intolérance

Une démission ordinaire

Il est des faits qui, malgré leur caractère anecdotique, nous en apprennent beaucoup sur l’époque dans laquelle nous vivons : la démission récente de Peter Boghossian est de ceux-là. La nouvelle passera probablement inaperçue ; elle est pourtant révélatrice du climat qui règne désormais dans les universités nord-américaines (au Québec y compris, plusieurs pourraient en témoigner).

Peter Boghossian, dont une partie des lecteurs du Devoir ignorent sans doute — à juste titre — le nom, était jusqu’à tout récemment professeur adjoint de philosophie à l’Université d’État de Portland. Il est surtout connu du grand public pour sa participation au canular dit des "Grievance Studies". En 2018, avec ses deux complices Helen Pluckrose et James Lindsay, il est en effet parvenu à faire publier dans diverses revues de sciences humaines des études parfaitement bidon, mais qui adoptaient le ton dénonciateur et les clichés du prétendu progressisme contemporain. Sur les sept qui furent acceptées, l’une s’inquiétait de la "culture du viol" omniprésente dans les parcs à chiens de Portland, une autre préconisait la création d’un "fat bodybuilding" afin que les personnes obèses ne se sentent plus opprimées par la surexposition des corps athlétiques de M. ou Mme Muscle, une troisième était constituée de certains passages de Mein Kampf réécrits en ayant recours au jargon typique des théories déconstructionnistes, etc. Leur but était évidemment de se moquer des "studies" (sur le genre, la race, les gros, etc.) qui se multiplient dans les universités alors même que leur caractère scientifique est parfois douteux, la dénonciation rituelle de l’"oppression" dont sont victimes les minorités y remplaçant trop souvent la rationalité, l’objectivité, voire la simple honnêteté intellectuelle.

Le monde à l’envers

À la suite de ce canular, on aurait pu penser que quelques-uns de ses collègues universitaires feraient amende honorable et reconnaîtraient, au moins à demi-mot, l’existence d’un manque de rigueur dans l’évaluation par les pairs de ces études, et peut-être même d’un problème plus général de remplacement, au sein de certains secteurs des sciences humaines, d’une démarche scientifique rigoureuse, rationnelle, critique, ouverte au débat, par un militantisme obtus, idéologique, réfractaire à toute remise en question et faisant feu de tout bois pour faire avancer la Cause.

Mais c’est tout le contraire qui se passa ; Boghossian devint à partir de là la cible d’un harcèlement généralisé, non seulement de la part de ces étudiants qui se qualifient d’"éveillés" (woke), mais aussi de plusieurs de ses collègues et même de l’administration de son université. Tandis que son nom était associé à des croix gammées dans des graffitis dans les toilettes proches du département de philosophie, qu’il était chahuté durant ses cours ou qu’un sac contenant des excréments était déposé devant la porte de son bureau, le CPP (sorte de comité éthique) de l’université d’État de Portland engagea contre lui des poursuites au motif qu’il avait réalisé des recherches (celles ayant mené à la rédaction de ces fameux articles) portant sur des sujets humains sans obtenir préalablement leur approbation — ce qui fit dire au célèbre biologiste Richard Dawkins que ce CPP manifestait ainsi son opposition "à l’idée même de la satire comme forme d’expression créative" et qu’on ne pouvait s’empêcher de soupçonner chez ses membres la présence de quelque "arrière-pensée".

Comme on le voit, c’est un peu le monde à l’envers désormais à l’université : ce n’est plus le fait de publier à répétition des études tendancieuses ni de manipuler des résultats de recherche pour les rendre conformes à certains présupposés, pas plus que de se cacher derrière une pseudoscientificité pour avancer, dans des travaux amplement subventionnés, des thèses d’une radicalité politique parfois surprenante qui devient problématique, mais celui d’user d’ironie pour se moquer de ces dérives. Ces professeurs, si radicaux quand il s’agit de mettre en question les "rapports de pouvoir", le "patriarcat " ou la "culture blanche et suprémaciste", n’entendent pas à rire avec leurs propres réflexions et leur propre pouvoir et se montrent sur ces sujets aussi chatouilleux que les théologiens et les inquisiteurs d’autrefois sur les points de doctrine. Bizarrement, les théories les plus critiques, qui n’hésitent pas à remettre en question jusqu’au simple bon sens, ne croient pas nécessaire de se soumettre elles-mêmes à la critique.

