Photonique pour l'énergie à l'ère de l'IA

La croissance de l'intelligence artificielle générative (IA), en particulier des grands modèles de langage (GML), au cours des dernières années a été sans précédent, avec de nombreux systèmes GML connaissant des augmentations de capacités et de nombre d'utilisateurs dans le monde. Le rythme des progrès semble seulement s'accélérer, avec des GML comme ChatGPT d'OpenAI, Gemini de Google, Llama de Meta, Claude d'Anthropic, Large de Mistral et Grok de xAI, pour n'en nommer que quelques-uns, rivalisant pour obtenir les meilleurs scores dans une variété de benchmarks. La recherche fondamentale en apprentissage profond, aux origines du traitement distribué parallèle, se poursuit depuis des décennies, mais les avancées récentes des capacités des GML ont apparemment franchi un seuil tel que l'IA peut maintenant potentiellement nous aider dans presque tous les aspects de notre travail et, peut-être bientôt, dans notre vie quotidienne. Nous nous trouvons maintenant dans un nouveau terrain en essayant de comprendre, d'explorer et de bénéficier du domaine des cas d'utilisation possibles de l'IA. Comme exemple du point de vue académique, il y a des implications immédiates de l'IA pour l'enseignement, car l'IA pourrait être utilisée comme un "multiplicateur de force" pour les instructeurs qui l'utilisent judicieusement et en suivant des pratiques fondées sur des preuves. Plus largement, l'IA émerge comme une forme de co-intelligence qui peut fonctionner comme un compagnon de pensée pour augmenter nos capacités cognitives et notre productivité. Au minimum, même une brève conversation avec une IA générative sur un sujet peut souvent fonctionner comme une "machine à intuition", toujours disponible et ne se fatigue jamais. Quels changements de paradigme surgiront dans nos façons de penser, de travailler et d'interagir les uns avec les autres sont difficiles à concevoir complètement pour le moment, mais il est raisonnable de supposer qu'ils seront significatifs, sinon transformationnels. Dans le domaine de la connaissance et de la découverte scientifique, des preuves préliminaires suggèrent que les GML peuvent montrer une compétence de niveau expert en raisonnement de physique conceptuelle, et nous pouvons nous attendre à des améliorations continues à l'avenir avec les nouvelles versions des GML existants et, on peut spéculer, des nouveaux modèles entièrement adaptés à la compréhension et à la découverte scientifiques. L'IA est déjà en train d'accélérer la recherche et la découverte scientifiques en aidant à simuler des concepts complexes, à concevoir des expériences et à faire des prédictions sur les résultats. Les chercheurs combinent maintenant plusieurs agents GML pour concevoir et exécuter des expériences scientifiques, par exemple dans la synthèse chimique. Des travaux récents ont montré des progrès dans la prédiction des propriétés physiques de matériaux à partir de leurs structures cristallines, avec des architectures et des algorithmes de réseau neuronal plus efficaces que précédemment utilisés. Nous vous invitons à utiliser l'IA pour dynamiser votre travail et accélérer les avancées dans notre domaine, tout en suivant les directives éthiques fournies dans nos recommandations aux auteurs. De nombreux cas d'utilisation des GML et de l'IA générative peuvent être envisagés, par exemple dans la conception de matériaux et de structures de dispositifs, pour accélérer et approfondir l'analyse des données, et comme le compagnon de pensée mentionné précédemment pour mieux interpréter les résultats et, peut-être, pour aider à concevoir et à concevoir l'expérience en premier lieu. Des études sur de nouveaux paradigmes informatiques, par exemple dans le calcul probabiliste pour l'optimisation combinatoire, qui ouvrent des voies vers des implémentations matérielles écoénergétiques du calcul neuronal, sont également fortement encouragées. Pour la petite histoire, aucune IA n'a été utilisée dans la génération de cet éditorial, et toute erreur dans le contenu ou la livraison est strictement due à une erreur humaine de l'auteur.