Des chercheurs du laboratoire national américain Lawrence-Berkeley ont utilisé le machine learning pour révéler de nouvelles connaissances scientifiques cachées dans d'anciens documents de recherche. L'intelligence artificielle permet alors de faire le lien entre des écrits scientifiques distincts pour en tirer des découvertes inédites.
Cette IA aide à compléter d'anciennes recherches scientifiques

La majorité des connaissances scientifiques existent uniquement sous formes d’articles, et donc au format texte, ce qui rend difficile toute analyse globale. De ce fait, de nombreuses découvertes potentielles sont ratées, simplement parce qu’aucun être humain n’a su faire le lien entre deux découvertes séparées. Une équipe de chercheurs du laboratoire national Lawrence-Berkeley aux États-Unis a publié un article dans le journal Nature, qui détaille l’utilisation de l’intelligence artificielle pour pallier ce problème.

Les chercheurs ont fait appel au deep learning, une méthode d’apprentissage automatique de l’intelligence artificielle qui repose sur des réseaux neuronaux, pour créer un algorithme appelé Word2vec. Ce dernier a analysé les abstracts — autrement dit, les résumés — de 3,3 millions d’articles traitant de la science des matériaux, et généré un vocabulaire d’environ 500.000 mots. L’algorithme a décortiqué les relations...