Un nouvel algorithme d’intelligence artificielle, Torque Clustering, a été conçu pour perfectionner l’apprentissage non supervisé en permettant à l’IA d’analyser de manière autonome les données sans nécessiter de marquage humain.

Contrairement aux méthodes traditionnelles qui se basent sur des données étiquetées pour faire des prédictions, le regroupement Torque peut révéler de manière plus efficace les motifs et structures présents dans les ensembles de données, ouvrant la voie à d’éventuelles avancées dans divers secteurs tels que la biologie, la finance et la médecine.

L’algorithme s’inspire de principes physiques tels que le couple, ce qui lui permet d’identifier des regroupements sans paramètres prédéfinis.

Il a été évalué sur différentes bases de données avec des résultats remarquables, ce qui en fait une avancée prometteuse dans la technologie de l’IA.