9 façons de faire progresser la science

Dernière mise à jour: 22 novembre 2024

Nous vivons à une époque où les sciences appliquées, l'ingéniosité humaine et les nouvelles technologies mettent en lumière certaines des questions les plus grandes et les plus anciennes de l'humanité. Bien que nous considérons souvent les progrès scientifiques comme rapides et imparables, la vérité est que, pendant de nombreuses décennies, les progrès ont réellement ralenti. La communauté scientifique débat toujours des raisons de ce ralentissement, mais une grande partie de la technologie d'aujourd'hui - des jets aux processus de fabrication - n'a pas beaucoup changé au dernier demi-siècle.

Cependant, ces dernières années, les percées dans des domaines comme l'intelligence artificielle et l'informatique quantique ont vraiment accéléré le rythme de la découverte scientifique. Des progrès des soins de santé à la découverte des enzymes qui mangent du plastique, nous constatons déjà les avantages.

Ces percées sont le résultat de décennies de collaboration entre les chercheurs, les technologues, les décideurs, les organisations civiles et les gens de tous horizons. Ils fournissent une feuille de route pour savoir comment l'IA peut être utilisée en science pour améliorer considérablement nos vies.

Dans cet esprit, la Royal Society, en partenariat avec Google Deepmind, héberge aujourd'hui la première IA pour le forum scientifique. Cet événement à Londres rassemble des scientifiques, des décideurs politiques et des leaders de l'industrie pour explorer comment l'IA peut transformer la science et le rôle des partenariats public-privé dans la motivation de l'innovation.

Pour comprendre comment nous avons atteint ce point et où nous pourrions nous diriger ensuite, jetons un coup d'œil à neuf jalons récents qui ont ouvert la voie à de futurs progrès scientifiques:

1. Résoudre le «grand défi» de 50 ans de la prédiction de la structure des protéines

Pendant des décennies, les experts ont appelé la compréhension des protéines qui replient un «grand défi». En 2022, Google DeepMind a publié les structures prévues de 200 millions de protéines en utilisant leur modèle Alphafold 2. Avant cela, la détermination de la structure 3D d'une seule protéine pourrait prendre plus d'un an - Alphafold peut le faire en quelques minutes avec une précision incroyable. En mettant ces prédictions disponibles gratuitement, les scientifiques du monde entier peuvent désormais accélérer la recherche dans des domaines comme le développement de nouveaux médicaments, la lutte contre la résistance aux antibiotiques et la lutte contre la pollution plastique. L'étape suivante, Alphafold 3, s'appuie sur cela en prédisant la structure et les interactions de toutes les molécules de la vie.

2. Révaluer le cerveau humain dans des détails sans précédent pour soutenir la recherche sur la santé

Le cerveau humain a toujours été un mystère. Après 10 ans de recherche Connectomics, Google, avec le Lichtman Lab à Harvard et d'autres, a cartographié plus que jamais un petit morceau du cerveau humain. Sorti en 2024, ce projet a montré des structures dans le cerveau que nous n'avions jamais vues auparavant. L'ensemble de données complet, avec des annotations générées par l'AI pour chaque cellule, est désormais publique, aidant à accélérer la recherche.

3. Sauver des vies avec des prévisions d'inondation précises

Lorsque Google a commencé son projet de prévision des inondations en 2018, beaucoup pensaient qu'il était impossible de prédire les inondations avec précision à grande échelle en raison de données limitées. Mais les chercheurs ont développé un modèle d'IA qui peut prédire des événements fluviaux extrêmes dans les bassins versants non géfiés jusqu'à cinq jours à l'avance, avec une correspondance de fiabilité ou même dépasser celle de Nowcasts. D'ici 2024, Google Research a élargi cela pour couvrir 100 pays et 700 millions de personnes dans le monde, et a amélioré le modèle pour offrir la même précision à un délai de sept jours que le modèle précédent à cinq.

