Newton et la machine. Image de sir Isaac Newton à côté d'un schéma d'un réseau de neurones profonds à 10 couches. Dans chaque couche (hormis la couche d'entrée), un nœud prend l'entrée pondérée des nœuds de la couche précédente (plus un biais), puis applique une fonction d'activation avant de transmettre les données au nœud suivant. Les poids (et biais) sont des paramètres libres qui sont mis à jour pendant l'entraînement. Crédit :arXiv : 1910.07291 [astro-ph.GA]
Une petite équipe de chercheurs de l'Université d'Edimbourg, l'Université de Cambridge, Le Campus Universita´rio de Santiago et l'Université de Leiden ont développé un moyen d'utiliser un réseau de neurones profonds pour résoudre le problème des trois corps. Ils ont rédigé un article décrivant leurs efforts et l'ont téléchargé sur le arXiv serveur de préimpression.
Le problème à trois corps est simple à décrire, mais très difficile à résoudre. Il s'agit de calculer où trois corps (comme le soleil, la lune et la Terre) seront tous à un moment donné, étant donné leurs positions de départ initiales ainsi que leur masse, direction actuelle et à quelle vitesse ils se déplacent. Les premiers navigateurs ont été les premiers à essayer de résoudre les problèmes à trois corps - cela les a aidés à diriger les navires sur de grandes étendues d'eau telles que l'océan Atlantique. Mais de tels efforts étaient sujets à des erreurs en raison des manières chaotiques dont la gravité exerce son influence sur les trois corps lorsqu'ils interagissent. Isaac Newton a proposé quelques équations qui impliquaient de décrire les positions vectorielles des trois corps, en supposant que chacun avait une certaine masse. La résolution des équations impliquait une longue série d'itérations, c'est pourquoi la méthode n'a pas été utilisée avant l'invention des ordinateurs. Mais même maintenant, avec toute la puissance et la puissance des ordinateurs modernes, le processus est encore long et laborieux. En espérant trouver un moyen plus rapide de faire le travail, les chercheurs de ce nouvel effort se sont demandé si les réseaux de neurones pourraient être à la hauteur de la tâche. Découvrir, ils ont utilisé les résultats d'un système conventionnel conçu pour résoudre le problème, un nommé Brutus. Ils ont fait résoudre par Brutus 9, 900 scénarios "faciles" et ont alimenté les données et les résultats de leur réseau de neurones. Puis, ils ont donné au système ses propres scénarios "faciles" à résoudre et ont comparé ce qu'il faisait avec Brutus travaillant sur les mêmes scénarios.
Les chercheurs rapportent que les résultats donnés par les deux systèmes étaient très proches, suggérant que le réseau de neurones était tout à fait capable de résoudre des problèmes à trois corps - et il l'a fait beaucoup plus rapidement. Il a fallu environ deux minutes à Brutus pour résoudre les problèmes « faciles » :le réseau de neurones a produit des résultats presque identiques en moins d'une seconde. Les chercheurs reconnaissent que bien que très rapide, leur système est toujours limité par les capacités d'écrasement de Brutus - sans de telles données, le nouveau système n'aurait rien à apprendre. Ils suggèrent que leur travail n'en est qu'à ses débuts, mais espèrent qu'un jour les réseaux de neurones seront capables de résoudre des problèmes à plusieurs corps, donner aux scientifiques qui étudient le cosmos un outil très précieux.
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