L'IA et l'Avenir de la découverte scientifique

Par Kylie Wolfe

Des premiers ordinateurs comme le Harvard Mark I aux programmes actuels comme ChatGPT, l'intelligence artificielle (IA) existe sous une forme ou une autre depuis de nombreuses décennies. Cependant, ce n'est que récemment qu'elle est devenue populaire et accessible. Désormais, à mesure que vous progressez dans vos recherches scientifiques, vous pouvez le faire avec un peu d'aide de l'IA.

Aujourd'hui, l'IA est utilisée pour aider les scientifiques à combattre les préoccupations environnementales, à augmenter la productivité des laboratoires et à façonner l'avenir de la découverte. Alors que vous trouvez où l'IA s'intègre dans votre science, découvrez comment elle rend les progrès possibles et plus efficaces pour les autres.

Comprendre le changement climatique

Pour aider à lutter contre le changement climatique, les scientifiques de Dryad* utilisent l'IA pour entraîner des capteurs capables de détecter les incendies de forêt avant qu'ils ne s'intensifient. Ces capteurs détectent les gaz libérés par le matériau organique lorsqu'il brûle, servant essentiellement d'alarme incendie de la nature. En janvier 2024, l'entreprise avait installé 50 capteurs à travers le monde.

Les experts des services forestiers utilisent également la science des données, alimentée par l'IA, pour déterminer où effectuer des brûlages dirigés, des incendies intentionnels destinés à éliminer l'excès de végétation qui, autrement, alimenterait les incendies de forêt. L'IA a aidé les scientifiques à créer un assistant intelligent qui utilise des informations sur la topographie, la végétation et la météo pour recommander les futurs emplacements de brûlages dirigés.

De même, les chercheurs de Climate TRACE utilisent un programme qui combine la vision par ordinateur et l'apprentissage automatique pour identifier les émissions des usines et autres installations. Cela aide les entreprises et les décideurs politiques à collecter des données et à maintenir la responsabilité dans les domaines d'intérêt.

Accélération du travail en laboratoire

Selon Victor Dzau, président de l'Académie nationale de médecine, l'IA fait également progresser la science en examinant les tendances significatives dans de grands ensembles de données, en prédisant les résultats basés sur les données et en simulant des scénarios complexes avant que des expériences réelles ne soient menées.

En gros, elle augmente la productivité en rendant la science des données, une partie fastidieuse du processus de recherche, plus efficace. Les laboratoires autonomes, par exemple, sont principalement gérés par des robots et ont le potentiel d'aider à des découvertes et des processus plus rapides. Cela pourrait conduire à des avancées dans l'électronique ou les produits pharmaceutiques qui auraient autrement pris beaucoup plus de temps.

L'IA aide même les scientifiques à réaliser des revues de littérature. Grâce à PaperQA et Elicit, des outils qui utilisent de grands modèles de langage (LLM), vous pouvez scanner et résumer des articles pour aider à informer une nouvelle hypothèse ou une nouvelle approche. Laisser l'IA traduire d'importantes quantités d'informations peut faire gagner du temps à court terme et être un raccourci vers des idées beaucoup plus grandes à long terme.

Façonner votre science

Alors que la technologie continue de jouer un rôle critique dans l'avancement de la science, il est utile de comprendre l'ensemble du tableau pour s'assurer qu'elle ajoute de la valeur à votre processus et ne cause pas de dommages ailleurs.

Par exemple, il est important de noter que, bien que l'IA aide les chercheurs à lutter contre le changement climatique, elle peut également y contribuer. Chaque type d'IA—l'apprentissage automatique et les LLM—nécessite une quantité différente, et potentiellement importante, d'énergie pour accomplir une tâche. Une étude publiée dans Joule a révélé que, d'ici 2027, l'IA pourrait utiliser plus de 85 TWh d'électricité chaque année. Selon Scientific American, cela correspond à une consommation d'énergie similaire à celle d'un petit pays.

Que vous utilisiez l'IA pour des tâches quotidiennes simples ou pour augmenter la productivité de flux de travail complexes, cette technologie rend indéniablement plus facile pour les scientifiques comme vous d'innover et d'atteindre de nouveaux sommets.

*Dryad est une organisation qui fournit une détection ultra-précoce des incendies de forêt ainsi que des solutions de surveillance de la santé et de la croissance pour les forêts publiques et privées.

Kylie Wolfe est rédactrice pour Thermo Fisher Scientific.