Des chercheurs d'un laboratoire de l'Université d'Aarhus ont développé une interface de jeu à distance polyvalente qui a permis à des experts externes ainsi qu'à des centaines de scientifiques citoyens du monde entier d'optimiser une expérience de gaz quantique grâce à une collaboration multijoueur et en temps réel. Les efforts des deux équipes se sont considérablement améliorés par rapport aux meilleures solutions précédentes établies après des mois d'optimisation expérimentale minutieuse. Comparer les experts du domaine, algorithmes et scientifiques citoyens est une première étape pour découvrir comment les humains résolvent des problèmes complexes, problèmes de sciences naturelles.

Dans un futur caractérisé par des algorithmes à la puissance de calcul toujours croissante, il est essentiel de comprendre la différence entre l'intelligence humaine et l'intelligence artificielle. Cela permettra le développement d'interfaces d'intelligence hybride qui exploitent de manière optimale le meilleur des deux mondes. En mettant des défis de recherche complexes à la disposition du grand public, la science citoyenne fait exactement cela. De nombreux projets de science citoyenne ont montré que les humains peuvent rivaliser avec des algorithmes de pointe pour résoudre des problèmes complexes, problèmes de sciences naturelles.

Cependant, ces projets n'ont jusqu'à présent pas expliqué pourquoi un collectif de scientifiques citoyens peut résoudre des problèmes aussi complexes. Une équipe interdisciplinaire de chercheurs de l'Université d'Aarhus, Université d'Ulm, et l'Université du Sussex, Brighton a maintenant fait des premiers pas importants dans cette direction en analysant les performances et la stratégie de recherche d'un algorithme informatique de pointe et de citoyens scientifiques dans leur optimisation en temps réel d'un laboratoire expérimental.

Le défi Alice

Dans le défi Alice, Robert Heck et ses collègues ont donné aux experts et aux citoyens scientifiques un accès en direct à leur expérience de gaz quantique ultra-froid. Cela a été rendu possible grâce à une nouvelle interface à distance créée par l'équipe de ScienceAtHome de l'Université d'Aarhus. En manipulant des faisceaux laser et des champs magnétiques, la tâche consistait à refroidir autant d'atomes que possible jusqu'à des températures extrêmement froides juste au-dessus du zéro absolu à -273,15 °C. Ce condensat de Bose-Einstein (BEC) est un état distinct de la matière (comme le solide, liquide, gaz ou plasma) qui constitue un candidat idéal pour effectuer des choses telles que des expériences de simulation quantique et des mesures de haute précision.

Comme détaillé ci-dessous, les deux groupes ont utilisé avec succès l'interface à distance pour améliorer des solutions auparavant optimales. Dans ce tout premier défi d'optimisation expérimentale de science citoyenne avec retour d'information en temps réel, les chercheurs ont en outre quantifié le comportement des scientifiques citoyens. Ils ont conclu que ce qui rend la résolution de problèmes humains unique, c'est qu'un collectif d'individus peut équilibrer les tentatives innovantes et affiner les solutions existantes en fonction de leurs performances précédentes.

Optimisation quantique en tant que service à distance

La technologie quantique sort de plus en plus des laboratoires universitaires pour entrer dans le monde de l'entreprise. Pour des applications performantes et robustes, des niveaux exceptionnels de contrôle des systèmes complexes sont nécessaires, ainsi que de nouvelles méthodologies à la fois théoriques et expérimentales. Cela nécessite des collaborations interdisciplinaires et souvent trans-institutionnelles, ce qui nécessite à son tour le développement d'interfaces efficaces pour permettre à chacun des experts de contribuer le plus efficacement possible.

Dans les années récentes, des interfaces distantes pour appareils expérimentaux ont commencé à apparaître. Cependant, elles sont toujours axées soit sur des cadres pédagogiques, soit sur l'investigation d'un dispositif expérimental très particulier.

En revanche, Robert Heck et ses collègues dans le travail actuel ont entrepris de développer une interface distante flexible et un algorithme d'optimisation puissant qui peut potentiellement être appliqué à de nombreux autres paramètres à l'avenir. La production expérimentale de BEC sert de banc d'essai idéal :

Le forfait RedCRAB

« Faire jouer les machines au défi Alice aux côtés des humains sur Internet nous a obligés à créer un nouveau progiciel, CRABE rouge, pour l'optimisation à distance des expériences quantiques, " ont expliqué Tommaso Calarco et Simone Montangero, responsables de l'équipe d'optimisation d'Ulm.

