Une équipe de chercheurs de Google basée à Montréal a contribué au développement d’Empirical Research Assistance (ERA), un nouvel outil d’intelligence artificielle capable d’écrire, de tester et d’optimiser du code scientifique afin d’accélérer les travaux de recherche.
Présenté dans la revue Nature, ERA utilise Gemini pour générer automatiquement des solutions logicielles à des problèmes scientifiques complexes. Le système explore ensuite des milliers de variantes de code afin d’améliorer les résultats obtenus, une tâche qui exige habituellement des mois de travail manuel de la part des chercheurs.
Le projet a notamment été dirigé par Eser Aygun, Gheorghe Comanici et Shibl Mourad, trois chercheurs de Google établis à Montréal. Selon Google, ERA a démontré des performances de niveau expert dans six domaines, dont la génomique, la santé publique, l’analyse géospatiale, les neurosciences, les prévisions de séries chronologiques et l’analyse numérique.
Crédit : Google Research.
L’entreprise estime que cette approche pourrait permettre aux scientifiques de tester simultanément des milliers d’hypothèses et d’accélérer la découverte de nouvelles solutions dans des domaines comme la santé, le climat et les mathématiques. ERA est également à la base de Computational Discovery, un nouvel outil expérimental offert dans Google Labs.
En rendant ces capacités accessibles à un plus grand nombre de chercheurs, Google espère réduire l’un des principaux freins à la recherche moderne, soit le temps consacré au développement et à la validation de logiciels scientifiques.
