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bonjour ma chère amie yvonne,
je suis enchantée de venir prendre un p'tit café chez toi, nous parlerons de ch
Par MARITE, le 10.06.2021
dors bien petit bonhomme ... ton ange veille ! à 22:17 par yvonne92110
. .. et j'espère qu'un c
Par Anonyme, le 07.06.2021
21/05/2013... le monde entier vous admire, alors que personne ne vous comprend".... ils savaient parler... à
Par Anonyme, le 06.06.2021
06.06.2021. ..j'ai des goûts de luxe et mes amis sont en or.... c'est parce que ton blog est un trésor...
Par Anonyme, le 06.06.2021
13/05/2012 ... que ta bonne humeur peut égayer la vie des autres ...que tu peux, en tout temps, dire un mot
Par Anonyme, le 06.06.2021
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Date de création : 28.09.2009
Dernière mise à jour :
29.05.2021
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(photo ci-dessus : Le satellite GOCE a été lancé en 2009 pour mesurer la gravité de la Terre. / Crédits : Esa)
Le lundi 11 novembre vers 01h00 heure de Paris, le satellite GOCE de l’ESA, chargé d’étudier la gravité, est rentré dans l’atmosphère terrestre lors d’un passage d’orbite couvrant la Sibérie, l’Ouest de l’Océan Pacifique, l’Est de l’Océan Indien et l’Antarctique. Comme prévu, le satellite s’est désintégré dans la haute atmosphère, et aucun dommage matériel n’a été rapporté.
Lancé en mars 2009, GOCE (Mission d’étude de la gravité et de la circulation océanique en régime stable) a cartographié les variations de la gravité terrestre avec une précision inégalée. Les données ainsi obtenues ont permis de modéliser avec un degré d’exactitude sans précédent le « géoïde », lequel représente la forme théorique de la Terre si elle était recouverte d’océans au repos. Ce modèle est crucial pour étudier la circulation océanique, le niveau des mers, la dynamique glaciaire et l’intérieur du globe.
Le moteur ionique innovant de GOCE, grâce auquel le satellite a pu être maintenu à une orbite exceptionnellement basse (moins de 260 km), ainsi que les mesures réalisées par ses accéléromètres, ont en outre permis aux scientifiques d’acquérir de nouvelles connaissances sur la densité de l’air et la vitesse des vents dans la haute atmosphère.
Le 21 octobre, la mission est arrivée au terme naturel de sa vie lorsque ses ergols ont été épuisés. Au cours des 3 dernières semaines le satellite a progressivement abaissé son orbite.
Si le satellite, d’une masse totale de 1 100 kg, s’est en grande partie désintégré dans l’atmosphère, on estime à 25 % la proportion de ses débris qui ont atteint la surface de la Terre.
Une campagne internationale mobilisant le Comité de coordination inter-agences sur les débris spatiaux (IADC) et le Bureau Débris spatiaux de l’ESA a assuré le contrôle de la rentrée atmosphérique de GOCE.
« Le satellite GOCE, dont la masse s’élève à une tonne, ne représente qu’une petite fraction des 100 à 150 tonnes d’objets spatiaux de fabrication humaine qui rentrent dans l’atmosphère chaque année », commente Heiner Klinkrad, chef du Bureau Débris spatiaux de l’ESA.
"En 56 ans d’exploration spatiale, quelques 15.000 tonnes d’objets spatiaux artificiels sont rentrées dans l’atmosphère sans blesser une seule personne à ce jour".
(Source : ESA)
"Un robot peut-il apprendre comme un enfant ?", se demande Pierre-Yves Oudeyer, chercheur à l’Inria et directeur du laboratoire Flowers, un laboratoire de recherche spécialisé dans la robotique sociale. Autrement dit, l’intelligence artificielle peut-elle n’être qu’acquise ?
"On imagine un avenir où les robots seraient dans nos foyers pour nous aider :mettre la table, ranger la vaisselle, motiver les anciens, bricoler… Cela suppose beaucoup d’intelligence et de savoirs (émotionnels notamment). Les robots doivent donc être capables d’accomplir des raisonnements compliqués"… Mettrela vaisselle dans le lave-vaisselle demande par exemple de savoir mobiliser beaucoup de savoir-faire manuel et intellectuel. Il est clair que pour vivre avec nous les robots auront besoin d’intelligence. Mais laquelle ?
"Certes, les machines savent battre les meilleurs champions d’échecs. Deep Blue peut battre Kasparov, parce qu’on a placé tout le savoir en matière d’échec dans son programme, mais Deep Blue ne sais pas expliquer ce que sont les échecs."