4. Repérer les incendies de forêt plus tôt pour aider les pompiers à les arrêter plus rapidement

Les incendies de forêt deviennent plus communs et destructeurs en raison des climats plus chauds et plus secs. En 2024, Google Research s'est associé au US Forest Service pour créer Firesat, un modèle d'IA et une nouvelle constellation de satellite mondiale conçue pour détecter et suivre les incendies de forêt aussi petits qu'une salle de classe. Avec des images à haute résolution disponibles dans les 20 minutes, cela aidera les autorités incendies à réagir plus rapidement, potentiellement sauver des vies, des biens et des ressources naturelles.

5. Prédire la météo plus rapide et avec plus de précision

En 2023, Google Deepmind a lancé Graphcast, un modèle d'apprentissage automatique qui prédit la météo jusqu'à 10 jours devant plus précisément et beaucoup plus rapide que la norme de l'industrie (HRES). Le graphcast peut également prédire les chemins de cyclone et les risques associés comme les inondations plus précisément, et il prédisait correctement que l'ouragan Lee allait frapper la Nouvelle-Écosse trois jours avant le fait des modèles traditionnels.

6. Faire avancer la frontière du raisonnement mathématique

L'IA a toujours eu du mal avec des mathématiques complexes en raison de données limitées et de compétences de raisonnement. Mais en 2024, Google DeepMind a introduit l'alphageométrie, un système d'IA qui a résolu des problèmes de géométrie complexes à un niveau proche de celui d'un médaillé d'or de l'Olympiade humaine. Ce fut un grand pas en avant dans les performances de l'IA et le développement de systèmes d'IA généraux plus avancés. Le modèle de suivi, Alphageométrie 2, combiné à l'alphaproof, a résolu 83% de tous les problèmes de géométrie Historical International Mathematical Olympiad (OMO) des 25 dernières années. Cela montre la capacité croissante de l'IA à raisonner et potentiellement résoudre des problèmes au-delà des capacités humaines actuelles, nous rapprochant des systèmes qui peuvent découvrir et vérifier de nouvelles connaissances.

7. Utilisation de l'informatique quantique pour prédire avec précision la réactivité chimique et la cinétique

Google Researchers, ainsi que UC Berkeley et Columbia University, ont mené les plus grandes simulations de chimie de tous les temps sur un ordinateur quantique. Publiés en 2022, ces résultats étaient non seulement compétitifs avec les méthodes classiques, mais ne nécessitaient pas non plus l'atténuation d'erreur habituelle associée à l'informatique quantique. Cette capacité à gérer ces simulations entraînera des prédictions plus précises de la réactivité chimique et de la cinétique, ouvrant la voie à de nouvelles applications de la chimie pour résoudre des problèmes réels.

8. Accélération des matériaux Science et potentiel de cellules solaires, de batteries et de supraconducteurs plus durables

En 2023, Google DeepMind a annoncé des réseaux de graphiques pour l'exploration des matériaux (GNOME), un outil d'IA qui a déjà découvert 380 000 matériaux stables à basse température, selon des simulations. À une époque où nous recherchons de nouvelles solutions énergétiques, de la puissance de traitement et des progrès en science des matériaux, cela pourrait conduire à de meilleures cellules solaires, batteries et supraconducteurs potentiels. Pour rendre cette technologie accessible à tous, Google DeepMind a rendu les prédictions les plus stables de GNOME disponibles via le projet de matériaux sur sa base de données ouverte.

9. faire un pas significatif vers la fusion nucléaire et une énergie propre abondante

Comme le dit le vieil adage, "La fusion est l'énergie de l'avenir - et ce sera toujours le cas." Exploiter l'énergie que les stars, y compris notre soleil, ont été un défi de longue date. En 2022, Google DeepMind a développé une IA qui peut contrôler de manière autonome le plasma à l'intérieur d'un réacteur de fusion nucléaire. En travaillant avec le Centre de plasma suisse à EPFL, ils ont construit le premier système appris à renforcement capable de stabiliser et de façonner le plasma au sein d'un réacteur de fusion opérationnel, ouvrant de nouvelles voies vers une fusion stable et une énergie propre abondante pour tout le monde.