Guy DOYEN

L’intelligence artificielle est meilleure que les êtres humains pour lire sur les lèvres

Deux études montrent qu’une machine peut comprendre ce que vous dites sans entendre un seul son.

Lire sur les lèvres est notoirement difficile, dépendant autant du contexte et de la connaissance du langage que des indices visuels. Mais des chercheurs ont montré que le “machine learning” peut être utilisé pour discerner plus efficacement le discours des clips vidéos silencieux que les professionnels.

Une équipe du département informatique de l’Université de Oxford a développé une nouvelle intelligence artificielle baptisée LipNet et basée sur un ensemble de données appelé GRID. GRID est composé d’extraits vidéos de personnes face caméra et ayant le visage bien éclairé qui lisent des phrases de 3 secondes.

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Histoire de l’Intelligence Artificielle

John McCarthy

La quête de l’intelligence artificielle (IA) a commencé il y a 70 ans, avec l’idée que les ordinateurs pourraient un jour penser comme nous. Les prévisions ambitieuses ont attiré un financement généreux mais après quelques décennies il y avait peu de résultats. Mais, lors des 25 dernières années, de nouvelles approches de l’IA couplées aux avancées technologiques ont permis une avancée spectaculaire.

C’est John McCarthy, professeur à l’Université de Dartmouth et figure de premier plan dans le domaine de l’informatique, qui a inventé le terme “Intelligence Artificielle” en 1955.

Il rédigea une proposition pour organiser une conférence de 2 mois, rassemblant 10 personnes sur le thème de “l’intelligence artificielle”, première utilisation du terme dans une publication.

Dans sa proposition il écrivit : “L’étude doit partir sur la base de la conjecture que chaque aspect de l’apprentissage ou de n’importe quelle autre caractéristique de l’intelligence peut, en principe, être si précisément décrite qu’une machine peut être créée pour la simuler”

C’est lors de l’été 1956 qu’un petit groupe de scientifiques fut invité pour réfléchir à la possibilité de permettre aux machines de faire des choses réservées habituellement aux être humains, comme comprendre le langage.

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Stephen Hawking est mort aujourd’hui, 14 mars, jour de naissance de Einstein

Stephen Hawking, grand scientifique britannique né le 8 janvier 1942 à Oxford, est mort aujourd’hui.
Le 14 mars c’est le jour de la naissance de Einstein, en 1879. Et c’est un jour également connu comme étant le Pi Day (jour de Pi) aux Etats-Unis car 14/03 s’écrit 03/14 là-bas.

Il est connu par le grand public pour ses nombreux ouvrages dont le très connu “Une brève histoire du temps“ (1988) et “L’Univers dans une coquille de noix” (2001). Il a élaboré une célèbre théorie sur l’évaporation des Trous noirs (appelée évaporation de Hawking)

Hawking souffrait de la maladie de Charcot, diagnostiquée lorsqu’il avait 21 ans, en 1963. Les docteurs lui avaient alors donné une espérance de vie de 2 ans seulement. Cette maladie l’a paralysé progressivement tout au long de sa vie. Ses capacités physiques ont décliné à partir de la fin des années 1960 et à la fin des années 1970 il ne pouvait être compris que par sa famille et ses proches.

Au départ il utilisait un système lui permettant de communiquer par écrit en sélectionnant des lettres en soulevant ses sourcils. En 1986 on lui installa un programme de synthèse vocale qui fut ensuite embarqué sur son fauteuil roulant. A partir de 2005, Hawking ne pouvait contrôler son appareil de communication qu’avec les muscles de ses joues, ne pouvant écrire qu’un mot par minute.

Il a rencontré Jane Wilde, une amie de sa soeur, peu avant d’être diagnostiqué avec la maladie de Charcot, et s’est marié en 1965. Ensemble ils ont eu 3 enfants.

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Transporter des antiprotons dans une camionnette

Une équipe de chercheurs travaillant sur le projet PUMA (antiProton Unstable Matter Annihilation), près du laboratoire du CERN, planifie de capturer des milliards d’antiprotons afin de les mettre dans un conteneur pour les transférer vers un laboratoire nommé ISOLDE.

Les antiprotons sent créés de la même manière que ce qui se fait actuellement au CERN mais seront utilisés dans des expériences situés dans un bâtiment proche. Pour que cela soit possible les antiprotons sont conditionnés et livrés dans un van.

Les antiprotons sont les jumeaux opposés des protons. Ils sont parfois produits dans la nature mais ne durent pas longtemps car ils s’annihilent lorsqu’ils entrent en contact avec la matière ordinaire. Les chercheurs du CERN les créent en tirant un faisceau de protons sur une cible métallique.
Conserver les antiprotons dans une chambre à vide à seulement 4 degrés au dessus du zéro absolu peut les protéger de l’annihilation pendant une courte période.

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Une Application qui Transforme votre Smartphone en Détecteur de Rayons Cosmiques

Des chercheurs du Laboratory of Methods for Big Data Analysis (LAMBDA) à la Higher School of Economics ont amélioré leur méthode d’analyse des rayons cosmiques de haute énergie (UHECR) grâce à l’utilisation de smartphones. Ce travail a été réalisé en partie par CRAYFIS et les résultats ont été présentés à la 22ème conférence internationale d’informatique des hautes énergies et la physique nucléaire.

Les rayons cosmiques entrent constamment dans l’atmosphère terrestre. Ils incluent des rayons cosmiques de ultra-haute énergie ayant une énergie de plus de 10¹⁸ eV. Leurs propriétés reste un mystère pour les scientifiques. Ils proviennent de supernova et de trous noirs, et, en interagissant avec les particules de notre atmosphère ils forment une cascade de particules secondaires de plus faible énergie connue sous le nom de douches atmosphériques étendues (EAS – Extended Atmospheric Showers). Les scientifiques ont calculé qu’avec un détecteur d’une superficie d’un kilomètre carré il serait possible de détecter approximativement un évènement tous les 100 ans. Pour une étude complète, la superficie de la taille d’un petit pays européen serait nécessaire.

Le projet CRAYFIS propose d’utiliser un réseau distribué de téléphonie mobile pour détecter ces UHECRs. Pour ce faire, les chercheurs ont développé un algorithme pour construire des réseaux neuronaux convolutifs qui peuvent être utilisés avec des smartphones conventionnels pour enregistrer les muons qui constituent ces douches de particules.

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