Asimo, pour n’évoquer que lui est un formidable robot qui peut-être programmé pour exécuter des comportements sophistiqués comme jouer au foot, danser,discuter ou jouer au barman … "On modélise ces tâches fondamentales avec des équations mathématiques qui génèrent les comportements appropriés. Mais quand le robot doit accomplir une nouvelle tâche, il faut engager une nouvelle équipe d’ingénieur !", ironise le chercheur. Chaque nouvelle tâche demande un nouveau développement … Et le robot ne sait faire que ce qu’on lui a appris.
Ce modèle de robotique est certes utile, mais il atteint vite ses limites. "Les robots doivent être capables d’apprendre, car on ne peut pas imaginer à l’avance tout ce dont ils auront besoin. Ils doivent être capables d’attraper ou de rattraper quelque chose, ils doivent être capables de s’adapter aux comportements des gens, à leurs habitudes … Tout le monde ne dresse pas la table de la même façon !"
Ils ont besoin d’apprendre et de savoir apprendre.
"Mais pour les humains, dans la vie réelle, l’apprentissage non plus n’est pas facile." Chez les humains on apprend à travers l’observation, l’essai-erreur, l’expérience … On apprend dans le monde physique, le monde réel. Et cet apprentissage prend du temps. Mais il y a un grand nombre d’objets et de personnes avec lequel interagir et il y a une infinité d’activités, de compétences qui peuvent être apprises. Que faut-il apprendre et que ne faut-il pas apprendre ? Il faut s’inspirer des humains pour apprendre aux machines à apprendre. Chez l’enfant, l’apprentissage ne nait pas à partir de rien. Pas plus que les humains ne sont des "apprenants universels". "Si les enfants apprennent rapidement et facilement la langue, ils sont moins doués que les machines pour les chiffres." Les enfants sont dotés d’outils et de contraintes : ils explorent la synergiemusculaire et la coordination complexe plutôt que tous les mouvements musculaires possibles. Ce qui est inné, les contraintes auto-organisées et les biais sont essentiels dans l’apprentissage. Certains mouvements sont innés, réflexes, comme saisir un doigt. Nous savons tous reconnaitre des visages, des humeurs. Enfin, les enfants naissent dans des environnements sociaux définis qui les aident à apprendre et à connaître leur environnement …
"Comment transposer les contraintes du développement de l’enfant au développement de robots ? Comment les facultés sociales innées peuvent-elles permettre d'explorer la société et l’apprentissage ?"
Comment les robots peuvent-ils apprendre à parler par exemple ? Pierre-Yves Oudeyer fait alors référence aux recherches qu’il menait avec Frédéric Kaplan sur les Aïbo chez Sony et nous montre, lui aussi, comment il tentait de lui enseigner de nouveaux mots en lui montrant des objets et en les nommant. Mais comme Frédéric Kaplan, il s’est vite rendu compte qu’en fait, le robot ne voyait pas la même chose, "il ne prêtait pas attention à ce que je croyais".
"La solution pour leur apprendre de nouvelles choses consiste à les équiper de mécanismes d’attention, comme les enfants en ont naturellement, permettant de vérifier qu’ils suivent bien la même interaction que nous : on pointe du doigt, on dirige son regard dans une direction … Il faut imiter ces mécanismes naturels humains pour vérifier l’attention du robot."
Mais imiter suffit-il ?
Pierre-Yves Oudeyer nous montre alors une autre vidéo où un robot est contrôlé par un humain qui voit par les caméras du robot et doit répondre aux sollicitations d’un humain pour identifier un objet. Et bien même avec une intelligence humaine, ce n’est pas si simple ! Bien souvent, le geste censé attirer l’attention s’accomplit en dehors du champ visuel du robot. Bien souvent, il s’avère difficile decomprendre quel objet a été désigné même avec un doigt pointé … "Même s’il est"humanoïde, l’appareil sensoriel du robot est très différent de l’humain. L’humain ne sait pas ce que le robot est capable de voir. On est loin de savoir mettre en oeuvre la technologie permettant à la machine de comprendre qu’à partir d’une image visuelle on désigne quelque chose de particulier …"
Il faut trouver d’autres voix, recommande le chercheur. D’où l’idée d’aller regarder comment on enseigne non pas aux hommes, mais aux animaux, comme les chimpanzés. Bien souvent, cet apprentissage passe par des objets de médiation, permettant d’avoir une interaction avec le chimpanzé pour qu’il puisse apprendre à désigner un certain nombre d’objets. Peut-on alors imaginer utiliser des interfaces de médiation avec les robots ? C’est ce qu’on essayé Pierre-Yves Oudeyer, Pierre Rouanet et Fabien Danieau dans une étude récente en utilisant un iPhone (ou une wiimote) pour désigner précisément au robot l’objet auquel on souhaite qu’il s’intéresse. Ce qui permet de lui donner des instructions plus facilement et plus rapidement. Une interface plus efficace que les algorithmes d’apprentissage automatisés, estime son concepteur.
