Alors que l’industrie technologique s’empresse de créer des modèles d’apprentissage des langues pour l’IA, la chercheuse Anima Anandkumar se concentre sur la façon dont l’IA peut simuler le monde physique, de la prévision des modèles climatiques à la refonte des protéines en médecine. L'ancien directeur principal de la recherche sur l'IA de Nvidia et ancien élève d'Amazon Web Services a passé des décennies à travailler à la pointe des algorithmes d'IA et a contribué à rendre le simulateur météorologique FourCastNet de Nvidia disponible en open source. Elle est professeur Bren au département d'informatique et de mathématiques de Caltech depuis 2017 et supervise les efforts de recherche sur l'apprentissage automatique de l'université. Plus précisément, elle se concentre sur les tenseurs, une fonction multilinéaire qui peut aider à résoudre des problèmes d’ordre supérieur en IA, comme la modélisation de fluides.
L’IA a des limites à ce qu’elle peut apprendre. Si vous interrogez ChatGPT sur la météo, il obtiendra une réponse des applications météo existantes sur le Web. D’autre part, Anandkumar étudie comment l’IA peut simuler avec plus de précision la météo et aider à prévoir la crise climatique une décennie plus tard.
Dans une conversation avec Business Insider, Anandkumar a parlé de ses recherches universitaires avec des opérateurs neuronaux, un réseau qui relie différentes fonctions de l'IA et qui peut être utilisé pour modéliser des processus physiques. Elle a également expliqué pourquoi il est important d'avoir une culture d'IA open source dans les grandes technologies.
Ce qui suit a été modifié pour plus de longueur et de clarté.
BI : Vous avez évolué de manière fluide dans l'industrie et le monde universitaire pendant la majeure partie de votre carrière. ...
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