Lois de Newton contre pixels : l'IA apprend à « ressentir » la physique

Des ingénieurs du laboratoire d'informatique et d'intelligence artificielle du MIT et de l'université Tsinghua ont présenté GeoPT, une architecture pour un simulateur physique universel. Contrairement aux modèles génératifs qui traitent bien le texte et les images, GeoPT s'attaque aux processus mécaniques et aérodynamiques. Le système a été pré-entraîné sur un ensemble de données de 1,3 million de scénarios mettant en jeu des millions de microparticules virtuelles se déplaçant à différents angles et entrant en collision avec des formes 3D. Cela aide l'algorithme à saisir la physique à un niveau intuitif avant de travailler sur des plans industriels spécialisés. Les utilisateurs peuvent télécharger un modèle 3D et spécifier la direction de la force pour obtenir une carte thermique des déformations, des flux d'air ou de la distribution de la lumière en quelques secondes. Lors de tests industriels sur des géométries complexes avec 100 millions de points de nœuds, GeoPT a atteint une précision maximale quatre fois plus rapidement que ses concurrents lors du calcul de la stabilité des navires et du flux d'air des avions de chasse, nécessitant 60 % de données annotées par des humains en moins. Les développeurs décrivent la physique comme une troisième modalité clé pour l'IA et prévoient de faire évoluer le système pour la prédiction d'anomalies météorologiques et la génération de vidéos physiques réalistes.