Pouvoir mieux désigner des objets dans l’environnement et permettre au robot de mieux nous imiter est important, mais les enfants n’apprennent pas seulement en imitant. Une grande partie de leur apprentissage nait d’explorations spontanées liées à la curiosité. Pierre-Yves Oudeyer et son équipe ont ainsi essayé d’introduire des motivations intrinsèques au robot, via le "Playground Experiment"pour faire référence aux travaux menés chez Sony. Ici, le robot est appelé à apprendre de nouvelles tâches, sans disposer de connaissances sémantiques sur l’objet. Motivée par la curiosité d’apprentissage de la locomotion, le robot explore alors les mouvements, sans qu’il ait connaissance de son corps ou de l’environnement, mais en étant programmé pour apprendre des mouvements spécifiques (aller en avant) et expérimenter ce qu’il trouve intéressant, c’est-à-dire explorer des mouvements qui produisent des progrès dans l’apprentissage, comme c’est le cas dans cette vidéo où l’Aïbo donne l’impression de ramper plutôt que de marcher. L’idée est que le robot puisse réutiliser les actions apprises par curiosité pour atteindre un point particulier.
Reste qu’alors la morphologie générale du robot a une incidence directe sur ses explorations spontanées … Comment alors peut-on la simplifier pour améliorer le contrôle de l’apprentissage. "Générer le mouvement d’un robot est difficile et demande des calculs compliqués, d’où l’idée de construire un robot avec une morphologie simplifiant les contrôles." En s’inspirant des travaux de Tad McGeer sur la dynamique passive qui a construit une machine dans les années 90 pouvantgénérer un schéma de marche simple, sans électronique, un mouvement plus naturel que celui de bien des robots andromorphes. L’idée ici est que la physique remplace la computation morphologique. L’Acroban Humanoid Project est un robot souple, qui résiste très bien aux perturbations externes, car il s’équilibre de manière très efficace grâce à la physique et la géométrie (vidéo). "On peut prendrele robot par la main pour qu’il vous suive, sans qu’il n’y ait une ligne de code l’instruisant de vous suivre. Sa marche est stabilisée. Ici, l’intelligence est auto-organisée par la physique qui produit des chemins d’interaction spontanée avec des humains aux comportements complexes."
PARVIENDRONS-NOUS A SIMULER L'INTELLIGENCE ?
Jean-Claude Heudin, directeur du Laboratoire de recherche de l’Institut international du multimédia au Pôle universitaire Léonard de Vinci, est l’auteur de nombreux travaux et ouvrages dans le domaine de l’intelligence artificielle et dessciences de la complexité, dont le dernier en date s’intitule Robots et avatars – Le rêve de Pygmalion. "L’histoire de la conception de robots est celle d’une malédiction", attaque le chercheur, qui fait référence à la Bible et à l’interdiction de confectionner des images ou figure de dieu comme des hommes (Exode, XX, 4). Cela n’a pas empêché l’homme d’essayer, mais cela explique certainement pourquoi la première impression du public sur ces machines est celle de l’angoisse et de la peur.
Depuis l’Eniac, la première conférence du Darmouth Summer Research Project (qui donna naissance à l’intelligence artificielle comme discipline de recherche), et les explorations d’Alan Turing sur l’intelligence des machines dans les années 50 où Turing, l’ordinateur n’a cessé de progresser. Il a fallu attendre 1997 et la victoire de Deep Blue sur Kasparov pour que celui-ci commence à surpasser l’homme. Beaucoup pensent encore qu’à l’avenir, la machine va se retourner contre l’homme. Ray Kurzweil, quand il parle de Singularité ne fait pas autre chose, puisqu’il prévoit qu’une intelligence artificielle supplantera la puissance de tous les cerveaux humains. "Je ne partage pas cette vision", reconnait le chercheur pour ne pas dire qu’il ne croit pas en cette malédiction.
