Le même type d’intelligence artificielle (IA) qui est parvenue à maîtriser le jeu de Go pourrait aider à lutter contre la complexité étonnante des milliards de particules que contiennent des systèmes quantiques.
Le réseau de neurones artificiels AlphaGo de Google a fait la une l’année dernière quand il a atomisé le champion du monde au jeu de Go. Après s’être émerveillé de cet exploit, Giuseppe Carleo, de l’ETH Zurich en Suisse, a pensé qu’il serait possible de construire un outil similaire pour résoudre l’un des problèmes les plus complexes de physique quantique. Aujourd’hui, il vient juste de terminer la création d’un réseau de neurones similaire qui pourrait changer la donne dans la compréhension des systèmes quantiques. Le jeu de Go est beaucoup plus complexe que les échecs car le nombre de positions possibles dépasse le nombre d’atomes dans l’univers. C’est pourquoi une approche basée sur le calcul « brut », efficace pour les échecs, ne fonctionne pas pour le jeu de Go. C’est en ce sens qu’il ressemble à un problème classique de physique quantique : Comment décrire un système quantique composé de plusieurs milliards d’atomes, qui interagissent les uns avec les autres ?
