Malgré des décennies d’efforts et de nombreux développements importants, la modélisation précise du comportement mécanique quantique des électrons reste un défi ouvert.
Le principal problème est qu’il est vraiment difficile de prédire les probabilités qu’un électron particulier atteigne une position particulière. La complexité augmente à mesure que vous en ajoutez.
Comme DeepMind l’a souligné dans le même article de blog, deux physiciens des années 1960 ont proposé un hack :
Pierre Hohenberg et Walter Kohn ont réalisé qu’il n’était pas nécessaire de suivre chaque électron individuellement. Au lieu de cela, connaître la probabilité d’avoir un électron à chaque position (c’est-à-dire la densité d’électrons) est suffisant pour tenir compte exactement de toutes les interactions. Kuhn a reçu le prix Nobel de chimie après l’avoir prouvé, établissant ainsi la théorie de la fonctionnelle de la densité (DFT).
Malheureusement, DFT ne peut que simplifier le processus jusqu’à présent. La partie « fonctionnelle » de la théorie reposait sur les humains pour faire tout le gros du travail.
Tout a changé en décembre lorsque j’ai posté DeepMind papier Intitulé « Repousser les frontières des fonctions de densité en résolvant le problème de l’électron fractionnaire ».
Dans cet article, l’équipe DeepMind affirme avoir radicalement amélioré les méthodes existantes de modélisation du comportement quantique en développant un réseau de neurones :
En exprimant la fonction sous la forme d’un réseau de neurones et en incorporant ces propriétés subtiles dans les données d’apprentissage, nous apprenons des fonctions exemptes d’erreurs systématiques importantes, ce qui conduit à une meilleure description d’une large classe de réactions chimiques.
Les universitaires répondent
Le document DeepMind a passé le processus d’examen initial officiel et tout allait bien. Jusqu’en août 2022, il a été publié et publié par une équipe de huit universitaires de Russie et de Corée du Sud Suspension remettre en cause sa conclusion.
pour chaque communiqué de presse De l’Institut des sciences et technologies de Skolkovo :
La capacité de DeepMind AI à généraliser le comportement de tels systèmes ne découle pas des résultats publiés et doit être reconsidérée.
En d’autres termes : les universitaires débattent de la manière dont l’IA de DeepMind est parvenue à ses conclusions.
Selon les chercheurs commentateurs, le processus de formation utilisé par DeepMind pour construire son réseau de neurones lui a appris à mémoriser des réponses à des problèmes spécifiques qu’il aurait rencontrés lors d’une mesure – le processus par lequel les scientifiques déterminent si une approche est meilleure qu’une autre.
Dans leur commentaire, les chercheurs ont écrit :
Bien que la conclusion de Kirkpatrick et al. Le rôle des systèmes FC/FS dans l’ensemble d’entraînement peut être vrai, ce n’est pas la seule explication possible de leurs observations.
À notre avis, les améliorations des performances du DM21 sur l’ensemble de données de test BBB par rapport au DM21m peuvent être dues à une raison plus réaliste : un chevauchement involontaire entre les ensembles de données d’apprentissage et de test.
Si c’est vrai, cela signifie que DeepMind n’a pas réellement appris à un réseau de neurones à prédire la mécanique quantique.
Le retour de l’intelligence artificielle
DeepMind a été très réactif. La société a publié sa réponse le même jour que le commentaire et a prononcé une réprimande immédiate et ferme :
Nous ne sommes pas d’accord avec leur analyse et pensons que les points soulevés sont soit incorrects, soit sans rapport avec les principales conclusions de l’article et l’évaluation globale de la qualité du DM21.
L’équipe développe cela dans sa réponse:
DM21 n’enregistre pas les données ; Ceci est illustré simplement par le fait que le DM21 Exc varie sur toute la gamme des distances mentionnées dans la BHE et n’est pas égal à la limite de séparation infinie, illustrée à la Figure 1, A et B, pour H2+ et H2. Par exemple, à 6 Å, DM21 Exc est d’environ 13 kcal/mol de limite infinitésimale dans H2+ et H2 (quoique dans des directions opposées).
