Une équipe de Caltech utilise l’IA pour prévoir des points de bascule simulés

Des chercheurs dirigés par Caltech ont indiqué le 15 octobre qu’un modèle d’apprentissage profond, appelé opérateur neuronal récurrent, pouvait prévoir des points de bascule dans des simulations de systèmes simples. Les essais portaient sur un modèle de système climatique et sur un écoulement turbulent autour d’une aile d’avion; l’étude a été publiée dans PNAS.

L’équipe propose d’utiliser la détection par le modèle du moment où la physique apprise n’explique plus la dynamique comme signal d’une transition brutale imminente. Les résultats viennent de simulations et ne valident pas un système de prévision dans le climat réel ou en vol. Des scientifiques de Caltech, de l’Université du Colorado à Boulder et de NVIDIA ont participé à ces travaux.