Quant à Peter Boghossian, qui pratiquait lui-même autant qu’il formait ses étudiants à la pensée critique et à la méthode socratique, il vient de démissionner estimant ne plus être en mesure d’enseigner dans une université qui a cessé d’être un "bastion de la recherche libre" pour devenir "une usine de justice sociale", écrit-il dans sa lettre de démission. " Je n’ai jamais cru, poursuit-il, que le but de l’instruction était de mener les étudiants à certaines conclusions particulières", mais qu’il devait être plutôt "de les aider à acquérir les outils leur permettant de parvenir à leurs propres conclusions". Or, conclut-il, on "n’enseigne plus aux étudiants de l’Université d’État de Portland à penser", on les entraîne à reproduire "les certitudes morales qui sont le propre des idéologues".

Nous sommes nombreux, je pense, à regretter qu’un tel professeur ait été acculé à la démission, et encore plus à déplorer que rien ne semble devoir arrêter cette métamorphose de certains cours ou programmes universitaires en machines à endoctriner.

Auteur: Moreau Patrick

Info: ledevoir.com, 1 octobre 2021

[ terrorisme intellectuel ] [ suppression des contrepouvoirs ] [ cancel culture ] [ censure ] [ tyrannie ]

origine de la vie

Pouvons-nous créer les molécules de la vie ? 

Des chercheurs de l’Université de Floride exploitent toute la puissance du supercalculateur HiPerGator pour montrer que des molécules peuvent se former naturellement dans le bon environnement.

Les manuels de biologie de base vous diront que toute vie sur Terre est constituée de quatre types de molécules : les protéines, les glucides, les lipides et les acides nucléiques. Et chaque groupe est vital pour tout organisme vivant.  

Mais quoi si les humains pouvaient réellement montrer que ces " molécules de la vie ", telles que les acides aminés et les bases de l’ADN, peuvent se former naturellement dans le bon environnement ?  Des chercheurs de l’Université de Floride utilisent HiPerGator – le superordinateur le plus rapide de l’enseignement supérieur américain – pour tester cette expérience.

HiPerGator – avec ses modèles d’IA et sa vaste capacité d’unités de traitement graphique, ou GPU (processeurs spécialisés conçus pour accélérer les rendus graphiques) – transforme le jeu de la recherche moléculaire. Jusqu'à il y a dix ans, mener des recherches sur l'évolution et les interactions de vastes collections d'atomes et de molécules ne pouvait se faire qu'à l'aide de simples expériences de simulation informatique ; la puissance de calcul nécessaire pour gérer les ensembles de données n’était tout simplement pas disponible.

C'est maintenant le cas, grâce à HiPerGator. À l'aide de ce supercalculateur, UF Ph.D. L'étudiant Jinze Xue (du Roitberg Computational Chemistry Group) a pu mener une expérience à grande échelle sur la chimie de la Terre pendant les vacances d'hiver 2023. Xue a utilisé plus de 1 000 GPU A100 sur HiPerGator et a réalisé une expérience de dynamique moléculaire sur 22 millions d'atomes qui a identifié 12 acides aminés, trois bases nucléiques, un acide gras et deux dipeptides. La découverte de molécules plus grosses,  qui n’aurait pas été possible dans des systèmes informatiques plus petits, a constitué une réussite importante.

" Nos précédents succès nous ont permis d'utiliser l'apprentissage automatique et l'IA pour calculer les énergies et les forces sur les systèmes moléculaires, avec des résultats identiques à ceux de la chimie quantique de haut niveau mais environ 1 million de fois plus rapides ", a déclaré Adrian Roitberg, Ph.D. , professeur au département de chimie de l'UF qui utilise l'apprentissage automatique pour étudier les réactions chimiques depuis six ans. " Ces questions ont déjà été posées mais, en raison de limitations informatiques, les calculs précédents utilisaient un petit nombre d’atomes et ne pouvaient pas explorer la plage de temps nécessaire pour obtenir des résultats. Mais avec HiPerGator, nous pouvons le faire. "

Erik Deumens, Ph.D., directeur principal d'UFIT Research Computing, a expliqué comment l'utilisation complète d'HiPerGator a été possible.

