• Home
  • Chimie
  • Astronomie
  • Énergie
  • La nature
  • Biologie
  • Physique
  • Électronique
  •  Science >> Science >  >> Astronomie
    La première simulation d'univers IA est rapide et précise, et ses créateurs ne savent pas comment elle fonctionne
    La première simulation d'univers IA est rapide et précise, et ses créateurs ne savent pas comment elle fonctionne

    Une équipe de chercheurs du Massachusetts Institute of Technology (MIT) a créé le premier simulateur d’univers d’intelligence artificielle (IA) capable de simuler avec précision et efficacité l’évolution de l’univers. Le simulateur, baptisé « The Multiverse Simulator », est capable de simuler l'évolution de l'univers depuis le Big Bang jusqu'à nos jours en quelques heures seulement.

    Les chercheurs ont pu créer le simulateur en utilisant un nouveau type d’algorithme d’intelligence artificielle capable d’apprendre à partir des données et de faire des prédictions sur l’avenir. L’algorithme a été formé sur un vaste ensemble de données de simulations de l’univers, et a ensuite pu prédire avec précision l’évolution de l’univers dans de nouvelles simulations.

    Les chercheurs ont été surpris de constater que le simulateur était capable de faire des prédictions précises même s’ils ne comprenaient pas parfaitement son fonctionnement. En effet, l’algorithme a pu apprendre des données sans être explicitement programmé avec les lois de la physique.

    Le Multiverse Simulator est un nouvel outil puissant qui peut être utilisé pour étudier l’évolution de l’univers et tester de nouvelles théories sur la cosmologie. C’est aussi une preuve de concept pour l’utilisation de l’intelligence artificielle dans la recherche scientifique.

    Comment fonctionne le simulateur multivers ?

    Le simulateur multivers fonctionne en utilisant un type d'algorithme d'intelligence artificielle appelé « réseau neuronal profond ». Les réseaux neuronaux profonds sont constitués de couches de nœuds interconnectés, ou « neurones ». Les neurones de la première couche du réseau sont connectés aux données d'entrée et les neurones de la dernière couche du réseau sont connectés aux données de sortie.

    Les neurones des couches intermédiaires du réseau sont connectés les uns aux autres de manière complexe. Cela permet au réseau d’apprendre des données et de faire des prédictions sur l’avenir. Le réseau est entraîné en lui fournissant un vaste ensemble de données de simulations de l’univers. Le réseau apprend à prédire l'évolution de l'univers dans les simulations en ajustant les poids des connexions entre les neurones.

    Une fois le réseau formé, il peut être utilisé pour simuler l’évolution de l’univers. Le réseau prend en entrée les conditions initiales de l’univers, puis prédit l’évolution de l’univers au fil du temps. Le réseau peut faire des prédictions sur l’évolution de l’univers même s’il ne comprend pas pleinement les lois de la physique. En effet, le réseau a appris des données et peut faire des prédictions basées sur les modèles présents dans les données.

    Quelles sont les implications du simulateur multivers ?

    Le Multiverse Simulator est un nouvel outil puissant qui peut être utilisé pour étudier l’évolution de l’univers et tester de nouvelles théories sur la cosmologie. C’est aussi une preuve de concept pour l’utilisation de l’intelligence artificielle dans la recherche scientifique.

    Le simulateur multivers a le potentiel de révolutionner notre compréhension de l’univers. Cela pourrait nous permettre de répondre à des questions sur l’origine et l’évolution de l’univers auxquelles il n’a jamais été possible de répondre auparavant. Le simulateur multivers pourrait également nous aider à développer de nouvelles technologies, telles que de nouvelles formes d’énergie et de nouvelles façons de voyager dans l’espace.

    Le simulateur multivers en est encore à ses premiers stades de développement, mais il a le potentiel de changer le monde. Il s’agit d’un nouvel outil puissant qui pourrait nous aider à comprendre l’univers et à développer de nouvelles technologies.

    © Science https://fr.scienceaq.com