Révolution Technologique : Des Machines Capables de Prédire le Comportement des Molécules

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            <div class="newsletter-cta-description">
                <p class="article-paragraph skip">Des innovations incontournables à la pointe de la science et de la technologie.</p>
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## Une Révolution dans la Prévision

<p class="article-paragraph skip">Malgré le battage médiatique autour des avancées futures en **intelligence artificielle (IA)**, cette technologie a déjà transformé notre quotidien. Grâce à des outils d'**apprentissage automatique** tels que la reconnaissance d'images, l'analyse de texte et la traduction automatique, nous pouvons désormais interagir avec le monde d'une manière qui semblait inimaginable auparavant. De plus, nos appareils mobiles peuvent même <a href="https://searchengineland.com/how-google-now-siri-cortana-predict-what-you-want-229799" target="_blank" rel="noreferrer">Anticiper de nombreux comportements</a> en se basant sur nos actions passées.</p>

<p class="article-paragraph skip">À présent, une équipe de chercheurs internationaux et interdisciplinaires a réussi à développer un système capable d'utiliser l'**apprentissage automatique** pour prédire bien plus que le comportement d'un utilisateur de smartphone. Ils ont conçu un appareil capable de prévoir le **comportement moléculaire**, une tâche qui nécessitait autrefois des calculs quantiques très complexes. Les résultats de leur recherche ont été publiés dans **Nature Communications**.</p>

<figure class="wp-block-video"><video controls="" src="https://futurism.com/wp-content/uploads/2017/10/malonaldehyde.mp4#t=0.001"/></figure>

<p class="article-paragraph skip">Pour créer ce système capable de prédire le comportement des molécules, les chercheurs ont entraîné un algorithme en utilisant un petit jeu de données contenant une molécule simple, le **malonaldéhyde**. Puis, ils ont demandé à la machine d'**anticiper des comportements chimiques complexes** de cette molécule. En comparant les simulations prédites avec leurs connaissances chimiques actuelles du malonaldéhyde, ils ont découvert que la machine pouvait apprendre comment cette molécule se comporterait grâce aux données limitées sur lesquelles elle avait été entraînée.</p>

<p class="article-paragraph skip">« En identifiant des **schémas** dans le comportement moléculaire, l'algorithme d'apprentissage, ou "machine", que nous avons développé, crée une base de connaissances sur les interactions atomiques au sein d'une molécule et utilise ensuite ces informations pour prédire de nouveaux phénomènes », a expliqué Mark Tuckerman, chercheur à l'**Université de New York**, dans un communiqué de presse.</p>

## Modèles Basés sur les Données

<p class="article-paragraph skip">Ce projet est une nouvelle illustration de la capacité de l'IA à influencer divers secteurs, y compris la **science moléculaire**, en plus de domaines comme la recherche médicale, la psychologie et les sciences comportementales. La recherche montre que les méthodes d'apprentissage automatique peuvent accomplir des tâches difficiles de toutes sortes, tant que les systèmes disposent d'une **suffisante quantité de données**.</p>

<p class="article-paragraph skip">Les chercheurs estiment que cette capacité à prédire le comportement moléculaire pourrait avoir un impact majeur sur le développement de **médicaments**, ainsi que sur la simulation de conceptions moléculaires cruciales pour améliorer des technologies de batteries modernes, des **panneaux solaires** et des **écrans numériques**. En somme, tout ce qui nécessitait auparavant des calculs quantiques complexes pour modéliser des interactions atomiques ou moléculaires pourrait bénéficier de leurs travaux.</p>

<p class="article-paragraph skip">Bien que leur machine permette de modéliser ce comportement sans avoir à recourir à des calculs compliqués, simplifier une tâche aussi complexe n'est qu'un point de départ. Selon Müller : « Nous avons désormais la capacité non seulement d'utiliser l'IA pour apprendre à partir des données, mais aussi d'explorer le modèle d'IA pour approfondir notre compréhension scientifique et obtenir de nouvelles **perspectives**.»</p>