Le Graal de l’intelligence artificielle qui nous surpasserait est encore loin, notamment parce que l’intelligence des machines est radicalement différente de l’intelligence humaine. L’une est numérique quand l’autre est organique. L’une est construite (c’est-à-dire qu’on construit des systèmes pour les adapter à des fonctions) quand l’autre est évolutive. L’une est logique quand l’autre est émotive. L’une est computationnelle (fonctionnant depuis une succession d’opérations) quand l’autre fonctionne sur l’inférence, c’est-à-dire qu’elle fonctionne en tirant des conclusions. L’une est symbolique quand l’autre repose sur le sens …
Les raisons qui font que nous n’arrivons pas à rendre les machines intelligences reçoivent plusieurs explications. Pour Ray Kurzweil, c’est la puissance de calcul qui est insuffisante. La solution est simple : il suffit de l’augmenter. Mais ce n’est pas vrai, rétorque Jean-Claude Heudin. "Nous ne sommes pas confrontés à un problème de capacité de calcul. Il y a quelque chose qui nous échappe dans la compréhension de l’intelligence… Et pour ma part, je pense surtout que nous n’arrivons pas à un niveau de complexité suffisant."
Le réseau internet ressemble à la fois a un ensemble de neurones comme à une simulation de l’univers à large échelle. On a tendance à aborder le problème de l’intelligence artificielle par une approche fonctionnelle. "On essaye de comprendrele cerveau en le découpant cellule par cellule, fonction par fonction. Le problème de cette approche, c’est qu’elle permet de comprendre une cellule, mais elle n’arrive pas nécessairement à remonter au niveau de la pensée, de la conscience. L’approche réductionniste porte ses fruits, mais aussi ses limites. On perd la compréhension des propriétés globales de l’ensemble."
D’où l’idée pour Jean-Claude Heunin de se baser plutôt sur une approche synthétique, une démarche inversée où l’on met en relation des agents, où on les fait interagir pour voir les propriétés qui émergent de ces interactions. Il faut, selon lui, considérer l’intelligence comme quelque chose qu’on fait émerger de la coopération d’un certain nombre d’agents.
Jean-Claude Heudin montre alors ce qu’on appelle des automates cellulaires, des grilles de cellules qui réagissent en fonction de l’état des cellules voisines, permettant de créer des modèles particuliers, comme ceux s’inspirant du jeu de la vie imaginé par le mathématicien John Horton Conway, permettant d’observer des règles et des états de comportements différents à force de génération d’états. On en distingue trois types : les états stables, homogènes, les comportements périodiques ou cycliques et bien sûr les comportements chaotiques. Mais il y a encore d’autres comportements étranges, ceux qui font naître des protocellules. "Cela n’arrive qu’entre l’ordre et le chaos, dans une mince frontière entre le deux". Ce type d’automates a des propriétés de calcul permettant d’y construire un ordinateur à l’intérieur.
Si on observe des systèmes plus complexes, comme le propose Life Drop, un système qui simule le développement d’un écosystème microscopique (dont une nouvelle version est en cours d’élaboration). Avec ce jeu, on voit l’émergence de comportements adaptatifs différents, avec des agents ayant le rôle de proies et d’autres de prédateurs et qui évoluent comme dans un environnement naturel …
Eva est un logiciel développé par Jean-Claude Heudin, un agent conversationnel (ces fameux chatterbots que nous avons souvent évoqués), dont il existe plusieurs versions (Alicia, Hal 9000 …). La prochaine version doit s’appeler "Doctor Minna House" et est une Intelligence artificielle dotée d’une trentaine d’agents de personnalités qui interagissent entre eux pour formuler des réponses. Minna est capable d’aller chercher des informations sur l’internet et de les utiliser dans le flot de la conversation. Jean-Claude Heudin et ses équipes travaillent déjà à une troisième génération de chatterbot, qui soit capable d’apprendre et une quatrième qui devrait être capable de modifier la structure même de ses différentes formes d’intelligences …
(Source : Le Monde)
Le biologiste Rupert Sheldrake revient sur sa théorie de la « résonance morphique » et remet en cause les bases mêmes de la recherche fondamentale.
Les récits les plus courants à propos de la télépathie concernent, en effet, le téléphone. Des centaines de gens m’ont raconté la même histoire : ils pensaient à quelqu’un sans raison apparente et ont reçu un peu plus tard de cette personne un appel téléphonique inattendu voire surprenant. Autre version : il leur arrive de savoir qui appelle au moment où le téléphone sonne, avant même de décrocher ou de regarder le numéro d’appel. J’ai donné suite à ces récits en menant une série d’enquêtes en Europe, en Amérique du Nord et du Sud. En moyenne, 92% des gens qui ont répondu disaient avoir déjà pensé à une personne, d’une façon qui leur semblait télépathique, juste avant ou au moment de recevoir son appel.
