La NSF finance l'IA pour révolutionner science et ingénierie
La National Science Foundation (NSF) des États-Unis augmente considérablement ses investissements dans l’intelligence artificielle, visant à remodeler fondamentalement la manière dont se déroulent la découverte scientifique et l’innovation en ingénierie. Grâce à une série de nouveaux programmes, l’agence canalise des ressources vers des initiatives conçues pour accélérer le passage des idées révolutionnaires aux applications concrètes dans le monde réel, renforçant ainsi l’avantage concurrentiel du pays dans le paysage mondial de l’IA.
Un pilier de cet effort est l’initiative « Accélération de la conception de protéines inspirée par l’utilisation », qui alloue près de 32 millions de dollars à des équipes utilisant l’IA pour la création d’enzymes, de protéines et de matériaux aux propriétés précisément conçues. Ce financement arrive à un moment charnière, car les avancées récentes, notamment des outils comme AlphaFold de Google DeepMind, ont considérablement amélioré la capacité à prédire les structures des protéines. Ce changement a ouvert la porte à la conception de ces molécules complexes pour des fonctions spécifiques, un développement qui promet de révolutionner la création de nouveaux matériaux, de médicaments et de processus industriels qui nécessitaient autrefois des années de développement. Erwin Gianchandani, un responsable de la NSF, a souligné l’importance de cette approche collaborative, déclarant que la NSF est « heureuse de réunir des experts de l’industrie et du monde universitaire pour faire face et surmonter les obstacles à l’adoption généralisée de la conception de protéines assistée par l’IA ». Les projets actuellement en cours comprennent le développement d’enzymes conçues par l’IA pour produire des acrylates biosourcés, utilisés dans des produits comme les peintures et le Plexiglas, et des bactéries capables de créer des plastiques recyclables et résistants aux hautes températures. Ces efforts illustrent comment la conception de protéines basée sur l’IA pourrait étendre son impact aux secteurs de la fabrication, de la santé et de l’énergie.
Si la conception basée sur l’IA ouvre de nouvelles potentialités scientifiques, l’étape cruciale suivante consiste à s’assurer que ces innovations sont suffisamment robustes pour un déploiement en conditions réelles. Pour y remédier, la NSF alloue plus de 2 millions de dollars en subventions de planification pour son programme « Bancs d’essai prêts pour l’IA ». Ces environnements de test sont conçus pour pousser les systèmes d’IA à leurs limites opérationnelles en reproduisant les conditions imprévisibles et souvent chaotiques du monde réel. Ces tests rigoureux visent à valider et à affiner les concepts d’IA, les préparant à une utilisation pratique. Ellen Zegura, directrice adjointe par intérim pour CISE, a souligné la manière unique dont le programme tire parti des installations de recherche existantes pour faire progresser l’IA, notant que les mises à niveau permettront une évaluation avancée de l’IA, y compris la capacité des systèmes à s’adapter et à se remettre de défis inattendus. Les bancs d’essai couvrent un large éventail de contextes, y compris un réseau sans fil à l’échelle de la ville à New York, un laboratoire de systèmes agricoles à l’université Cornell, un centre de résilience aux catastrophes à l’université du Maryland, et des terrains d’essai de véhicules autonomes à l’université du Michigan. Chaque site présente des variables distinctes du monde réel, offrant aux systèmes d’IA l’opportunité cruciale de prouver leur fiabilité dans des conditions dynamiques.
Au-delà de la conception et de la validation en conditions réelles, la NSF reconnaît la nécessité d’outils accessibles permettant aux chercheurs de traduire rapidement des idées prometteuses en solutions entièrement testées, quel que soit leur emplacement physique. À cette fin, l’agence établit un nouveau réseau de laboratoires cloud programmables. Ces installations comprendront des systèmes basés sur l’IA capables de gérer chaque étape d’une expérience, de la configuration initiale à l’interprétation des résultats. Les chercheurs pourront se connecter à distance, concevoir des flux de travail expérimentaux et les observer se dérouler en temps réel, le système ajustant dynamiquement les conditions à mesure que de nouvelles données émergent. Bien que les domaines d’intervention initiaux soient la biotechnologie et la science des matériaux, la vision plus large est de démocratiser l’accès à l’expérimentation de pointe, ouvrant des opportunités aux universités, aux startups et même aux établissements d’enseignement de participer à la recherche de haut niveau. Cet accès élargi pourrait accélérer considérablement la science basée sur l’IA dans une communauté plus large, en particulier dans des domaines comme la découverte de médicaments guidée par l’IA, où les entreprises font déjà passer des médicaments conçus par ordinateur en essais cliniques.
L’objectif primordial de ces programmes interconnectés est de donner aux chercheurs les moyens de conceptualiser des idées plus audacieuses, de les exécuter plus rapidement et de s’attaquer à des problèmes autrefois considérés comme insurmontables. En reliant stratégiquement les capacités avancées de l’IA aux outils et environnements nécessaires à leur application, la NSF veille activement à ce que les avancées scientifiques issues du laboratoire puissent se traduire par des avantages substantiels pour les industries et les individus à l’échelle nationale.