L'IA résout des équations complexes en temps record, révolutionnant la conception de médicaments et de matériaux

L'usage de l'intelligence artificielle (IA) dans les domaines de la science et de l'ingénierie permet désormais de résoudre des équations scientifiques extrêmement complexes en un temps record, révolutionnant ainsi la recherche dans des secteurs comme la conception de médicaments et de matériaux. Dr. Shuiwang Ji, professeur au Département de génie informatique de l'Université Texas A&M et expert reconnu en IA appliquée à la science (AI4Science), travaille en tête de cette avancée. Il a participé à la publication d'un article de plus de 500 pages dans la revue Foundations and Trends in Machine Learning, coécrit par plus de 60 auteurs provenant de 15 universités, qui explore les applications et les bénéfices de l'IA dans ce domaine. L'article souligne l'importance de l'IA dans la résolution d'équations différentielles, qui régissent les systèmes naturels à différentes échelles : quantique, atomique et continue. Ces équations, comme l'équation de Schrödinger, sont fondamentales pour comprendre les phénomènes physiques et chimiques. Cependant, leur résolution analytique devient impossible à mesure que le nombre de particules augmente, ce qui limite les recherches pratiques. L'IA, en revanche, permet d'analyser ces systèmes à grande échelle de manière plus rapide et précise, facilitant ainsi des avancées dans des domaines tels que la découverte de nouveaux médicaments, la conception de matériaux avancés, les batteries ou les catalyseurs. « Le but des sciences naturelles est de comprendre le monde à différentes échelles temporelles et physiques, et ces systèmes reposent sur des équations différentielles », explique Ji. « Mais leur complexité augmente exponentiellement avec la taille du système, ce qui rend leur résolution classique très difficile. » Grâce à l'IA, les chercheurs peuvent modéliser et prédire des comportements physiques ou chimiques avec une efficacité inégalée. L'Initiative RAISE (Research in Artificial Intelligence for Science and Engineering) de Texas A&M, dirigée par Ji, encourage la collaboration entre plus de 85 professeurs pour explorer ces possibilités. Cette approche repose sur la curiosité pour les principes fondamentaux de la science, qui sont à la base de nombreuses avancées technologiques. L'article, publié en 2025, offre une synthèse approfondie des méthodes d'IA utilisées pour résoudre ces équations, et montre comment cette technologie peut accélérer les découvertes scientifiques. Les experts du secteur soulignent que cette évolution ouvre des perspectives prometteuses pour la recherche, en particulier dans les domaines de la chimie, de la physique et de l'ingénierie. L'IA permet non seulement de gagner du temps, mais aussi de réduire les coûts et d'améliorer la précision des simulations, ce qui pourrait transformer la manière dont les matériaux et les traitements sont développés.