Quand je parlais de ce phénomène avec des amis ou des collègues, la plupart admettaient que cela pouvait arriver. Certains le considéraient simplement comme télépathique ou intuitif, d’autres essayaient de l’expliquer « normalement ». Presque tous ces derniers en arrivaient à l’un ou l’autre des arguments suivants – ou aux deux. D’abord, disaient-ils, on pense aux gens fréquemment et parfois, par hasard, quelqu’un appelle au moment où en pense à lui ; on imagine que c’est de la télépathie mais on oublie toutes les fois où on pense à quelqu’un et où personne n’appelle. Ensuite – second argument –, il y a le fait que si vous connaissez bien une personne, votre connaissance de ses habitudes et de son emploi du temps vous permet de savoir quand elle risque d’appeler, même si ce savoir est inconscient.
J’ai alors cherché dans la littérature scientifique si je pouvais trouver des données ou des comptes rendus d’observation soutenant ces deux arguments. Je n’ai découvert aucune étude, d’aucune sorte, sur le sujet. Les arguments sceptiques standard étaient des allégations sans preuves. En science, cela ne suffit pas pour avancer une hypothèse : celle-ci doit être testée.
Il me fallait une procédure simple pour tester expérimentalement aussi bien la théorie de la coïncidence que celle de la connaissance inconsciente des habitudes. J’ai recruté des sujets qui disaient savoir souvent qui les appelait avant de répondre au téléphone et je leur ai demandé le nom et le numéro de quatre personnes proches, amis ou membres de leur famille. Les sujets ont été filmés en permanence pendant l’expérience, chacun seul dans une pièce avec un téléphone – évidemment, sans identification des numéros d’appel. Nous avions éteint les ordinateurs quand il y en avait et confisqué le téléphone portable des sujets. Dans une autre pièce, mon assistant ou moi choisissions l’un des quatre numéros au hasard avec un dé, puis contactions la personne en lui demandant d’appeler le sujet dans les deux ou trois prochaines minutes. Quand elle le faisait, le téléphone du sujet sonnait et avant de décrocher, celui-ci devait nommer devant la caméra la personne qui appelait, à son avis, parmi les quatre noms qu’il avait fournis. Le sujet ne pouvait s’appuyer sur les habitudes et routines des uns et des autres, l’heure de l’appel étant choisie par nous au hasard.
En devinant au hasard, les sujets auraient dû avoir raison une fois sur quatre, soit 25% de réussite. En fait la moyenne des bonnes réponses fut de 45 %, nettement au-dessus du hasard. Aucun des sujets n’a réussi à chaque fois, mais tous sont tombés juste bien plus souvent qu’ils n’auraient dû si la théorie du hasard était vraie. Des tests menés indépendamment l’un de l’autre par les universités de Fribourg en Allemagne et d’Amsterdam en Hollande ont confirmé plus tard ces résultats.
Pour certains tests, les sujets devaient indiquer, comme individus à contacter pour servir d’« appelant », deux proches et deux personnes inconnues sinon de nom. Leur taux de réussite avec ces appelants non familiers fut proche du niveau attendu du hasard, mais atteignait 52% avec les appelants proches. Cela venait confirmer l’idée que la télépathie se produit davantage entre personnes liées l’une à l’autre qu’entre étrangers.
Pour d’autres tests, nous avons recruté de jeunes Australiens, Néo-Zélandais et Sud-Africains vivant à Londres, en leur demandant de fournir les noms de deux proches restés au pays et de deux personnes nouvellement rencontrées en Angleterre. Le taux de réussite fut plus fort pour les proches, malgré la distance, que pour les connaissances faites en Angleterre plus récemment, montrant, une fois encore, que la proximité émotionnelle est plus importante que la proximité physique.
D’autres chercheurs ont également trouvé que la télépathie ne semble pas dépendre de la distance. À première vue cela peut sembler surprenant car la plupart des influences physiques, comme la gravitation ou la lumière, diminuent avec l’éloignement. Mais le phénomène physique le plus comparable à la télépathie est plutôt l’intrication quantique, dite aussi « non-localité quantique », qui ne diminue pas avec l’éloignement. Quand deux particules quantiques ont fait partie d’un même système et s’en sont séparées, elles restent « corrélées » ou « intriquées » de telle sorte qu’un changement de l’une s’accompagne instantanément d’un changement de l’autre. Albert Einstein qualifiait cet effet d’« effrayante action à distance».