" HiPerGator a la capacité unique d'exécuter de très grands calculs (‘hero) qui utilisent la machine entière, avec le potentiel de conduire à des percées scientifiques et scientifiques ", a déclaré Deumens. " Lorsque nous avons découvert le travail effectué par le groupe du Dr Roitberg, , nous l'avons approché pour essayer un run 'héros' avec le code qu'il a développé. "

L’émergence de l’IA et des GPU puissants pourra permettre de réaliser de telles simulations scientifiques gourmandes en données – des calculs que les scientifiques ne pouvaient imaginer il y a seulement quelques années. 

"En utilisant des méthodes d'apprentissage automatique, nous avons créé une simulation en utilisant l'ensemble complet de GPU HiPerGator", a déclaré Roitberg. " Nous avons pu observer en temps réel la formation de presque tous les acides aminés (alanine, glycine, etc.) et de nombreuses molécules très complexes. C’était très excitant à vivre.

Ce projet fait partie d'un effort continu visant à découvrir comment des molécules complexes peuvent se former à partir d'éléments de base et à rendre le processus automatique grâce à de grandes simulations informatiques. Roitberg et son groupe de recherche ont passé de nombreuses heures à travailler avec les membres de l'UFIT. Ying Zhang, responsable du support IA d'UFIT, a dirigé l'expérience. 

" Ying a constitué une équipe composée du personnel de Research Computing et du personnel de NVIDIA pour aider à faire évoluer les calculs, fournir des conseils et une aide inestimables et accélérer l'analyse des données au point où les analyses ont été effectuées en seulement sept heures (au lieu des  heures  jours que nous pensions initialement que cela prendrait) ", a déclaré Roitberg. " Nous nous sommes rencontrés chaque semaine, de la conception initiale aux résultats finaux, dans le cadre d’une collaboration très fructueuse. "

Les résultats, et le peu de temps avec lequel HiPerGator a pu les fournir, ont été révolutionnaires, rapprochant les chercheurs de la réponse aux questions sur la formation des molécules complexes. Et le fait que Roitberg ait pu exécuter ce calcul montre que l'UF a la capacité de prendre en charge des " exécutions de héro " ou des " moonshot calculations " qui font avancer les projets scientifiques, d'ingénierie et universitaires.

"C'est une excellente opportunité pour les professeurs de l'UF", a déclaré Roitberg. " Avoir HiPerGator en interne – avec un personnel incroyable prêt à aller au-delà des attentes pour aider les chercheurs à produire une science révolutionnaire comme celle-ci – est quelque chose qui rend mes collègues non-UF très jaloux. "

Auteur: Internet

Info: https://news.ufl.edu/2024/02/molecules-of-life/ *Les travaux de calcul informatique qui nécessitent plus de 256 nœuds sont définis comme travaux de "héro". ** Moonshot projects : projet ambitieux, exploratoire et novateur, entrepris sans garantie de rentabilité ou d'avantages à court terme et, peut-être, sans une étude complète des risques et des avantages potentiels.

mort imminente

Les NDE ou EMI chez les enfants revêtent un intérêt certain. En effet, l'enfant aborde cette expérience sans un grand bagage culturel transmis par l'environnement dans lequel il évolue, à l'inverse des adultes qui, dans leur cas, se trouvent certainement plus influencés autant par les événements de la vie que par leurs croyances religieuses.

Les enfants, d'une manière générale, ont moins de chances qu'un adulte de réfléchir à des aspects de la vie comme l'au-delà, la mort, la conscience, etc. Cette situation les place dans une position privilégiée comme témoins de l'EMI, d'autant plus qu'il est rare qu'un enfant ait entendu parler des expériences de décorporation, avant d'en faire l'expérience.