RedCRAB est parfaitement adapté aux problèmes avec de nombreux paramètres de contrôle lorsque la modélisation théorique exacte du système est inconnue et que d'autres méthodes d'optimisation traditionnelles échouent. Il présente en outre l'avantage que les experts en optimisation peuvent facilement ajuster les paramètres algorithmiques et exploiter tout son potentiel sans nécessiter de communication intermédiaire avec l'équipe expérimentale. De plus, l'efficacité de l'optimisation peut être analysée, et sur cette base, des améliorations algorithmiques peuvent être apportées et facilement transférées à de futures expériences.

Tommaso Calarco est extrêmement enthousiasmé par les résultats :

« L'optimisation RedCRAB a si bien fonctionné qu'elle est maintenant appliquée dans plusieurs laboratoires à travers le monde pour améliorer les performances des dispositifs quantiques. Nous prévoyons de l'étendre en tant que service cloud qui, selon nous, entraînera probablement un développement plus rapide de la compréhension théorique, du développement algorithmique et globalement de la science et des technologies quantiques."

N'importe quel défi de recherche peut-il être transformé en jeu ?

Comme mentionné ci-dessus, les interfaces de jeu ont permis ces dernières années à des non-spécialistes d'utiliser leur créativité et leur intuition pour contribuer à divers domaines scientifiques. En 2016, le groupe de recherche Aarhus a rapporté les résultats du premier jeu de science citoyenne quantique, Mouvements quantiques, dans La nature . Dans le jeu, les acteurs ont contribué à trouver des solutions rapides et efficaces au transport atomique dans une architecture d'informatique quantique.

L'analogie claire comme l'eau de ce jeu particulier et la rareté d'autres jeux quantiques ont depuis suscité la critique selon laquelle peut-être les non-experts ne peuvent contribuer que dans des sujets de recherche pour lesquels une analogie classique claire peut être établie. Étant donné que cela peut rarement être établi pour un défi de recherche donné, il pourrait sembler que l'approche de la gamification soit d'une applicabilité générale très limitée et Quantum Moves n'était qu'un cas très particulier.

Pour tester cette hypothèse, l'interface distante de l'expérience des atomes ultra-froids à Aarhus a été transformée en un jeu de science citoyenne, le défi Alice. Concrètement, les joueurs contrôlaient les intensités laser et les champs magnétiques de la séquence expérimentale. Comme l'illustre la figure, l'interface "jeu" est loin d'être intuitive et peut-être pas très divertissante. Les joueurs font glisser une ou plusieurs des courbes, appuyez sur le bouton Soumettre. Ensuite, la solution a été envoyée au laboratoire, l'expérience menée, et environ 35 secondes plus tard, le résultat est communiqué au joueur.

Deux semaines de jeu – et de meilleures solutions

Robert Heck, l'un des principaux scientifiques dans la conception du Alice Challenge et premier auteur de l'article :

« Cela réalise le tout premier défi d'optimisation expérimentale de la science citoyenne avec un retour d'information en temps réel dans n'importe quel domaine. Dans le cadre du défi Alice, 600 scientifiques citoyens ont eu accès à notre laboratoire d'Aarhus pendant deux semaines. Pendant cette période, 7577 solutions ont été soumises et réalisées en laboratoire. C'était aussi un défi pour nous. Comme nos participants venaient du monde entier, nous avons dû maintenir l'expérience en ligne pendant deux semaines d'affilée sans interruption."

Bien que les joueurs n'aient eu aucune formation formelle en physique expérimentale, ils ont quand même réussi à trouver des solutions étonnamment bonnes. Pourquoi? Un indice est venu d'une interview avec un joueur de haut niveau, un ingénieur italien en systèmes de micro-ondes à la retraite. Il a dit, que sa participation à l'Alice Challenge lui rappelait beaucoup son ancien métier d'ingénieur. Il n'a jamais atteint une compréhension détaillée des systèmes à micro-ondes, mais a plutôt passé des années à développer une intuition sur la façon d'optimiser les performances de sa "boîte noire".