Et bien qu’il soit hors de la portée de cet article d’expliquer les termes ci-dessus, nous pouvons supposer en toute sécurité que DeepMind était probablement préparé à cette objection spécifique.
Quant à savoir si cela résout le problème, cela reste à voir. À ce stade, nous n’avons pas encore vu de réfutation supplémentaire de la part de l’équipe universitaire quant à savoir si leurs préoccupations ont été apaisées.
En attendant, il est possible que les implications de cette discussion dépassent le simple fait d’affecter un seul document de recherche.
Alors que les domaines de l’intelligence artificielle et de la science quantique deviennent de plus en plus étroitement liés, ils sont également de plus en plus sous le contrôle de groupes de recherche d’entreprise aux poches profondes.
Que se passe-t-il lorsqu’il y a une impasse scientifique – les parties adverses sont incapables de s’entendre sur l’efficacité d’une approche technologique particulière via la méthode scientifique – et que les intérêts des entreprises entrent en jeu ?
quoi maintenant?
Le nœud du problème pourrait résider dans l’incapacité d’expliquer comment les modèles d’IA « multiplient les nombres » pour parvenir à leurs conclusions.
Ces systèmes peuvent passer par des millions de permutations avant d’obtenir une réponse. Il serait impossible d’expliquer chaque étape du processus, c’est exactement pourquoi nous avons besoin de raccourcis algorithmiques et d’intelligence artificielle pour forcer des problèmes à grande échelle qui seraient trop importants pour être résolus directement par un humain ou un ordinateur.
En fin de compte, à mesure que les systèmes d’IA continuent de se développer, nous pouvons atteindre un point où nous n’avons plus les outils pour comprendre leur fonctionnement. Lorsque cela se produit, nous pouvons constater une divergence entre la technologie de l’entreprise et celles qui font l’objet d’un examen externe par les pairs.
Cela ne veut pas dire que l’article DeepMind en est un exemple. Comme l’a écrit l’équipe de commentaires universitaires dans son communiqué de presse :
L’utilisation de systèmes microélectroniques dans l’ensemble d’entraînement n’est pas la seule nouveauté dans les travaux de DeepMind. Leur idée d’introduire des contraintes physiques dans le réseau de neurones via l’ensemble d’entraînement, ainsi que l’approche visant à renforcer le sens physique par l’entraînement sur le bon potentiel chimique, seront probablement largement utilisées dans la construction des fonctions DFT du réseau de neurones dans le avenir.
Mais nous testons un nouveau paradigme technologique audacieux alimenté par l’intelligence artificielle. Il est peut-être temps de commencer à réfléchir à ce à quoi ressemblera l’avenir dans un monde post-évalué par les pairs.
« Spécialiste de la télévision sans vergogne. Pionnier des zombies inconditionnels. Résolveur de problèmes d’une humilité exaspérante. »
Les passionnés de photographie et d’astronomie de Dublin ont une dernière chance de soumettre leurs candidatures pour l’astrophotographie « Reaching for the Stars », avant la date limite du vendredi 10 mai.
Le concours, organisé par le Dublin Institute for Advanced Study (DIAS), recherche les meilleures images astronomiques prises en Irlande entre le 28 avril 2023 et le 10 mai 2024.
Commentant l’approche de la date limite, le Dr Eucharia Meehan, PDG et registraire de DIAS, a déclaré : « La date limite de 2024 approche à grands pas et nous sommes ravis de voir les candidatures arriver.
« L’ajout d’une nouvelle catégorie cette année, appelant à des candidatures prises sur smartphone, est une excellente opportunité et j’encourage toute personne à Dublin qui s’intéresse à l’astronomie et au ciel nocturne à sortir et à s’impliquer.
« Vous n’avez pas besoin d’être un photographe professionnel pour apprécier notre ciel nocturne, ni de posséder un télescope. Nous vous demandons simplement de suivre attentivement les directives du concours pour vous assurer que vos photos répondent aux critères.
« J’encouragerais vraiment les habitants de Dublin à sortir avec leur appareil photo ou leur téléphone au cours de la semaine prochaine, avant la date de clôture. »
Détails du concours
Les candidatures au concours « Reach for the Stars » seront jugées par le professeur Peter Gallagher, chef du département d’astrophysique du DIAS, aux côtés de Brenda Fitzsimmons, rédactrice photo au Irish Times ; John Flannery, vice-président de la Société irlandaise d’astronomie ; et Niamh Breathnach, directrice des relations publiques d’Alice.
