Google DeepMind annonce une IA scientifique révolutionnaire

Google DeepMind a utilisé des modèles de chatbots pour trouver des solutions à des problèmes complexes en mathématiques et en informatique. Le système, baptisé AlphaEvolve, combine la créativité d'un modèle de langage étendu (LLM) avec des algorithmes capables de tester les suggestions du modèle pour affiner et améliorer les solutions. Cette recherche est décrite dans un article technique publié par l'entreprise le 14 mai.

« Cette étude est tout à fait impressionnante », a déclaré Mario Krenn, directeur du Laboratoire de recherche sur la lumière artificielle à l'Institut Max Planck pour la science de la lumière à Erlangen, en Allemagne. « Je pense qu'AlphaEvolve est la première démonstration réussie de nouvelles découvertes basées sur des LLM polyvalents. »

Outre l'utilisation du système pour trouver des solutions à des problèmes ouverts, DeepMind a appliqué cette technique d'intelligence artificielle (IA) à ses propres défis concrets, selon Pushmeet Kohli, directeur scientifique de DeepMind. AlphaEvolve a contribué à améliorer la conception de la prochaine génération de processeurs tensoriels (puces informatiques développées spécifiquement pour l'IA) et a trouvé un moyen d'exploiter plus efficacement la puissance de calcul mondiale de Google, économisant ainsi 0,7 % de ses ressources totales.

IA polyvalente

À ce jour, la plupart des applications scientifiques les plus réussies de l'IA, notamment l'outil de conception de protéines AlphaFold, ont impliqué l'apprentissage d'algorithmes conçus sur mesure pour une tâche spécifique, explique Krenn. Mais AlphaEvolve est polyvalent et exploite la capacité du LLM à générer du code permettant de résoudre des problèmes dans divers domaines.

DeepMind décrit AlphaEvolve comme un « agent », car il utilise des modèles d'IA interactifs. Cependant, il cible un point différent du processus scientifique par rapport à de nombreux autres systèmes d'IA « agents », utilisés pour analyser la littérature et proposer des hypothèses.

AlphaEvolve s'appuie sur la gamme Gemini LLM de l'entreprise. Chaque tâche commence par la saisie par l'utilisateur d'une question, de critères d'évaluation et d'une proposition de solution, à partir de laquelle le LLM suggère des centaines, voire des milliers de révisions. Un algorithme d'évaluation évalue ensuite ces révisions en fonction des critères d'une solution satisfaisante.

En fonction des solutions jugées optimales, le LLM propose de nouvelles idées et, au fil du temps, le système développe un ensemble algorithmique plus performant. « Nous explorons un large éventail de possibilités de résolution de problèmes », a déclaré Matej Balog, scientifique en IA chez DeepMind et co-responsable de la recherche.

Application étroite

En mathématiques, AlphaEvolve semble offrir des accélérations significatives dans la résolution de certains problèmes, selon Simon Frieder, mathématicien et chercheur en IA à l'Université d'Oxford, au Royaume-Uni. Mais il ne sera probablement applicable qu'à un « sous-ensemble restreint » de tâches pouvant être formulées sous forme de problèmes à résoudre par le code, a-t-il précisé.

D'autres chercheurs se montrent prudents quant à l'utilité de l'outil tant qu'il n'aura pas été testé en dehors de DeepMind. « Tant que les systèmes ne seront pas testés par la communauté au sens large, je resterai sceptique et prendrai les résultats rapportés avec des pincettes », a déclaré Huan Sun, chercheur en IA à l'Université d'État de l'Ohio à Columbus.

Bien qu'AlphaEvolve nécessite moins de puissance de calcul qu'AlphaTensor, il reste trop gourmand en ressources pour être disponible gratuitement sur les serveurs de DeepMind, a déclaré Kohli. Cependant, l'entreprise espère que la sortie du système encouragera les chercheurs à proposer des domaines scientifiques d'application d'AlphaEvolve. « Nous sommes absolument déterminés à le rendre accessible au plus grand nombre possible de membres de la communauté scientifique », a déclaré Kohli.

Analyseur de réseau vectoriel

Source : https://nhandan.vn/google-deepmind-cong-bo-ai-khoa-hoc-dot-pha-post879748.html