La télépathie a évolué en même temps que les technologies. Maintenant, beaucoup de gens racontent avoir pensé à quelqu’un juste avant d’en recevoir un mail ou un SMS. Des expériences menées à l’aide de ces supports et basées sur le même protocole que précédemment ont également montré des résultats positifs hautement signifiants. Comme dans les tests avec le téléphone, le phénomène se produisait davantage avec des proches et ne diminuait pas malgré la distance physique. La même chose arrivait avec les tests utilisant l’internet.
J’ignore dans quelle mesure on peut apprendre à être plus sensible à la télépathie mais il existe plusieurs tests automatiques, dont un sur téléphone portable, qui permettent de savoir où on en est soi-même.
Par télépathie on capte des sentiments, des pensées, des besoins, à distance et à travers l’espace. D’autres phénomènes du même genre sont aussi spatiaux, comme l’impression d’être regardé ou la vision à distance. En revanche, la prémonition, la précognition et les pressentiments concernent des événements reliés au temps et impliquent des liens temporels allant du futur vers le présent.
(Source : Atlantico)
Dormir permet au cerveau de se nettoyer des déchets accumulés pendant la période de veille grâce à un mécanisme découvert récemment, surtout actif pendant le sommeil, montre une recherche.
Cette découverte pourrait faire avancer la compréhension des fonctions biologiques du sommeil et permettre de trouver des traitements contre des maladies neurologiques comme Alzheimer, estiment ces chercheurs dont les travaux sont publiés dans la revue américaine Science."Cette recherche montre que le cerveau a différents états de fonctionnement pendant les périodes de veille et de sommeil", explique le Dr Maiken Nedergaard, de la faculté de médecine de l’Université de Rochester (New York, nord-est), le principal auteur.
"En fait, la nature récupératrice du sommeil résulterait de l’élimination des déchets produits par l’activité neuronale qui s’accumulent pendant la période d’éveil", ajoute-t-il.
Pour ce travail de nettoyage le cerveau utilise un système unique appelé "glymphatique" hautement actif pendant le sommeil et qui permet de nettoyer les toxines responsables de la maladie d’Alzheimer et d’autres pathologies neurologiques.
De plus, ces chercheurs ont découvert que les cellules cérébrales réduisaient leur taille de 60% quand on dort, permettant aux déchets d’être enlevés plus efficacement.
Ces chercheurs ont pu observer pour la première fois ce système de nettoyage cérébral grâce à une nouvelle technologie d’imagerie utilisée sur des souris dont le cerveau est similaire à celui des humains.
Ce mécanisme intégré dans le système sanguin du cerveau pompe le fluide cérébro-spinal à travers les tissus et le renvoie purifié, les déchets étant transportés par le sang jusqu’au foie où ils sont éliminés.
Quasiment toutes les pathologies neurodégénératives sont liées à une accumulation de déchets cellulaires, soulignent ces chercheurs.
(Source : AFP)
Google l’affirme haut et fort : l’entreprise entend résoudre les plus grands problèmes de la société, dont le réchauffement climatique. Comment ? Grâce à l’informatique quantique. Le moteur de recherches a en effet acheté un ordinateur quantique appelé D-Wave Two, qui peut effectuer ses tâches 3.600 fois plus rapidement que les ordinateurs normaux.
La compagnie espère pouvoir s’en servir notamment afin de trouver des remèdes aux maladies, résoudre les problèmes climatiques et aider les robots à mieux comprendre la parole humaine. A cette fin, Google s’est associé avec la NASA. Le puissant ordinateur a été construit par la société canadienne D-Wave, au nouveau laboratoire Quantum Artificial Intelligence situé au Centre de recherche Ames de la NASA, en Californie. Dans une vidéo, Google explique : "La physique quantique a tout remis en question.
Désormais, les objets peuvent exister dans un état de superposition – dans lequel ils peuvent être une chose et une autre en même temps. Une théorie qui s’applique à l’espace, qui compterait un nombre infini d’autres univers parallèles au nôtre. L’informatique quantique utilise donc cette idée pour traiter et calculer les données à des vitesses beaucoup plus rapides. Du coup, l’ordinateur D-Wave exécute ses actions sur un processeur 512 qubits tandis que les ordinateurs normaux fonctionnent avec des bits numériques.A titre de comparaison, les ordinateurs domestiques fonctionnent avec des processeurs de 32 bits ou 64 bits qui ne peuvent effectuer des calculs individuellement. Les qubits fonctionnent différemment et peuvent être allumés, éteints ou être dans un état mixte, le tout simultanément. En conséquence, les qubits sont capables d’être à plusieurs endroits en même temps, ce qui signifie qu’ils sont capables d’exécuter des tâches simples plus rapidement et d’effectuer plusieurs tâches plus efficacement. Des tâches qui prendraient des années aux ordinateurs normaux peuvent désormais être traitées en quelques secondes à l’aide des ordinateurs quantiques, comme le D-Wave.
