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Une renaissance scientifique dans le monde de l’intelligence artificielle

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Une renaissance scientifique dans le monde de l’intelligence artificielle

AI-Descartes, l’intelligence artificielle mondiale développée par des chercheurs d’IBM Research, de Samsung AI et de l’Université du Maryland, comté de Baltimore, a reproduit des éléments clés du travail lauréat du prix Nobel, notamment les équations de comportement des gaz de Langmuir et la troisième loi de Kepler mouvement. Soutenu par la Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA), le système d’IA utilise la régression symbolique pour trouver des équations qui correspondent aux données, et se distingue surtout par sa capacité de raisonnement logique. Cela permet à AI-Descartes de déterminer quelles équations sont les plus appropriées à la théorie scientifique de base. Le système est particulièrement efficace avec des données réelles bruitées et de petits ensembles de données. L’équipe crée de nouveaux ensembles de données, forme des ordinateurs à lire des articles scientifiques et élabore des théories de base pour améliorer et étendre les capacités du système.

Le système a démontré sa coupure sur la troisième loi de Kepler sur le mouvement planétaire, la loi d’Einstein sur la dilatation relativiste du temps et l’équation d’absorption de gaz de Langmuir.

AI-Descartes, le nouveau scientifique de l’IA, a reproduit avec succès le travail lauréat du prix Nobel en utilisant le raisonnement logique et la régression symbolique pour trouver des équations exactes. Le système est efficace avec des données du monde réel et de petits ensembles de données, avec des objectifs futurs, notamment l’automatisation de la construction de théories de fond.

En 1918, le chimiste américain Irving Langmuir a publié un article qui étudiait le comportement des molécules de gaz adhérant à une surface solide. Guidé par les résultats d’expériences minutieuses, ainsi que par sa théorie selon laquelle les solides fournissent des sites d’emballage séparés pour les molécules de gaz, il a proposé une série d’équations décrivant la quantité de gaz qui collerait, compte tenu de la pression.

Aujourd’hui, près de cent ans plus tard, le « monde de l’intelligence artificielle » développé par des chercheurs d’IBM Research, de Samsung AI et de l’Université du Maryland, comté de Baltimore (UMBC) a reproduit une partie essentielle des travaux de Langmuir, lauréat du prix Nobel. Le système – une intelligence artificielle (IA) agissant comme un scientifique – a redécouvert la troisième loi du mouvement planétaire de Kepler, qui peut calculer le temps qu’il faut à un objet spatial pour orbiter autour d’un autre compte tenu de la distance qui les sépare, et a produit une bonne approximation du temps relatif d’Einstein – la loi d’échelle, qui montre que le temps Il ralentit pour les objets en mouvement rapide.

La recherche a été soutenue par la Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA).[{ » attribute= » »>DARPA). A paper describing the results will be published today (April 12) in the journal Nature Communications.

A machine-learning tool that reasons

The new AI scientist—dubbed “AI-Descartes” by the researchers—joins the likes of AI Feynman and other recently developed computing tools that aim to speed up scientific discovery. At the core of these systems is a concept called symbolic regression, which finds equations to fit data. Given basic operators, such as addition, multiplication, and division, the systems can generate hundreds to millions of candidate equations, searching for the ones that most accurately describe the relationships in the data.

AI-Descartes offers a few advantages over other systems, but its most distinctive feature is its ability to logically reason, says Cristina Cornelio, a research scientist at Samsung AI in Cambridge, England who is first author on the paper. If there are multiple candidate equations that fit the data well, the system identifies which equations fit best with background scientific theory. The ability to reason also distinguishes the system from “generative AI” programs such as ChatGPT, whose large language model has limited logical skills and sometimes messes up basic math.

“In our work, we are merging a first-principles approach, which has been used by scientists for centuries to derive new formulas from existing background theories, with a data-driven approach that is more common in the machine learning era,” Cornelio says. “This combination allows us to take advantage of both approaches and create more accurate and meaningful models for a wide range of applications.”

The name AI-Descartes is a nod to 17th-century mathematician and philosopher René Descartes, who argued that the natural world could be described by a few fundamental physical laws and that logical deduction played a key role in scientific discovery.

Suited for real-world data

The system works particularly well on noisy, real-world data, which can trip up traditional symbolic regression programs that might overlook the real signal in an effort to find formulas that capture every errant zig and zag of the data. It also handles small data sets well, even finding reliable equations when fed as few as ten data points.

One factor that might slow down the adoption of a tool like AI-Descartes for frontier science is the need to identify and code associated background theory for open scientific questions. The team is working to create new datasets that contain both real measurement data and an associated background theory to refine their system and test it on new terrain.

They would also like to eventually train computers to read scientific papers and construct the background theory themselves.

“In this work, we needed human experts to write down, in formal, computer-readable terms, what the axioms of the background theory are, and if the human missed any or got any of those wrong, the system won’t work,” says co-author Tyler Josephson, assistant professor of Chemical, Biochemical and Environmental Engineering at UMBC. “In the future,” he says, “we’d like to automate this part of the work as well, so we can explore many more areas of science and engineering.” 

