L’IA est un vaste domaine technologique émergent qui comprend des systèmes basés sur des machines capables de faire des prédictions, des recommandations ou des décisions. Les systèmes d’IA sont formés pour identifier des modèles dans les données et peuvent ensuite généraliser pour répondre à de nouvelles questions, générer du texte ou d’autres médias, ou prendre des décisions autonomes. L’apprentissage automatique est un ensemble de techniques qui peuvent être utilisées pour entraîner des algorithmes d’IA afin d’améliorer les performances d’une tâche basée sur des données.
Depuis les années 1960, le DOE a parrainé la recherche fondamentale en mathématiques appliquées et en informatique qui a jeté les bases de l’IA. Au fil des décennies, la stratégie à plusieurs volets du DOE consistant à investir dans la conception de matériel, la recherche fondamentale pour des techniques d’IA innovantes et le développement d’applications a contribué à propulser ce domaine.
Le DOE a fait ses preuves en matière de conception matérielle pour les ressources informatiques avancées, y compris l’IA. Grâce au projet Exascale Computing, le DOE s’est associé à l’industrie pour réussir à multiplier par 200 l’efficacité énergétique du calcul haute performance. Les composants essentiels des unités de traitement graphique d’aujourd’hui – des puces spécialisées utilisées dans la formation des modèles d’IA – ont été initialement développés grâce aux premiers investissements du DOE dans le calcul haute performance.
Les données sont le carburant qui alimente l’IA et les installations expérimentales des utilisateurs du DOE génèrent de vastes ensembles de données, notamment des données sur la physique des hautes énergies, du nucléaire et des plasmas, la caractérisation des matériaux par rayons X et neutrons, et l’analyse génomique pour la biotechnologie. Pour maximiser l’impact des données, le DOE soutient le développement de nouvelles méthodes et algorithmes qui augmentent la fiabilité, la robustesse et la rigueur des algorithmes et des méthodes d’IA pour soutenir leur utilisation dans la recherche scientifique. Les programmes de recherche individuels se concentrent sur l’amélioration de l’analyse des données pour leurs disciplines afin de maximiser l’impact scientifique des données.
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