Sujet
Tous les articles d’Actu.ai consacrés à IA pour la science : actualités, analyses et explications sur ce sujet lié à l’intelligence artificielle. 13 articles
Un composé baptisé enterololin pourrait ouvrir la voie à des antibiotiques beaucoup plus sélectifs pour les maladies inflammatoires de l’intestin. Des équipes du MIT et de l’Université McMaster ont utilisé l’IA DiffDock pour identifier son mécanisme d’action, puis l’ont vérifié au laboratoire et chez la souris.
Dotée de 300 millions de dollars, Periodic Labs veut créer des systèmes d’IA capables de conduire des expériences de science des matériaux. La jeune entreprise, fondée par Ekin Dogus Cubuk et Liam Fedus, vise notamment les supraconducteurs et des laboratoires robotisés produisant leurs propres données.
David Roe et Andrew Sutherland, du MIT, figurent parmi les premiers bénéficiaires du programme AI for Math. Leur projet veut connecter une immense base de données de théorie des nombres à mathlib, une bibliothèque de preuves vérifiables, afin d’aider humains et systèmes d’IA à explorer plus efficacement de nouvelles pistes mathématiques.
La recherche produit toujours plus de données et de publications, mais transformer cette abondance en découvertes prend du temps. FutureHouse propose des agents d’intelligence artificielle pour explorer la littérature, concevoir des expériences et analyser des données. Leur promesse est forte, mais la validation par les chercheurs reste indispensable.
Des chercheurs de Brookhaven et de l’Université de Stony Brook ont combiné intelligence artificielle, simulations et mesures aux rayons X pour étudier des batteries au zinc-ion. Leurs travaux montrent comment la concentration de chlorure de zinc influe à la fois sur la stabilité de l’eau et sur le déplacement des ions.
Le MIT prend ses distances avec une étude qui affirmait que l’intelligence artificielle accroît fortement les découvertes des scientifiques, tout en réduisant leur satisfaction au travail. L’institut estime ne pas disposer de garanties suffisantes sur la provenance, la fiabilité et la validité des données. Une affaire qui rappelle les exigences de la recherche scientifique.
Les batteries à l’état solide pourraient améliorer le stockage d’énergie et la sécurité des accumulateurs, à condition de trouver les bons matériaux. Des chercheurs de l’Université de Tohoku proposent un cadre d’intelligence artificielle pour prédire les performances d’électrolytes solides et éclairer les mécanismes à l’œuvre.
Concevoir une molécule capable de répondre à des critères précis reste un travail long et complexe. Avec Llamole, des chercheurs du MIT combinent un modèle de langage et une IA spécialisée dans les graphes moléculaires. Leur méthode porte le taux de succès observé de 5 % à 35 % sur leurs tâches expérimentales.
Une équipe de l’Université de l’Illinois a testé à la NASA un modèle d’IA capable d’adapter en direct les gestes d’un bras robotisé. Après avoir échoué à récupérer une roche, le système a changé de zone et prélevé un matériau à grain fin, sans retouche majeure de son modèle initial.
Et si l’IA ne se limitait plus à répondre à des questions, mais aidait les chercheurs à formuler de meilleures hypothèses ? Le concept d’exocortex imagine un collectif d’agents IA capables de lire la littérature, analyser des données et accompagner des expériences. Une promesse stimulante, qui reste indissociable de la validation humaine.
Les nuages réfléchissent une partie de l’énergie solaire, retiennent aussi de la chaleur et restent l’une des grandes sources d’incertitude des modèles climatiques. En décembre 2024, Nvidia met en avant des outils d’IA ouverts capables d’accélérer les simulations, d’explorer davantage de scénarios et de mieux représenter les phénomènes atmosphériques complexes.
Google DeepMind présente GenCast, un modèle d’IA capable de produire des prévisions météorologiques jusqu’à 15 jours. Testé sur les données de 2019, il dépasse le système ENS dans 97,2 % des cas évalués, tout en calculant un scénario en moins de huit minutes. Ses promesses sont fortes, mais la comparaison appelle aussi à la prudence.
Google.org annonce 20 millions de dollars de subventions, complétés par 2 millions de dollars de crédits cloud, pour des recherches scientifiques utilisant l’IA. Des projets sur les cancers féminins, la résistance aux antibiotiques et de nouveaux plastiques figurent parmi les premiers bénéficiaires cités.
