Progrès en IA résout un problème de longue date en physique quantique
Des chercheurs du MIT ont développé un système d'intelligence artificielle qui aborde efficacement le problème quantique à plusieurs corps, un défi non résolu depuis 50 ans. La nouvelle méthode utilise l'apprentissage automatique pour approximer des états quantiques complexes à une vitesse sans précédent. Cette avancée pourrait accélérer les progrès en informatique quantique et en science des matériaux.
Le problème quantique à plusieurs corps a longtemps perplexé les physiciens, nécessitant une immense puissance de calcul pour modéliser les interactions de multiples particules au niveau quantique. Le 28 septembre 2025, une équipe du Massachusetts Institute of Technology a annoncé une approche novatrice basée sur l'IA qui affronte ce problème de front.
Le système, détaillé dans un article à paraître dans Physical Review Letters, utilise des réseaux de neurones profonds pour prédire les fonctions d'onde de l'état fondamental pour des systèmes de jusqu'à 100 particules. 'Notre méthode d'IA obtient des résultats 100 fois plus rapides que les techniques numériques traditionnelles, tout en maintenant une haute précision', a déclaré la chercheuse principale, Dr Elena Vasquez, professeure adjointe au Département de physique du MIT. Cette efficacité provient de l'entraînement de l'IA sur des données quantiques simulées, lui permettant de généraliser à des scénarios du monde réel sans calculs exhaustifs.
Le développement de l'outil a duré deux ans, s'appuyant sur des applications antérieures d'apprentissage automatique en chimie quantique. L'équipe l'a testé sur des problèmes de référence comme le modèle de Hubbard, qui simule le comportement des électrons dans les solides, produisant des approximations à moins de 1 % d'erreur par rapport aux solutions exactes. Le contexte de fond révèle que résoudre le problème à plusieurs corps est crucial pour concevoir de nouveaux supraconducteurs et comprendre la supraconductivité à haute température, des domaines pivots pour l'électronique de nouvelle génération.
Les implications s'étendent à des applications pratiques : des simulations plus rapides pourraient accélérer la découverte de médicaments en modélisant les interactions moléculaires et améliorer la prototypage de dispositifs quantiques. Cependant, les experts notent des limitations ; l'IA excelle dans les systèmes de faible dimension mais pourrait nécessiter un scalage pour les matériaux tridimensionnels. 'Bien que prometteur, c'est une étape, pas une solution complète', a commenté Dr Vasquez, soulignant les raffinements en cours.
Aucune contradiction majeure n'apparaît dans le reportage, car l'annonce s'aligne sur des validations évaluées par les pairs. Ce développement souligne le rôle croissant de l'IA dans la science fondamentale, potentiellement reliant la physique théorique à la faisabilité computationnelle.