Le Dr. Moody raconte l'expérience d'une petite fille opérée d'une appendicite: "Je les ai entendus dire que mon coeur s'était arrêté, mais j'étais au plafond en train de tout regarder. [...] Je flottais tout près du plafond; c'est pour ça que, quand j'ai vu mon corps, je ne me suis pas rendu compte que c'était le mien. Je suis sortie dans le couloir et j'ai vu ma mère en train de pleurer. Je lui ai demandé pourquoi elle pleurait mais elle ne pouvait pas m'entendre. Les docteurs pensaient que j'étais morte.

Alors une belle dame est arrivée pour m'aider parce qu'elle savait que j'avais peur. Elle m'a emmenée dans un tunnel et on est arrivées au ciel. Il y a des fleurs merveilleuses au ciel. J'étais avec Dieu et Jésus. Ils ont dit que je devais repartir pour retrouver ma maman parce qu'elle était bouleversée. Ils ont dit que je devais finir ma vie. Alors je suis revenue et je me suis réveillée.

Le tunnel où je suis allée était long et très noir. On avançait très vite dedans. Au bout il y avait de la lumière. Quand nous avons vu la lumière, j'ai été très contente. Pendant longtemps j'ai voulu y retourner. Je veux toujours retourner à cette lumière quand je mourrai. [...]"

Les enfants perçoivent l'EMI qu'ils ont vécue d'une manière très positive et parlent mêrme des êtres qui les ont aidés de "l'autre côté" avec une grande affection. Les enfants ne s'effrayent jamais de l'EMI, comme cela est arrivé à des adultes, mais au contraire ils manifestent un intérêt et un attachement certains pour cet état dont ils ont fait l'expérience.

Il est intéressant également de se demander quelle perception ont ces enfants de leur âge au cours de l'EMI. Ont-ils l'impression d'être des enfants ou des adultes? Au cours de ses travaux, le Dr. Moody s'est aperçu que la plupart d'entre eux se sont sentis adultes pendant leur EMI, sans pouvoir pourtant expliquer comment ils en sont certains. Il rapporte le cas d'une femme qui avait eu une EMI lorsqu'elle n'avait que sept ans:

"C'était un jour, vers midi, quand j'avais sept ans. Je revenais de l'école pour déjeuner à la maison. Il y avait une plaque de glace au milieu de la route et j'ai couru pour glisser comme font les gosses. Quand je suis arrivée dessus, j'ai si bien glissé que je suis tombée et que je me suis cognée la tête. Je me suis relevée et je suis rentrée à la maison, pas très loin de là, mais je ne me sentais vraiment pas dans mon assiette.

Ma mère m'a demandé ce qui n'allait pas et je lui ai raconté que j'avais glissé et que j'étais tombée en me cognant la tête. Elle m'a donné une aspirine, mais quand j'ai voulu l'avaler, je n'arrivais pas à trouver ma bouche.

En voyant cela, elle m'a aussitôt fait allonger et elle a appelé le docteur. C'est à ce moment que je suis "passée". Je suis restée dans le bleu pendant douze heures et, pendant tout ce temps, ils ne savaient pas si j'allais vivre ou mourir.

Bien sûr, je ne me souviens de rien de tout ça. Ce dont je me rappelle, c'est que je marchais dans un jardin plein de grandes fleurs. [...] Il faisait chaud dans ce jardin et il y avait beaucoup de lumière; c'était très beau.

J'ai regardé dans tout le jardin et j'ai vu cet Être ?. Le jardin était extraordinairement beau, mais tout devenait terne en sa présence. Je me sentais complètement aimée et complètement nourrie par sa présence. C'était le sentiment le plus merveilleux que j'aie jamais connu. D'ailleurs, cela s'est produit il y a plusieurs années, mais je ressens toujours cette impression.

L'Être m'a dit, sans mots: "Allons, tu dois repartir." Et je lui ai répondu de la même façon: "Oui." Il m'a demandé pourquoi je voulais rentrer dans mon corps et je lui ai dit: "Parce que ma mère a besoin de moi."