Les participants peuvent soumettre jusqu’à deux photos par catégorie au concours. La date limite de candidature est le vendredi 10 mai 2024 à 17 heures. Les candidatures peuvent être soumises dans cinq catégories différentes.
- Le ciel nocturne à portée de main : des photos d’un spectacle astronomique prises avec un simple smartphone et sans télescope.
- Hors de ce monde – Planètes : Images de planètes, du soleil et de la lune.
- Hors de ce monde – Ciel profond : images d’objets célestes situés au-delà de notre système solaire, tels que des nébuleuses, des amas d’étoiles et des galaxies.
- Retour à la Terre – Paysages : images qui représentent une caractéristique d’importance astronomique en tant que caractéristique et éléments importants tels que la nature, la terre ou l’eau.
- Retour sur Terre – Points de repère : images qui représentent une caractéristique d’intérêt astronomique en tant que caractéristique et éléments importants tels que des paysages urbains, des bâtiments, des maisons, des structures historiques ou des monuments.
Forfait prix
Les photographes gagnants dans les différentes catégories recevront divers prix, notamment : des billets pour les trois sites des observatoires astronomiques irlandais – l’observatoire Dunsink (la salle d’évasion Race to Space), l’observatoire d’Armagh et le château de Pere Demesne ; Bons pour du matériel photographique/télescopique ; et abonnements numériques à The Irish Times.
DIAS a l’intention que les images gagnantes et très acclamées soient également incluses dans une exposition au DIAS en 2024.
De plus, toutes les images présélectionnées seront incluses dans une galerie en ligne – à des fins de vote du public – sur le site Web du concours reachforthestars.ie.
Le concours « Reach for the Stars » du DIAS est organisé en partenariat avec The Irish Times et parrainé par Alice Public Affairs et les Irish Astronomical Observatories.
La Société irlandaise d’astronomie soutient cette initiative.
Plus d’informations, y compris les directives du concours et le formulaire d’inscription, sont disponibles sur www.reachforthestars.ie
« Spécialiste de la télévision sans vergogne. Pionnier des zombies inconditionnels. Résolveur de problèmes d’une humilité exaspérante. »
le Nébuleuse de la gomme Il s’agit d’une nébuleuse en émission située à environ 1 400 années-lumière de nous. Il abrite quelque chose que les croyants appellent la « Main de Dieu ». Le reste d’entre nous l’appelle CG 4.
De nombreux objets dans l’espace prennent des formes fantastiques et éthérées directement inspirées de l’imagination psychédélique de quelqu’un. CG4 est certes éthéré et inhabituel, mais il est aussi un peu plus réaliste. Cela ressemble à une main s’étendant dans l’espace.
Caméra à énergie sombre (DECam) située à NSF Télescope Victor M. Blanco de 4 mètres J’ai pris une photo. La mission principale de DECam est d’étudier des centaines de millions de galaxies dans le cadre de son étude de l’énergie sombre. Mais c’est aussi un outil à usage général utilisé dans d’autres efforts scientifiques.
CG4 On l’appelle une comète boule en raison de son apparence. Mais c’est en réalité une région de formation d’étoiles. Sa tête mesure environ 1,5 années-lumière de diamètre et sa queue mesure environ 8 années-lumière de long. La tête est dense et opaque et est éclairée par une étoile proche. La boule est entourée d’une lueur rouge diffuse, d’émissions d’hydrogène ionisé.
Traitement d’images : T. A. Rector (University of Alaska Anchorage/NSF NOIRLab), D. de Martin & M. Zamani (NSF NOIRLab)
Il existe de nombreuses sphérules cométaires dans la Voie Lactée. C’est une sous-classe d’objets appelée Kiryat BoukDu nom de l’astronome Bart Bok qui l’a découvert. Les deux types de pellets Nébuleuses sombresLes nuages moléculaires sont si denses qu’ils bloquent la lumière optique. Les astronomes ne savent pas exactement comment les globules cométaires prennent leur forme.