This goal motivates Josephson’s research on AI tools to advance chemical engineering. 

Ultimately, the team hopes their AI-Descartes, like the real person, may inspire a productive new approach to science. “One of the most exciting aspects of our work is the potential to make significant advances in scientific research,” Cornelio says.

Reference: “Combining Data and Theory for Derivable Scientific Discovery with AI-Descartes” 12 April 2023, Nature Communications.
DOI: 10.1038/s41467-023-37236-y

Funding: Defense Advanced Research Projects Agency

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Les cadres de données doivent transcender les risques et les récompenses… et doivent également être éthiques

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Les cadres de données doivent transcender les risques et les récompenses… et doivent également être éthiques

La semaine dernière, un de mes lecteurs a attiré mon attention sur mes articles sur l’utilisation des données clients, l’IA et l’open banking, affirmant que j’avais manqué un point critique. Qu'est-ce que j'ai raté? Eh bien, les discussions portaient principalement sur l'utilisation des données clients à des fins de marketing, de conseil, de sûreté, de sécurité, de risque et de conformité… mais c'est bien plus que cela. C'est aussi une question d'éthique.

Ils expliquent que la plupart des banques ont une vision purement « commerciale » de la conformité, car il peut y avoir des amendes réglementaires… mais ce n'est que le coût des affaires. L’idée supplémentaire qu’ils m’ont apportée est qu’il peut y avoir un plus grand risque d’aliéner les clients en ne gérant pas les risques des parties prenantes en matière d’éthique.

Par exemple, une analyse indépendante de l'éthique de JPMorgan a révélé que celle-ci fonctionnait très bien. Ce rapport est par degré d'éthique About Ethics, produit par JP Morgan, une société ESG indépendante alimentée par l'intelligence artificielle, en donne une bonne idée.

Deux choses ont retenu mon attention dans ce rapport. Le premier est le tableau de bord utilisé, qui met en balance l'engagement des banques en matière de réglementation, leur réputation, leur robustesse et les risques auxquels elles sont confrontées.

C'est un joli tableau de bord.

La deuxième raison est que JPMorgan se classe troisième dans son groupe de pairs en termes d'éthique, classée dans le 83e centile de toutes les entreprises, classée C. En d'autres termes, elles obtiennent de très bons résultats et se classent parmi les quatre premières des cinq premières entreprises. .En termes d'éthique. Waouh ! Mais elles peuvent encore faire mieux, comme en témoigne un autre rapport récent qui révèle que les banques américaines sont largement contraires à l’éthique lorsqu’il s’agit d’investir dans des entreprises qui détruisent la planète et vendent des armes aux ennemis de l’État.

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Les banques américaines ont été classées parmi les entreprises les moins éthiques du Royaume-Uni

Deux sociétés bancaires géantes américaines… ont été classées parmi les « pires » fournisseurs par des chercheurs pour leurs politiques sur des questions telles que la crise climatique et les armes. Goldman Sachs et JPMorgan Chase ont tous deux obtenu de mauvais résultats en matière d'environnement, de droits de l'homme et de paiement des impôts, selon une nouvelle étude de la revue Ethical Consumer.

Cela signifie qu’il y a beaucoup de place à l’amélioration. Alors que faire? Ce qu’il faut faire, c’est être éthique dès la conception. Qu'est-ce que ça veut dire? Eh bien, un autre ami m'a envoyé ce rapport Qui concernent spécifiquement cet espace :

écrit par Charles Radcliffe Et Richard (Dick) Knodell*, c'est une vision intéressante de ce sujet.

Le document a été publié en 2020 et parlait du scandale Cambridge Analytica/Facebook et de la manière de gérer l'éthique dans le contexte des technologies numériques. Ils affirment que le problème n'est pas simplement que l'éthique, en tant que domaine de gouvernance, n'est pas bien comprise par l'industrie technologique, mais qu'elle est soit limitée dans le dialogue dominant à la discussion des questions de risque et de sécurité, soit confondue avec la réglementation. . conformité.

Les termes utilisés pour désigner les structures de gouvernance de l’éthique, tels que « conseils d’éthique » et « conseils d’éthique », sont également utilisés de manière interchangeable.

L'article de Charles et Dick propose une définition de l'éthique numérique où il apparaît clairement qu'elle est considérée comme un sujet de gouvernance complètement distinct de la conformité réglementaire, des risques techniques et de la gestion de la sécurité.

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Cela vaut la peine d'être lu et, dans l'ensemble, je suis d'accord avec vous. L'éthique est un sujet en soi et de plus en plus important dans le monde actuel d'utilisation abusive des données clients, mais elle doit faire partie du développement d'un modèle de données complet incluant les risques, la réglementation, le marketing, les conseils et l'analyse globale des données numériques.

* Charles est un contributeur de Forbes et a fait des présentations dans le monde entier sur des sujets liés à la technologie et au changement sociétal, notamment deux conférences TEDx disponibles en ligne. Richard (Dick) a une carrière de plus de quatre décennies, spécialisé dans le travail avec les dirigeants de grandes organisations complexes, notamment Goldman Sachs, American Express, IBM et AT&T.