A ce moment-là, je me souviens de m'être retrouvée en train de descendre dans le tunnel et la lumière devenait de plus en plus petite. Et quand elle a complètement disparu, je me suis réveillée. [...]

Quand je repense à cette expérience, je me rends compte que j'étais complètement adulte quand j'étais en sa présence. Comme je vous l'ai dit, je n'avais que sept ans, mais je sais que j'étais adulte."

Auteur: Internet

Info: laplusquevive.canalblog.com, Paul Ohlott, 15 octobre 2012

[ gamins ] [ mômes ] [ maturité immanente ] [ moi supérieur ]

intrications

Les scientifiques qui étudient le cerveau ont découvert que cet organe opère simultanément jusqu'à 11 dimensions différentes, créant des structures multivers qui présentent "un monde que nous n'avions jamais imaginé".

En utilisant un système mathématique avancé, les chercheurs ont pu montrer des structures architecturales qui apparaissent lorsque le cerveau doit traiter l'information, avant de se désintégrer et disparaitre. Leurs résultats, publiés dans la revue Frontiers in Computational Neuroscience, révèlent les processus extrêmement complexes impliqués dans la création de structures neuronales, ce qui pourrait aider à expliquer pourquoi le cerveau est si difficile à comprendre et à associer sa structure à sa fonction.

L'équipe, dirigée par des scientifiques de l'EPFL en Suisse, effectuait des recherches dans le cadre du projet Blue Brain, une initiative visant à créer une reconstruction biologiquement détaillée du cerveau humain. En travaillant d'abord sur les cerveaux des rongeurs, l'équipe a utilisé des simulations de supercalculateurs pour étudier les interactions complexes dans différentes de ses régions. Dans cette dernière étude, les chercheurs ont pu approfondir les structures du réseau neuronal du cerveau en utilisant la topologie algébrique - un système utilisé pour décrire des réseaux avec des espaces et des structures en constante évolution.

C'est la première fois que cette branche des mathématiques est appliquée aux neurosciences. "La topologie algébrique est comme un télescope et un microscope en même temps. Elle peut zoomer dans les réseaux pour trouver des structures cachées - les arbres dans la forêt - et voir les espaces vides - les clairières - tout en même temps", précise Kathryn Hess. Dans l'étude, les chercheurs ont effectué de multiples tests sur le tissu cérébral virtuel pour découvrir des structures cérébrales qui n'apparaitraient jamais par hasard. Ils ont ensuite effectué les mêmes expériences sur des tissus cérébraux réels afin de confirmer leurs résultats virtuels. Ils ont découvert que lorsqu'on présente un stimulus au tissu virtuel, des groupes de neurones forment une clique. Chaque neurone se connecte à tous les autres neurones de manière très spécifique pour produire un objet géométrique précis. Plus il y a de neurones dans une clique, plus les dimensions sont élevées. Dans certains cas, les chercheurs ont découvert des cliques avec jusqu'à 11 dimensions différentes.

Les structures s'assemblent en des enceintes qui forment des trous à haute dimension que l'équipe a nommé cavités. Une fois que le cerveau a traité l'information, la clique et la cavité disparaissent.

Multivers du cerveau. "L'apparition de ces cavités high-dimensionnelles lorsque le cerveau traite des informations signifie que les neurones du réseau réagissent aux stimuli d'une manière extrêmement organisée", a déclaré l'un des chercheurs, Ran Levi. "C'est comme si le cerveau réagit à un stimulus en construisant puis en rasant une tour de blocs multidimensionnels, en commençant par des tiges (1D), des planches (2D), puis des cubes (3D), puis des géométries plus complexes avec 4D, 5D, etc. La progression de l'activité à travers le cerveau ressemble à un château de sable multidimensionnel qui se matérialise hors du sable puis se désintègre ", a-t-il déclaré. Henry Markram, directeur de Blue Brain Project, avance que les résultats pourraient aider à expliquer pourquoi le cerveau est si difficile à comprendre. "Les mathématiques appliquées habituellement aux réseaux d'étude ne peuvent pas détecter les structures et les espaces à grande dimension que nous voyons maintenant clairement", a-t-il déclaré. "Nous avons découvert un monde que nous n'avions jamais imaginé. Il y a des dizaines de millions de ces objets, même dans un petit segment du cerveau, à travers sept dimensions. Dans certains réseaux, nous avons même trouvé des structures allant jusqu'à onze dimensions". Les résultats indiquent que le cerveau traite les stimuli en créant ces cliques et cavités complexes, de sorte que la prochaine étape sera de savoir si notre capacité à effectuer des tâches compliquées nécessite ou non la création de ces structures multidimensionnelles.