« C'est extrêmement excitant. Nous, les humains, pouvons développer des compétences générales d'optimisation dans notre vie professionnelle quotidienne que nous pouvons transférer efficacement vers de nouveaux paramètres. Si cela est vrai, tout défi de recherche peut en effet être transformé en un jeu de science citoyenne, " dit Jacob Sherson, responsable du projet ScienceAtHome.

Les scientifiques citoyens sont-ils vraiment meilleurs ?

Comment des amateurs non entraînés utilisant une interface de jeu peu intuitive peuvent-ils rivaliser avec des expérimentateurs experts ? Une réponse peut se trouver dans une vieille citation d'Herbert Simon :"Résoudre un problème signifie simplement le représenter de manière à rendre la solution transparente". Dans cette vue, les joueurs sont peut-être plus performants, non pas parce qu'ils ont des compétences supérieures, mais parce que l'interface qu'ils utilisent fait qu'un autre type d'exploration est « la chose évidente à essayer » par rapport à l'interface de contrôle expérimentale traditionnelle.

"Le processus de développement d'interfaces ludiques qui permettent aux experts comme aux citoyens scientifiques d'appréhender les problèmes de recherche complexes sous différents angles, peut contenir la clé pour développer de futurs systèmes d'intelligence hybride dans lesquels nous utilisons de manière optimale la créativité humaine, " a expliqué Jacob Sherson.

Les sciences sociales à l'état sauvage

Une autre raison du succès des citoyens scientifiques est probablement due à la collaboration multijoueur que l'interface à distance a facilitée. Tester cette hypothèse impliquait un progrès substantiel par rapport aux sciences sociales traditionnelles.

Carsten Bergenholtz et Oana Vuculescu, les experts en sciences sociales du projet :

« En sciences sociales, nous nous intéressons à la façon dont les gens résolvent les problèmes. nous les invitons souvent dans un laboratoire de sciences sociales pour résoudre des problèmes artificiels, qui ne sont pas directement connectés au monde réel. Par ailleurs, les individus du laboratoire résolvent généralement seuls ces problèmes artificiels. En revanche, notre Alice Challenge était une occasion unique de faire des sciences sociales "à l'état sauvage", c'est-à-dire que les joueurs ont résolu un vrai problème et nous avons permis aux joueurs de collaborer et d'apprendre les uns des autres. Globalement, cela nous permet de comprendre pourquoi un collectif de scientifiques citoyens est étonnamment bon pour résoudre des problèmes aussi complexes. »

Les chercheurs constatent que les individus en haut ou en bas du classement se comportent différemment. Les joueurs performants s'engagent dans de petits changements dans leurs solutions proposées tandis que les joueurs peu performants explorent l'inconnu et appliquent des changements plus importants. Au fur et à mesure que les joueurs peu performants montent dans les rangs et, vice versa, les joueurs performants se déplacent vers le bas, les individus adaptent leur recherche en conséquence.

Au niveau collectif, cela signifie qu'il y a toujours des joueurs en haut d'un classement qui optimisent la meilleure solution actuelle ainsi que des joueurs en bas d'un classement qui innovent et essaient des solutions complètement nouvelles. Cela a été directement comparé au comportement de l'algorithme RedCRAB qui était de nature beaucoup plus locale - en se concentrant sur de petites étapes pour améliorer de manière itérative la solution actuelle au lieu de rechercher largement le paysage global.

Un aperçu unique

"Ces résultats donnent un aperçu de la capacité humaine unique à résoudre collectivement des problèmes complexes. Tirer parti de ces connaissances permettra de concevoir des interfaces d'intelligence hybride qui combinent les forces de calcul de l'IA avec les avantages de l'intuition humaine, " ont déclaré Carsten Bergenholtz et Oana Vuculescu.

Mark Bason de l'Université du Sussex se tourne vers l'avenir :

« Le progrès de la science est très souvent le résultat d'une étroite collaboration entre des groupes établis, tels que ceux du milieu universitaire ou de l'industrie. Cependant, la technologie a tellement progressé que de nombreuses nouvelles interactions sont possibles. En ouvrant notre recherche, nous pouvons désormais bénéficier des compétences des joueurs, algorithmes et approches hybrides des deux."