En août 2012, une équipe de chercheurs de l’Université d’Harvard a ainsi réussi à utiliser l’ordinateur D-Wave One pour résoudre le plus grand problème de repliement des protéines. Google espère utiliser cette technologie pour développer des traitements pour les maladies, lutter contre les effets du changement climatique, développer la technologie de commande vocale, et bien plus encore.
(Source : 7s7)
(Source : Daily Geek Show)
La sonde américaine Curiosity a mis à mal la probabilité de la présence actuelle de vie sur Mars, en ne détectant pas de méthane -un gaz qui est souvent le signe d’activités biologiques- dans l’atmosphère de la Planète Rouge.
Selon les mesures effectuées par le robot, ce gaz, produit à 95% par des microbes sur Terre, existe dans l’environnement martien, ne peut pas représenter plus de 1,3 partie par milliard en volume sur Mars, soit à peine un sixième du niveau précédemment estimé, ont précisé des chercheurs dans une étude publiée jeudi par la revue américaine Science. Depuis 10 ans, des scientifiques avaient fait part d’observations de panaches de méthane dans l’atmosphère martienne. En mars 2003, un groupe avait ainsi mesuré un nuage de méthane de 19.000 tonnes près de l’équateur de la planète.
Mais ces observations avaient été faites depuis la Terre ou par des orbiteurs tournant autour de Mars. Dans la mesure où le méthane, le plus abondant hydrocarbure dans le système solaire, peut être la signature d’activités biologiques, ces annonces avaient nourri des controverses sur l’origine de ce gaz et suscité l’espoir de la présence de vie sur Mars. Mais les nombreuses mesures de l’atmosphère effectuées par un spectromètre laser très sensible à bord de Curiosity, qui s’est posé sur Mars au début août 2012, n’ont pas abouti à la détection de traces de méthane -à la grande surprise des scientifiques.
"Ce résultat important va aider à rediriger nos efforts pour examiner la possibilité de vie actuelle sur Mars", explique Michael Meyer, responsable scientifique de l’exploration de Mars à la NASA. "Cela réduit la probabilité de l’existence actuelle de microbes martiens produisant du méthane mais il ne s’agit là que d’un seul type de métabolisme bactérien car nous savons que sur Terre il existe de nombreux micro-organismes qui ne produisent pas de méthane", souligne-t-il.
"Il aurait été formidable de trouver du méthane mais nous sommes très confiants dans l’exactitude de nos mesures", ajoute Chris Webster, du Jet Propulsion Laboratory de la Nasa: "Nous avons fait des prélèvements répétés du printemps à la fin de l’été, mais il n’y a pas de signe de méthane". L’équipe de Curiosity va utiliser une méthode permettant de détecter la présence de méthane sous une partie par milliard. Les précédentes observations de panaches de méthane sur Mars donnaient des concentrations allant jusqu’à 45 parties par milliard. Même si ce méthane s’était dispersé, il y aurait encore des traces mesurables, insistent ces scientifiques.
"On ne connaît pas de processus naturel par lequel le méthane peut rapidement disparaître de l’atmosphère", explique Sushil Atreya de l’Université du Michigan, un des co-auteurs de ces travaux. "Le méthane est persistant et resterait des centaines d’années dans l’atmosphère martienne", insiste-t-il, précisant que ce gaz peut aussi avoir une origine géologique ou être produit par la dégradation de matériaux organiques transportés par des météorites. La plus forte concentration de méthane qui pourrait être présente dans l’atmosphère de Mars sans être détectée par le spectromètre laser de Curiosity ne pourrait pas dépasser 10 à 20 tonnes par an, selon Sushil Atreya.
Ces volumes sont environ 50 millions de fois moins grands que le taux de méthane entrant dans l’atmosphère terrestre. Arrivé sur l’équateur martien le 6 août 2012, Curiosity le robot explorateur à six roues le plus sophistiqué jamais envoyé sur une autre planète, a déjà établi que la Planète Rouge avait été propice à la vie microbienne dans son lointain passé. Ces dernières semaines, le robot a repris sa route vers le mont Sharp, distant de huit kilomètres et principale cible d’exploration de la mission de deux ans. Son périple durera plusieurs mois, d’autant que Curiosity s’arrêtera en chemin pour analyser des formations géologiques intéressantes. Le pied du mont Sharp suscite un grand intérêt en raison de différentes couches sédimentaires qui pourraient permettre de dater les périodes durant lesquelles Mars était propice à la vie, indique la Nasa.