Dans une interview par courrier électronique avec Newsweek, Hess dit que la découverte nous rapproche de la compréhension d' "un des mystères fondamentaux de la neuroscience: le lien entre la structure du cerveau et la façon dont elle traite l'information". En utilisant la topologie algébrique l'équipe a pu découvrir "la structure hautement organisée cachée dans les modèles de tir apparemment chaotiques des neurones, une structure qui était invisible jusqu'à ce que nous l'examinions avec ce filtre mathématique particulier". Hess dit que les résultats suggèrent que lorsque nous examinons l'activité du cerveau avec des représentations à faible dimension, nous n'observons que l'activité réelle qui se déroule. Cela signifie que nous pouvons voir des informations, mais pas l'image complète. "Alors, dans un sens, nos découvertes peuvent expliquer pourquoi il a été si difficile de comprendre la relation entre la structure et la fonction du cerveau", explique-t-elle.  

"Le schéma de réponse stéréotypique que nous avons découvert indique que le circuit répond toujours aux stimuli en construisant une séquence de représentations géométriques commençant dans des dimensions faibles et en ajoutant des dimensions progressivement plus élevées, jusqu'à ce que l'accumulation s'arrête soudainement et s'effondre: une signature mathématique pour les réactions à stimuli. "Pour le travail futur, nous avons l'intention d'étudier le rôle de la plasticité - le renforcement et l'affaiblissement des connexions en réponse aux stimuli - avec les outils de topologie algébrique. La plasticité est fondamentale pour le processus mystérieux d'apprentissage, et nous espérons que nous pourrons donner un nouvel aperçu de ce phénomène", a-t-elle ajouté.

Auteur: Internet

Info: https://www.newsweek.com/brain-structure-hidden-architecture-multiverse-dimensions-how-brain-works-6243006/12/17 by Hannah Osborne - Ici FLP regrette sa volonté réitérée de ne pas insérer d'images dans les textes. Elles sont ici très parlantes.

[ simultanéïté ] [ réfléchir ] [ réflexion humaine modélisée ]

microbiologie

Comment le microbiome* influence notre santé 

Nous ne sommes jamais seuls. En plus des 30 000 milliards de cellules humaines, notre corps abrite quelque 39 000 milliards de microbes – bactéries, champignons et protozoaires qui vivent dans nos intestins, nos poumons, notre bouche, notre nez, notre peau et ailleurs dans tout le corps. Les ensembles d’organismes présents dans et sur notre corps, le " microbiote ", font partie d’habitats microbiens plus larges, ou " microbiomes ", qui englobent tous les génomes viraux et cellulaires, les protéines codées et d’autres molécules dans leur environnement local. (Cependant,  il existe une certaine ambiguïté  dans les définitions, de sorte que l'utilisation des termes varie souvent.)

Bien que le microbiome soit récemment devenu un sujet brûlant en raison de son importance potentielle pour notre santé, ce n'est pas un concept nouveau. Certains font remonter ses origines au XVIIe siècle, lorsque le microbiologiste néerlandais Antonie van Leeuwenhoek a décrit pour la première fois de minuscules organismes qu'il avait prélevés dans sa bouche et observés sous un microscope artisanal. Tout au long des années 1900 et au début des années 2000, un certain nombre de découvertes ont attiré l'attention des gens sur les microbes vivant à l'intérieur de nous, mais ce domaine a reçu une attention accrue en 2007 lorsque les National Institutes of Health ont lancé le projet sur le microbiome humain. Depuis lors, les scientifiques ont catalogué de manière de plus en plus détaillée la biodiversité microbienne du corps humain. Ils ont découvert que les microbiomes sont distincts dans tout le corps : la composition microbienne de l’intestin, par exemple, est très différente de celle de la bouche. Ils en sont également venus à reconnaître qu’il n’existe pas de microbiome " ​​normal ". Au contraire, comme pour les empreintes digitales, chacun abrite une sélection unique d’espèces et de souches microbiennes.

