Un groupe dirigé par des vétérans de la théorie des cordes Burt Ovrut de l’Université de Pennsylvanie et André Lucas d’Oxford est allé plus loin. Eux aussi ont commencé avec le logiciel de calcul métrique de Ruehle, que Lukas avait contribué à développer. En s’appuyant sur cette base, ils ont ajouté un ensemble de 11 réseaux neuronaux pour gérer les différents types de sprinkles. Ces réseaux leur ont permis de calculer un assortiment de champs pouvant prendre une plus grande variété de formes, créant ainsi un environnement plus réaliste qui ne peut être étudié avec aucune autre technique. Cette armée de machines a appris la métrique et la disposition des champs, a calculé les couplages Yukawa et a craché les masses de trois types de quarks. Tout cela a été réalisé pour six variétés Calabi-Yau de formes différentes. « C’est la première fois que quelqu’un est capable de les calculer avec ce degré de précision », a déclaré Anderson.
Aucun de ces Calabi-Yaus n’est à la base de notre univers, car deux des quarks ont des masses identiques, tandis que les six variétés de notre monde se déclinent en trois niveaux de masse. Les résultats représentent plutôt une preuve de principe selon laquelle les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent amener les physiciens depuis une variété de Calabi-Yau jusqu’à des masses de particules spécifiques.
« Jusqu’à présent, de tels calculs auraient été impensables », a déclaré Constantin, membre du groupe basé à Oxford.
Jeu de nombres
Les réseaux neuronaux s’étouffent avec des beignets comportant plus d’une poignée de trous, et les chercheurs aimeraient éventuellement étudier des variétés comportant des centaines. Et jusqu’à présent, les chercheurs n’ont considéré que des champs quantiques assez simples. Pour aller jusqu’au modèle standard, a déclaré Ashmore, « vous aurez peut-être besoin d’un réseau neuronal plus sophistiqué ».
De plus grands défis se profilent à l’horizon. Tenter de trouver notre physique des particules dans les solutions de la théorie des cordes – si elle existe – est un jeu de chiffres. Plus vous pouvez vérifier de beignets chargés de pépites, plus vous avez de chances de trouver une correspondance. Après des décennies d’efforts, les théoriciens des cordes peuvent enfin vérifier les donuts et les comparer à la réalité : les masses et les couplages des particules élémentaires que nous observons. Mais même les théoriciens les plus optimistes reconnaissent que les chances de trouver un match par hasard sont cosmiquement faibles. Le nombre de beignets Calabi-Yau à lui seul peut être infini. « Vous devez apprendre à jouer avec le système », a déclaré Ruehle.
Une approche consiste à vérifier des milliers de variétés de Calabi-Yau et à essayer d’identifier les modèles susceptibles d’orienter la recherche. En étirant et en comprimant les variétés de différentes manières, par exemple, les physiciens pourraient développer une idée intuitive de quelles formes conduisent à quelles particules. « Ce que vous espérez vraiment, c’est que vous ayez un raisonnement solide après avoir examiné des modèles particuliers », a déclaré Ashmore, « et que vous tombiez sur le bon modèle pour notre monde. »
Lukas et ses collègues d’Oxford prévoient de commencer cette exploration, en poussant leurs beignets les plus prometteurs et en jouant davantage avec les pépites alors qu’ils tentent de trouver un collecteur produisant une population réaliste de quarks. Constantin pense qu’ils trouveront d’ici quelques années une variété reproduisant les masses du reste des particules connues.
D’autres théoriciens des cordes pensent cependant qu’il est prématuré de commencer à examiner les variétés individuelles. Thomas Van Riet de la KU Leuven est un théoricien des cordes qui poursuit le programme de recherche « marécages »qui cherche à identifier les caractéristiques communes à toutes les solutions de théorie des cordes mathématiquement cohérentes, telles que extrême faiblesse de la gravité par rapport aux autres forces. Lui et ses collègues aspirent à exclure de larges pans de solutions de cordes, c’est-à-dire des univers possibles, avant même de commencer à réfléchir à des beignets et des pépites spécifiques.
« C’est bien que les gens se lancent dans cette activité d’apprentissage automatique, car je suis sûr que nous en aurons besoin à un moment donné », a déclaré Van Riet. Mais d’abord « nous devons réfléchir aux principes sous-jacents, aux modèles. Ce qu’ils demandent, ce sont les détails.
