Un nouveau programme d'IA organise un tableau périodique des éléments en quelques heures

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Zhang espère qu'à l'avenir, les scientifiques pourront exploiter les connaissances d'Atom2Vec pour découvrir et concevoir de nouveaux matériaux. (Crédit d'image: Twitter)


Les scientifiques de Stanford ont développé un nouveau programme d'intelligence artificielle (IA) qui a organisé le tableau périodique des éléments en quelques heures seulement - un exploit qui a nécessité à l'humanité près d'un siècle d'essais et d'erreurs.

Appelé Atom2Vec, le programme a appris avec succès à distinguer les différents atomes après avoir analysé une liste de noms de composés chimiques à partir d'une base de données en ligne.



L'IA non supervisée a ensuite utilisé des concepts empruntés au domaine du traitement du langage naturel - en particulier, l'idée que les propriétés des mots peuvent être comprises en regardant d'autres mots qui les entourent - pour regrouper les éléments en fonction de leurs propriétés chimiques.

«Nous voulions savoir si une IA pouvait être suffisamment intelligente pour découvrir le tableau périodique par elle-même, et notre équipe a montré qu'elle le pouvait», a déclaré Shou-Cheng Zhang, de l'Université de Stanford aux États-Unis.


La recherche, publiée dans la revue Proceedings of the National Academy of Sciences, est une première étape importante vers son objectif plus ambitieux, qui consiste à concevoir un remplacement du test de Turing - l'étalon-or actuel pour mesurer l'intelligence artificielle.

Pour qu'une IA réussisse le test de Turing, elle doit être capable de répondre aux questions écrites d'une manière qui ne se distingue pas d'un humain. Cependant, Zhang pense que le test est imparfait parce qu'il est subjectif.


«Les humains sont le produit de l'évolution et nos esprits sont encombrés de toutes sortes d'irrationalités. Pour qu'une IA réussisse le test de Turing, elle devrait reproduire toutes nos irrationalités humaines », a déclaré Zhang.

«C'est très difficile à faire et ce n'est pas une utilisation particulièrement bonne du temps des programmeurs», a-t-il déclaré.


Zhang souhaiterait plutôt proposer une nouvelle référence de l'intelligence artificielle.

«Nous voulons voir si nous pouvons concevoir une IA capable de battre les humains en découvrant une nouvelle loi de la nature. Mais pour ce faire, nous devons d'abord tester si notre IA peut faire certaines des plus grandes découvertes déjà faites par les humains », a-t-il déclaré.

En recréant le tableau périodique des éléments, Atom2Vec a atteint cet objectif secondaire, a déclaré Zhang.

Les chercheurs ont modélisé Atom2Vec sur un programme d'intelligence artificielle créé par les ingénieurs de Google pour analyser le langage naturel. Appelé Word2Vec, le langage AI fonctionne en convertissant des mots en codes numériques, ou vecteurs.


En analysant les vecteurs, l'IA peut estimer la probabilité qu'un mot apparaisse dans un texte étant donné la cooccurrence d'autres mots.

Par exemple, le mot «roi» est souvent accompagné de «reine» et «homme» de «femme». Ainsi, le vecteur mathématique de «roi» pourrait être traduit en gros par «roi = une reine moins une femme plus un homme».

«Nous pouvons appliquer la même idée aux atomes. Au lieu de nourrir tous les mots et phrases d'une collection de textes, nous avons alimenté Atom2Vec tous les composés chimiques connus, tels que NaCl, KCl, H2O, etc. », a déclaré Zhang.

À partir de ces rares données, le programme AI a découvert, par exemple, que le potassium (K) et le sodium (Na) doivent avoir des propriétés similaires car les deux éléments peuvent se lier au chlore (Cl).

Zhang espère qu'à l'avenir, les scientifiques pourront exploiter les connaissances d'Atom2Vec pour découvrir et concevoir de nouveaux matériaux.

(Cette histoire n'a pas été modifiée par le personnel d'Everysecondcounts-themovie et est générée automatiquement à partir d'un flux syndiqué.)