Brice Louvet, expert espace et sciences
Des chercheurs se sont appuyés sur une intelligence artificielle pour générer des simulations 3D complexes de l’univers. Et les résultats ont été déconcertants.
Étudier l’évolution de notre univers n’est pas une mince affaire. Les proportions sont énormes, et les lois sont nombreuses. C’est pourquoi les astrophysiciens se tournent de plus en plus vers les simulations informatiques. Ces modèles facilitent le travail, mais ils restent encore très compliqués. Les chercheurs doivent parfois effectuer des milliers de simulations, en ajustant différents paramètres, pour déterminer quel scénario sera le plus vraisemblable. Bref, ça prend du temps. L’idée de cette nouvelle étude était donc de trouver un moyen d’accélérer le processus.
Pour ces travaux, Shirley Ho et son équipe, du Centre for Computing Astrophysics de New York, ont alors créé ce qu’on appelle un réseau de neurones profonds – surnommé D ^ 3M. Le principe consiste à reconnaître les caractéristiques communes de données et « apprendre » au fil du temps à manipuler ces paramètres. Dans le cas de D ^ 3M, les chercheurs ont entré 8 000 simulations à partir d’un modèle informatique traditionnel imitant l’évolution de l’univers. Une fois que le réseau de neurones a « appris » le fonctionnement de ces simulations, les chercheurs lui ont demandé d’en créer une nouvelle.
Les consignes étaient les suivantes : développer un univers virtuel en forme de cube sur 600 millions d’années-lumière. À titre d’info, l’univers observable s’étend sur environ 93 milliards d’années-lumière. D ^ 3M ne devait également se concentrer que sur la gravité, l’une des quatre forces fondamentales de la nature. Sur la manière dont elle façonne l’univers. Autrement dit, ce modèle devait évaluer la manière dont la gravité pouvait faire évoluer chacune des milliards de particules individuelles sur 600 millions d’années-lumière.
Un univers en 30 millisecondes
Il est ressorti que, si les approches traditionnelles prennent en générale des centaines d’heures de calcul par simulation pour obtenir un résultat précis et cohérent, D ^ 3M pouvait effectuer cette simulation en 30 millisecondes à peine. Mais plus étonnant encore, lorsque les chercheurs ont modifié de nouveaux paramètres, tels que la quantité de matière noire dans l’univers virtuel, D ^ 3M était encore capable de gérer les simulations alors qu’il n’avait jamais été formé à la manipulation de matière noire.
« C’est comme former un logiciel de reconnaissance avec des images de chats et de chiens, mais se rendre ensuite compte qu’il est tout aussi capable de reconnaître les éléphants, déclare Shirley Ho, principale auteure de l’étude. Personne ne sait comment cela se passe. C’est un grand mystère à résoudre« .
Des résultats étranges donc. Les chercheurs comptent bien évidemment se pencher dessus pour tenter de comprendre ces processus d’apprentissages étonnants. Ils envisagent également de s’appuyer sur ces capacités pour étudier d’autres paramètres. L’idée serait de comprendre comment certains facteurs, tels que l’hydrodynamique ou le mouvement des fluides et des gaz ont pu façonner la formation de l’univers.
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