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Lorsque des scientifiques ou des spécialistes des effets spéciaux veulent simuler une inondation ou visualiser l’impact d’un astéroïde, ils se tournent vers des programmes appelés « moteurs physiques ». Mais la fabrication de tels logiciels pour qu’ils correspondent à la nature demande du temps et de l’expertise. Maintenant, des chercheurs ont trouvé un moyen pour que l’intelligence artificielle (IA) apprenne à simuler des phénomènes physiques complexes simplement en observant la réalité.

Une intelligence artificielle

Cette semaine, lors de la conférence internationale sur l’apprentissage automatique, la société d’IA DeepMind a présenté un nouveau type de modèle appelé « Graph Network-based Simulator » (GNS). Ce programme peut recréer de manière réaliste les interactions entre des dizaines de milliers de particules de différents matériaux, pendant des milliers d’images d’animation. Que se passe-t-il lorsque vous jetez un tas de sable, de la matière collante et un torrent d’eau dans une boîte ? Jetez un coup d’œil ci-dessous.

Ce système utilise des « réseaux de graphes », qui représentent une scène comme un réseau de particules en interaction (chaque particule est beaucoup plus grosse qu’une molécule – certains clips ci-dessus ont ensuite été rendus en haute résolution) qui se transmettent des « messages » sur leurs positions, leurs vitesses et les propriétés des matériaux. Le passage des messages et la façon dont les particules réagissent sont appris par essais et erreurs en comparant les prévisions avec celles des moteurs physiques traditionnels.

Ce nouveau système est plus précis que les autres IA

Une fois formé, ce système peut généraliser à des situations jamais vues auparavant, en prédisant le comportement de plusieurs particules, ou ce qui se passerait si vous ajoutiez d’autres obstacles comme des rampes, ou si vous secouiez la boîte.
Lors des expériences, ce nouveau système s’est avéré plus précis et plus apte à généraliser divers phénomènes que les approches d’IA concurrentes, malgré sa simplicité. Au-delà des visuels amusants, les chercheurs espèrent que cette méthode pourra aider les machines à raisonner sur le monde qui les entoure. Au cas où un robot aurait besoin d’esquiver une matière gélatineuse.
Source : Science
Crédit photo : Pexels

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