Un accélérateur universel pour trouver des réponses plus rapides à des problèmes complexes
Un bon algorithme d’apprentissage automatique est un puissant accélérateur de recherche. Associé à une simulation informatique, il peut détecter des raccourcis mathématiques dans le programme, permettant aux scientifiques d’obtenir plus rapidement des informations sur les effets des médicaments sur les cellules ou sur le potentiel des moteurs-fusées pour envoyer l’humanité sur Mars et au-delà.
De nouvelles recherches mettent cet outil à la disposition des scientifiques du monde entier. Dans un article récemment publié dans Matériaux informatiques npjune équipe de chercheurs des laboratoires nationaux Sandia et de l'université Brown a introduit une méthode universelle pour accélérer pratiquement tout type de simulation.
« Du point de vue de l'utilisateur, il n'y a aucune différence entre l'exécution de votre outil de simulation ou l'exécution de cet outil de simulation accéléré. Il vous donne exactement les mêmes prévisions. La différence réside dans le temps qu'il faut pour obtenir ces résultats », a déclaré Rémi Dingreville de Sandia.
Dingreville et son équipe ont réalisé une simulation pour la science des matériaux 16 fois plus rapidement que la normale avec leur accélérateur. Et plus important encore, ils ont expliqué dans leur article comment il peut tout aussi facilement accélérer les programmes informatiques destinés à la recherche sur le changement climatique, à la navigation de véhicules autonomes ou à l'accélération matérielle.
« Le potentiel de généralisation de notre approche à différents systèmes pourrait conduire à des technologies plus efficaces et plus durables », a déclaré Vivek Oommen de Brown, premier auteur de l'article.
Un accélérateur démocratise la science rapide
Enfant, Dingreville adorait aller vite. Il faisait du vélo, du ski et de la course à pied. Il participait même à des courses pour être le premier à terminer ses devoirs. Aujourd'hui, en tant que scientifique, il utilise l'apprentissage automatique pour accélérer ses recherches. Dans un projet précédent, il a repensé une simulation pour qu'elle fonctionne 40 000 fois plus vite.
Même si une accélération de 16 fois peut paraître modeste en comparaison, Dingreville et son équipe soulignent que leurs derniers travaux pourraient avoir un impact bien plus important, car ils bénéficient à pratiquement tous les domaines scientifiques. Ils ne se limitent pas à des types de problèmes spécifiques comme d’autres accélérateurs.
« La physique, la chimie, la géochimie, les prévisions météorologiques : cela n’a vraiment pas d’importance », a déclaré Dingreville.
L’équipe considère son article comme un défi lancé aux chercheurs pour repenser fondamentalement la manière dont ils conçoivent et utilisent les simulations.
« Je suis profondément fasciné par les défis et le potentiel de l’intégration des méthodes numériques traditionnelles avec l’intelligence artificielle pour résoudre des problèmes complexes en science des matériaux », a déclaré Oommen.
Des simulations plus rapides ouvrent de nouvelles opportunités de recherche
Si l'accélérateur de simulation permet de gagner du temps et de l'argent pour les recherches de routine, il élimine également les obstacles à l'étude de phénomènes qui ne peuvent normalement pas être simulés. Essayez de modéliser un événement qui se déroule lentement, comme la fonte des glaciers, et votre programme prendra probablement trop de temps pour être utile.
« L'état actuel de la technique est tel qu'il faut utiliser des solveurs numériques directs. Même s'ils sont précis, ils sont lents », a déclaré Dingreville.
L’équipe espère que cette recherche sera la genèse d’une méthode moderne et courante permettant aux scientifiques de réaliser des simulations normalement lentes.
« À l’avenir, j’ai hâte de voir comment nos méthodologies peuvent être appliquées à d’autres problèmes complexes dans divers domaines, tels que l’énergie, la biotechnologie et les sciences de l’environnement », a déclaré Oommen.
« J’aimerais voir cela appliqué aux géosciences », a ajouté Dingreville.