Ces microbes jouent de nombreux rôles, depuis la protection contre les agents pathogènes et le réglage de nos réponses immunitaires jusqu'à la digestion des aliments et la synthèse des nutriments. Pour cette raison, lorsqu’un microbiome est désorganisé – par exemple à cause d’une mauvaise alimentation, de maladies infectieuses, de médicaments ou de facteurs environnementaux – cela peut avoir un effet d’entraînement sur notre santé. Des microbiomes malsains ont été associés au cancer, aux maladies cardiaques et pulmonaires, à l’inflammation et aux maladies inflammatoires de l’intestin. On pense même que les microbes régulent l’axe intestin-cerveau, une autoroute de communication qui relie le cerveau au système nerveux entérique, qui contrôle les intestins. Aujourd’hui, la médecine cible de plus en plus les microbiomes pour traiter diverses maladies. Par exemple, les greffes fécales contenant un microbiote sain sont parfois utilisées pour traiter des infections bactériennes graves du côlon.

Malgré une accélération de la recherche sur le microbiome au cours des dernières décennies, qui a donné naissance à de nouvelles technologies génomiques puissantes, de nombreuses questions fondamentales restent sans réponse complète. Comment acquérons-nous le microbiote et comment la communauté évolue-t-elle tout au long de notre vie ? Quel est l’impact des différents environnements et modes de vie sur le microbiome ? Comment le microbiome peut-il provoquer ou être utilisé pour traiter des maladies ? Ces questions et bien d’autres alimentent la recherche biologique et nous aident à mieux comprendre qui et ce qui fait de nous ce que nous sommes.

Quoi de neuf et remarquable

D’où vient notre microbiome ? Plusieurs études réalisées au cours de la dernière année ont donné des indications. Les bébés acquièrent la plupart de leurs microbes de leur mère à la naissance et dans les mois qui suivent. Mais il s’avère que les mères ne partagent pas seulement des organismes microbiens avec leurs bébés, elles partagent également des gènes microbiens. Dans une étude de 2022 publiée dans Cell , des scientifiques ont révélé que de courtes séquences d'ADN appelées éléments mobiles peuvent passer des bactéries de la mère aux bactéries du bébé, même des mois après la naissance. Comme je l'ai déjà signalé dans  Quanta , il est probable que ces gènes pourraient aider à développer un microbiome intestinal plus performant chez le bébé, ce qui pourrait à son tour développer davantage son système immunitaire.

La transmission ne se produit pas seulement à la naissance. En fait, les microbiomes sont incroyablement dynamiques et peuvent changer radicalement au cours de la vie d’une personne. Dans un article de Quanta publié l’année dernière, j’ai rendu compte de l’analyse mondiale la plus complète de la transmission du microbiome à ce jour. À l’aide de nouveaux outils génomiques, une équipe de biologistes italiens a retracé plus de 800 000 souches de microbes entre familles, colocataires, voisins et villages dans 20 pays. Ils ont découvert que les microbes sautent beaucoup entre les personnes, en particulier entre les conjoints et les colocataires, qui passent beaucoup de temps ensemble. Ces résultats suggèrent que certaines maladies qui ne sont pas considérées comme contagieuses pourraient avoir un aspect contagieux si elles impliquent le microbiome. Cependant, cette idée est spéculative et sera sûrement débattue et étudiée dans les années à venir.

Les connaissances sur la manière dont nous acquérons le microbiome et son impact sur notre corps ne proviennent pas uniquement d’études réalisées sur des humains. D’autres animaux possèdent également des microbiomes essentiels à leur santé et à leur développement – ​​et plusieurs études récentes ont établi des liens entre les microbes intestinaux et le cerveau. En 2019, Quanta a signalé que le comportement de peur diffère entre les souris ayant des microbiomes différents, et en 2022, nous avons rendu compte de la manière dont les microbiomes influencent les compétences sociales et la structure cérébrale du poisson zèbre.

