Hanoi (VNA) – L’intelligence artificielle élargit les possibilités en matière de découverte de matériaux et de diagnostics intelligents, selon des chercheurs intervenus lors d’un récent cycle de conférences consacré à l’IA et à la physique.
Le prof.associé-Dr Nguyên Hông Quang, vice-président et secrétaire général de la Société vietnamienne de physique, a déclaré que le développement rapide de l’IA marquait l’avènement d’une nouvelle ère technologique. Cette évolution exige de la communauté scientifique non seulement qu’elle comprenne l’IA, mais aussi qu’elle trouve des moyens efficaces de l’appliquer dans chaque domaine de spécialisation.
Le Dr Phan Duc Anh, du Centre d’innovation et de technologie des matériaux de VinUniversity, a fait un exposé intitulé « Une nouvelle ère dans la découverte de matériaux : IA, physique et simulation ».
Selon l’expert, la recherche sur les matériaux a connu plusieurs étapes de développement, allant des méthodes expérimentales traditionnelles au recours aux simulations informatiques pour étudier des systèmes physiques complexes. Les progrès de la puissance de calcul et de l’IA offrent désormais aux scientifiques des outils supplémentaires pour traiter de vastes volumes de données, prédire des propriétés et identifier de nouvelles structures de matériaux.
Une approche notable est la conception inverse. Plutôt que de partir d’une structure de matériau pour en prédire les propriétés, les chercheurs peuvent définir au préalable les propriétés souhaitées et recourir à l’IA pour identifier une structure appropriée.
Cela ouvre une nouvelle voie dans la découverte de matériaux : l’humain définit les questions scientifiques et les objectifs, tandis que l’IA aide à explorer et à analyser une multitude de possibilités au sein d’un espace de données immense.
L’IA peut également aider les scientifiques à trouver, à synthétiser et à analyser des recherches publiées, à identifier les tendances émergentes, à suggérer des questions non résolues et à prédire les propriétés de divers matériaux, notamment les polymères, les produits pharmaceutiques, les métaux et les alliages.
Toutefois, le Dr Phan Duc Anh a souligné que l’IA ne pouvait pas remplacer les scientifiques. L’efficacité d’un modèle dépend largement de la qualité, de l’ampleur et de la pertinence des données utilisées. Les chercheurs doivent donc continuer à définir correctement les problèmes, à sélectionner les données appropriées, à évaluer les modèles et à vérifier les résultats.
Si l’IA élargit les possibilités en matière de découverte de matériaux, elle trouve également des applications en nanophysique pour résoudre des problèmes aux retombées pratiques plus immédiates.
Le prof.associé-Dr Lê Van Lich, également du Centre d’innovation et de technologie des matériaux de VinUniversity, a présenté son exposé intitulé « Nanophysique et intelligence artificielle : des phénomènes physiques aux technologies de diagnostic intelligentes ».
Son équipe de recherche utilise l’IA pour détecter et quantifier le virus de l’hépatite B (VHB) en combinant des nanoparticules d’or, des phénomènes nano-optiques et des modèles d’apprentissage automatique.
Les nanoparticules d’or possèdent des propriétés optiques distinctives ; ainsi, les changements de couleur d’une solution peuvent révéler les réactions se produisant au sein du système. Le groupe de recherche exploite cette propriété pour mettre au point des biocapteurs, l’IA analysant les images et convertissant les informations chromatiques en données quantitatives sur la charge virale.
Les données de recherche comprend 990 images d’échantillons présentant des concentrations virales allant de zéro à 10⁸ copies par réaction. Parmi celles-ci, 810 données ont été utilisées pour l’entraînement, 162 pour la validation et 18 pour les tests. L’équipe a sélectionné et comparé trois modèles d’apprentissage automatique et trois modèles d’apprentissage profond afin d’évaluer leur adéquation à la tâche.
Son objectif à long terme est d’intégrer des algorithmes de traitement d’image et des modèles d’IA dans les smartphones. Les utilisateurs pourraient ainsi photographier un échantillon avec leur téléphone, permettant au système d’analyser l’image automatiquement et de fournir un résultat quantitatif.
Afin de préparer cette technologie à une utilisation en conditions réelles, l’équipe de recherche se concentre sur la sélectivité et la spécificité, sur son application potentielle à d’autres agents pathogènes ainsi que sur son intégration dans une solution de diagnostic au point de service.
Ces axes de recherche illustrent le potentiel de la combinaison de l’IA et de connaissances spécialisées pour résoudre des problèmes concrets. Ils reflètent également l’esprit du cycle de conférences — où le thème « IA et physique » succède à « IA et mathématiques » — visant à favoriser les échanges universitaires, à créer des liens entre disciplines scientifiques et à rapprocher du grand public les nouvelles applications de l’IA. — VNA
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