Un nouvel algorithme surpasse les systèmes informatiques centraux – ScienceDaily

La croissance exponentielle de la puissance de traitement informatique observée au cours des 60 dernières années pourrait bientôt s’arrêter. Les systèmes complexes tels que ceux utilisés dans les prévisions météorologiques, par exemple, nécessitent des capacités de calcul élevées, mais les coûts de fonctionnement des superordinateurs pour traiter de grandes quantités de données peuvent devenir un facteur limitant. Des chercheurs de l’Université Johannes Gutenberg de Mayence (JGU) en Allemagne et de l’Università della Svizzera italiana (USI) de Lugano en Suisse ont récemment dévoilé un algorithme qui peut résoudre des problèmes complexes avec une facilité remarquable – même sur un ordinateur personnel.

La croissance exponentielle de l’informatique atteindra ses limites

Dans le passé, nous avons observé un taux d’accélération constant de la puissance de traitement de l’information comme prévu par la loi de Moore, mais il semble maintenant que ce taux de croissance exponentiel soit limité. Les nouveaux développements reposent sur l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique, mais les processus associés ne sont généralement pas bien connus et compris. “De nombreuses méthodes d’apprentissage automatique, comme le deep learning très populaire, sont très efficaces, mais fonctionnent comme une boîte noire, ce qui signifie que nous ne savons pas exactement ce qui se passe. Nous voulions comprendre comment fonctionne l’intelligence artificielle et une meilleure compréhension des liens impliqués “, a déclaré le professeur Susanne Gerber, spécialiste en bioinformatique à l’Université de Mayence. En collaboration avec le professeur Illia Horenko, informaticienne à l’Università della Svizzera italiana et boursière Mercator de la Freie Universität Berlin, elle a développé une technique pour effectuer des calculs incroyablement complexes à faible coût et avec une grande fiabilité. Gerber et Horenko, ainsi que leurs coauteurs, ont résumé leur concept dans un article intitulé «Discrétisation, prédiction et sélection de fonctionnalités évolutives à faible coût pour les systèmes complexes» récemment publié dans Avancées scientifiques. “Cette méthode nous permet d’effectuer des tâches sur un PC standard qui auparavant nécessitaient un supercalculateur”, a souligné Horenko. En plus des prévisions météorologiques, la recherche voit de nombreuses applications possibles telles que la résolution de problèmes de classification en bioinformatique, l’analyse d’images et le diagnostic médical.

Décomposition de systèmes complexes en composants individuels

Le document présenté est le résultat de nombreuses années de travail sur le développement de cette nouvelle approche. Selon Gerber et Horenko, le processus est basé sur le principe Lego, selon lequel les systèmes complexes sont décomposés en états ou modèles discrets. Avec seulement quelques modèles ou composants, c’est-à-dire trois ou quatre douzaines, de grands volumes de données peuvent être analysés et leur comportement futur peut être prédit. “Par exemple, en utilisant l’algorithme SPA, nous pourrions faire une prévision basée sur des données des températures de surface en Europe pour la journée à venir et avoir une erreur de prédiction de seulement 0,75 degrés Celsius”, a déclaré Gerber. Tout fonctionne sur un PC ordinaire et a un taux d’erreur 40% meilleur que les systèmes informatiques habituellement utilisés par les services météorologiques, tout en étant beaucoup moins cher.

SPA ou approximation probabiliste évolutive est un concept mathématique. La méthode pourrait être utile dans diverses situations qui nécessitent un traitement automatique de grands volumes de données, comme en biologie, par exemple, lorsqu’un grand nombre de cellules doivent être classées et regroupées. “Ce qui est particulièrement utile dans le résultat, c’est que nous pouvons alors comprendre quelles caractéristiques ont été utilisées pour trier les cellules”, a ajouté Gerber. Un autre domaine d’application potentiel est la neuroscience. Une analyse automatisée des signaux EEG pourrait constituer la base des évaluations de l’état cérébral. Il pourrait même être utilisé dans le diagnostic du cancer du sein, car des images de mammographie pourraient être analysées pour prédire les résultats d’une éventuelle biopsie.

“L’algorithme SPA peut être appliqué dans un certain nombre de domaines, du modèle de Lorenz à la dynamique moléculaire des acides aminés dans l’eau”, a conclu Horenko. “Le processus est plus facile et moins cher et les résultats sont également meilleurs par rapport à ceux produits par les superordinateurs de pointe actuels.”

Source de l’histoire:

Matériaux fourni par Johannes Gutenberg Universitaet Mainz. Remarque: le contenu peut être modifié pour le style et la longueur.

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