(Source : AFP)
Les illusions d’optique ne servent pas qu’à nous divertir ou à nous retourner le cerveau ! Des chercheurs pensent qu’une illusion d’optique bien particulière serait le reflet de l’activité de notre cerveau.
Pour vérifier que votre cerveau est toujours en activité, rien de plus simple : il suffit de passer un petit test à l’aide d’une illusion d’optique. Celle ci-dessous est un cercle qui alterne des faisceaux noirs et blancs au nombre de 32. Une illusion d’optique classique : l’alternance des couleurs donne l’impression que le cercle bouge et scintille alors qu’il n’en est rien. Mais des chercheurs pensent justement que l’activité du cerveau peut être mesurée grâce à ce cercle.
Pour réaliser le test, c’est très simple : il suffit de regarder la roue en cillant le moins possible pendant une quinzaine de secondes. Il faut ensuite regarder un point quelconque à quelques centimètres de l’illusion afin de ne pas la regarder directement mais de quand même la voir dans votre vision périphérique. Par exemple, si l’image prend tout votre écran, il faut regarder la bordure de celui-ci, à approximativement 1 à 2 cm de l’image. La croix qui permet de fermer la fenêtre de votre navigateur peut servir de repère. A ce moment-là, le centre de la roue devrait se mettre à scintiller.
Selon une étude publiée par Rodika Sokoliuk et Rufin VanRullen de l’Université de Toulouse au Centre de Recherche Cerveau et Cognition, ce scintillement représente les ondes alpha (?) du cerveau. Ce sont des champs électriques rythmiques générés par le cerveau et qui ont une fréquence oscillant entre 8 et 13 Hz (de 8 à 13 fois par seconde). L’une de leurs caractéristiques principales est que ces ondes sont plus fortes lorsque nous avons les yeux fermés. En revanche, elles sont indécelables en temps normal.
Mais selon Sokoliuk et VanRullen, faire cette expérience permet justement d’observer nos ondes alpha. Ces ondes sont générées par l’activité des neurones du cerveau et se concentrent en particulier dans le lobe occipital, situé à l’arrière de la tête, qui est là où se situe le centre de la vision. Pour les scientifiques : « Une fois que l’activité des ondes alpha atteint un certain seuil, l’alternance rapide de phases favorables et moins favorables à la perception visuelle produit une illusion visible sous la forme d’un clignotement au centre de la roue. »
Des scientifiques et revues spécialisées comme Discovery Magazine ont émis quelques objections à ces conclusions, et expliquent que le scintillement du cercle est surtout susceptible de provoquer une plus grande activité cérébrale au niveau des ondes alpha.
(Source : Daily Geek Show)
Une entreprise américaine a mis au point une technologie novatrice avec laquelle elle compte équiper tous les bars et boites de nuit du pays en l’intégrant à des gobelets et des pailles. Il existera donc des détecteurs alarmant le consommateur de la présence de drogue dans son verre. Explications.
De la soirée arrosée en boite de nuit au simple repas au restaurant entre amis, le réflexe de surveiller son verre n’est pas toujours évident et cette inattention peut vite tourner au drame. En matière d’horreur, ces lieux sont souvent le point de départ des viols, raison pour laquelle DrinkSavvy entend bien diminuer considérablement, voir éliminer, les risques d’agression de ce type.
Il arrive en effet un moment où la vigilance baisse et, pour ne pas arranger les choses, les différentes drogues reconnues comme celles des violeurs, GHB,Kétamine, Rophynol, ont toutes pour particularités d’être inodore et incolore. Ajoutez à cela l’atmosphère tamisée de beaucoup de clubs et bars branchés, le manque de vigilance, et dans certains cas un taux d’alcoolémie un peu trop élevé, et le mal est déjà fait sans que vous ne le sachiez.
Pour remédier à ces drogues qui sont responsables de beaucoup trop d’agressions sexuelles, la firme américaine DrinkSavvy a mis au point des pailles et gobelets équipés de capteurs chimiques à même de pouvoir détecter la présence d’une telle drogue dans votre verre. Si tel est le cas, votre verre et votre paille changeront de couleur, vous indiquant qu’une substance à été introduit à votre insu dans votre breuvage.
Ce prototype sera commercialisé à compter de 2014 aux États-Unis et on suppose que les autres pays du globe vont emboîter le pas dans cette campagne de lutte contre la drogue du violeur.
(Source : DGS/La Toile)