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Ce ver effrayant a une vision exceptionnelle, et les scientifiques ne savent pas pourquoi : ScienceAlert

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Ce ver effrayant a une vision exceptionnelle, et les scientifiques ne savent pas pourquoi : ScienceAlert

Il existe des globes oculaires étranges dans le règne animal au sens large, mais il existe un type de ver marin qui déroute les scientifiques.

On les appelle vers polychètes et leurs yeux sont tout simplement énormes. Ensemble, les yeux pèsent 20 fois plus que le reste de la tête de l'animal. Pour l'humaincela représenterait environ 50 kg (110 lb) par œil.

Nous connaissons ces mirettes géantes depuis un certain temps ; Ce que les scientifiques voulaient savoir, c'était ce que les vers voyaient avec eux.

« Nous avons décidé de percer le mystère de la raison pour laquelle un ver transparent, presque invisible, qui se nourrit en pleine nuit, a évolué pour avoir des yeux énormes. » dit le biologiste marin Michael Bock De l'Université de Lund en Suède. « En tant que tel, le premier objectif était de déterminer si les grands yeux donnaient au ver une bonne vision. »

Leur travail impliquait une enquête détaillée sur l’observation de trois espèces de vers marins nocturnes de la mer Méditerranée : Candida turea, Vanadis Voir. FormoseEt Les naïades peuvent s'entraînerchacun comportant une paire géante de mirettes gonflées.

Les chercheurs ont mené des études optiques, morphologiques et électrophysiologiques des yeux de ces animaux de manière méticuleuse. Les résultats ont montré que la famille des vers polychètes Alciopidae appartient aux trois espèces La capacité de voir des objets petits ou éloignés Et suivez leur mouvement.

Un ensemble de trois yeux de ver. Vanadis Voir. Formose Situé en bas à gauche ; Candida turea En haut à droite ; Et Les naïades peuvent s'entraîner En bas à droite. (Bock et coll., la devise. Biol.2024)

Étant donné que seuls les vertébrés, les arthropodes et les céphalopodes étaient auparavant connus pour avoir une vision des objets, c'est vraiment extraordinaire. La plupart des autres vers polychètes ont Vision de base basse résolutionou Réception de lumière directionnelle Qui détecte uniquement la présence de lumière et la direction d'où elle provient.

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« C'est la première fois qu'une vision aussi avancée et détaillée est démontrée en dehors de ces groupes. » dit le neurobiologiste marin Anders Jarm De l'Université de Copenhague.

« En fait, nos recherches ont montré que le ver a une vision exceptionnelle. Sa vision est comparable à celle des souris ou des rats, bien qu'il s'agisse d'un organisme relativement simple avec un petit cerveau. »

On ne sait toujours pas pourquoi une créature active la nuit au fond de l’océan aurait besoin d’une acuité visuelle aussi fine. Il semble que ce soit effectivement le cas ; Même si le corps du ver est suffisamment transparent pour lui permettre de se cacher, ses yeux doivent rester suffisamment opaques pour absorber la lumière. Cela signifie que les yeux doivent conférer un bénéfice qui compense le risque d'être remarqué par les prédateurs de passage.

Nous ne savons pas avec certitude quel est cet avantage. Mais cherche Réalisé depuis près de 50 ans Présente une idée. En 1977, des scientifiques ont découvert que les yeux de ces vers sont les plus sensibles à la détection des longueurs d'onde ultraviolettes. Cela suggère que la vie marine nocturne a un secret que nous n’avons pas encore découvert.

« Nous avons une théorie selon laquelle les vers eux-mêmes sont bioluminescents et communiquent entre eux via la lumière. Si vous utilisez une lumière bleue ou verte ordinaire comme bioluminescence, vous risquez également d'attirer les prédateurs. Mais si le ver utilise plutôt la lumière ultraviolette, il restera invisible.  » « Pour les animaux autres que ceux de leur propre espèce, notre hypothèse est donc qu'ils ont développé une vision ultraviolette aiguë pour avoir un langage secret d'accouplement. » Garm explique.

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« Il se peut aussi qu’ils recherchent des proies dotées de la bioluminescence UV. Mais quoi qu’il en soit, cela rend les choses vraiment excitantes car la bioluminescence UV n’a jamais été observée chez aucun autre animal. Nous espérons donc pouvoir présenter cela comme la première. Découvrez un exemple.

La recherche a été publiée dans Biologie actuelle.

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Les terres englouties au large de l'Australie étaient un point chaud pour les aborigènes lors de la dernière période glaciaire, révèlent 4 000 objets en pierre.

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Les terres englouties au large de l'Australie étaient un point chaud pour les aborigènes lors de la dernière période glaciaire, révèlent 4 000 objets en pierre.

Une analyse de plus de 4 000 objets en pierre découverts sur une île au nord-ouest de l’Australie donne un aperçu de la vie aborigène il y a des dizaines de milliers d’années.

Il a déclaré que la découverte souligne les « liens de longue date » entre les peuples aborigènes et l'Australie contemporaine. David Zénaanthropologue à la California State University, Sacramento et auteur principal d'une nouvelle étude décrivant l'analyse.

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