Mais ils savent ce qui leur arrive.
La lueur rouge entourant CG 4 est de l’hydrogène ionisé illuminé par le rayonnement d’étoiles massives et chaudes à proximité. Le même rayonnement érode CG 4. Comme la balle est plus dense que son environnement, elle résiste à la propagation. Il contient encore suffisamment de gaz et de poussières pour former plusieurs nouvelles étoiles de la taille du Soleil.
Bien qu’il existe de nombreux globules de ce type dans la Voie Lactée, la majorité d’entre eux se trouvent dans la Nébuleuse de la Gomme. Les scientifiques savent qu’il existe 31 autres sphères dans la nébuleuse. C’est ce qu’on appelle CG 4 (comète globulaire 4) car elles sont toutes numérotées.
La nébuleuse de la gomme est probablement le vestige d’une explosion massive de supernova, et c’est peut-être la raison pour laquelle les globules ont leur forme unique. Il se peut qu’il s’agisse à l’origine d’une nébuleuse sphérique comme la nébuleuse de l’Anneau. Mais une puissante explosion de supernova il y a environ un million d’années les a amenées à prendre une forme allongée, semblable à celle d’une comète.
Les astronomes suggèrent également une autre raison pour sa forme. À proximité, des étoiles massives et chaudes exercent une pression de rayonnement sur les globules et leurs vents stellaires entrent en collision avec eux. Dans la nébuleuse de la gomme, leurs queues pointent vers le reste de la supernova et le pulsar en son centre. Puisque Vela Pulsar est une étoile à neutrons en rotation, son vent et sa pression de rayonnement forment probablement CG 4.
Quelle que soit sa cause, la Main de Dieu est une chose visuellement intéressante. Si vous voulez vraiment vous perdre dans cette étonnante nébuleuse, téléchargez le fichier TIFF ici.
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Les monuments préhistoriques découverts dans l’ancienne Irlande orientale pourraient avoir été des « chemins pour les morts »
Les archéologues ont récemment découvert plusieurs monuments préhistoriques dans le sud-est de l’Irlande. Cette découverte comble les lacunes d’une grande période de l’histoire qui reste inexpliquée.
De nouvelles découvertes faites dans la région de Baltinglass, dans le comté de Wicklow, ont remis en question les hypothèses antérieures sur l’histoire de la région et les pratiques spirituelles et sociales du début du Néolithique et de l’âge du bronze.
Jusqu’à présent, il y avait peu de preuves de vie dans la région au cours de la période du Néolithique moyen, qui s’étend sur 2 000 ans, entre le Néolithique ancien et l’âge du bronze.
Les archéologues ont utilisé le LiDAR, ou Light Detection and Ranging, une méthode de télédétection utilisant des lasers pulsés pour mesurer les distances jusqu’au sol. La précision du LiDAR a permis aux experts de voir des paysages cachés que la technologie précédente ne pouvait pas détecter.
L’étude a été dirigée par le Dr James O’Driscoll de l’Université d’Aberdeen. Une étude de haute technologie du terrain a permis de découvrir cinq ruines du Néolithique moyen – des espaces longs et étroits dans la terre qui auraient servi de sorte de chemin.
La plupart de ces cinq îles mesurent entre 492 et 656 pieds, mais la plus grande s’étend sur environ 1 312 pieds, selon l’étude. Les « chemins » sont entourés de talus ou de fossés, et sont creusés à la main à l’aide de pelles en bois.
D’après les connaissances actuelles sur cette période, on pense qu’il est associé à des structures funéraires qui suivent les mouvements du soleil. Le Dr O’Driscoll considère cet alignement comme le symbole de la transition du défunt – de la vie à la mort, puis à la réincarnation. Les passages aidaient les morts à faire leur voyage vers l’au-delà.
L’étude émet également l’hypothèse qu’il aurait pu être utilisé comme itinéraire pour un cortège « funéraire ».
Sans LiDAR, les ruines auraient probablement été perdues à jamais dans l’histoire, car des années d’activité agricole les ont cachées sous la surface.
Cette découverte nous offre également un nouvel aperçu de la région autour de Co Wicklow et nous permet de mieux comprendre à quoi ressemblait la communauté à cette époque.
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