Auteur: Internet

Info: https://www.quantamagazine.org/ - 11 03 2024 - Yasemin Saplakogku. *Pour préciser : Le terme microbiote est suivi du nom de l'environnement dans lequel il se trouve. Par exemple, le « microbiote intestinal » fait référence au microbiote présent dans les voies intestinales. Le microbiome fait référence à l'ensemble des gènes hébergés par des micro-organismes, ce que l'on appelle le théâtre d'activité.

[ orchestre invisible du corps ] [ Des bactéries aux organes ]

machine-homme

Le début d’un gros problème: Google hallucine sur les… hallucinations de ChatGPT

Le moteur de recherche s’est basé sur une information inventée par ChatGPT pour fournir une réponse erronée. Selon un expert, ce genre de fausses informations risquent de se multiplier

(photo) Image créée le 4 octobre 2023 par le générateur de Bing de Microsoft, avec la requête "an egg melting slowly in an oven, very realistic photograph".

Observez bien l’image illustrant cet article: elle est impossible à reproduire dans la vie réelle. Et pour cause, il s’agit d’une image créée avec le générateur d’illustrations de Bing, appartenant à Microsoft. L’auteur de ces lignes a écrit la commande, en anglais, "un œuf fondant lentement dans un four, photographie très réaliste". Et Bing a ensuite affiché un résultat convaincant et de qualité. Un peu comme on lui demande de dessiner un tyrannosaure rose nageant dans le lac Léman. Dopés à l’intelligence artificielle (IA), les générateurs d’images peuvent absolument tout faire.

Mais lorsqu’il s’agit de répondre factuellement à des questions concrètes, l’IA se doit d’être irréprochable. Or ce n’est pas toujours le cas. Pire encore, des systèmes d’intelligence artificielle peuvent se nourrir entre eux d’erreurs, aboutissant à des "hallucinations" – noms courants pour les informations inventées de toutes pièces par des agents conversationnels – qui en créent de nouvelles.

Un œuf qui fond

Récemment, un internaute américain, Tyler Glaiel, en a fait l’éclatante démonstration. Le développeur informatique a d’abord effectué une simple requête sur Google, "can you melt eggs", soit "peut-on faire fondre des œufs". Réponse du moteur de recherche: "Oui, un œuf peut être fondu. La façon la plus courante de faire fondre un œuf est de le chauffer à l’aide d’une cuisinière ou d’un four à micro-ondes". Google a affiché cette réponse loufoque (un œuf durcit, il ne fond pas, évidemment) dans ce qu’on appelle un "snippet", soit une réponse extraite d’un site web, affichée juste en dessous de la requête. Google montre depuis des années des "snippets", grâce auxquels l’internaute n’a pas à cliquer sur la source de l’information, et reste ainsi dans l’univers du moteur de recherche.

Quelle était la source de cette fausse information? Le célèbre site Quora.com, apprécié de nombreux internautes, car chacun peut y poser des questions sur tous les sujets, n’importe qui pouvant répondre aux questions posées. N’importe qui, dont des agents conversationnels. Quora utilise ainsi des systèmes d’IA pour apporter certaines réponses. Dans le cas présent, le site web indique que c’est ChatGPT qui a rédigé cette "hallucination" sur les œufs. Google s’est donc fait avoir par Quora, qui lui-même s’est fait avoir par ChatGPT… Ou plus précisément par l’une de ses anciennes versions. "Quora utilise l’API GPT-3 text-davinci-003, qui est connue pour présenter fréquemment de fausses informations par rapport aux modèles de langage plus récents d’OpenAI", explique le site spécialisé Ars Technica. Expérience faite, aujourd’hui, cette grosse erreur sur l’œuf ne peut pas être reproduite sur ChatGPT.

Risque en hausse

Mais avec de plus en plus de contenu produit par l’IA et publié ensuite sur le web, la menace existe que des "hallucinations" se nourrissent entre elles et se multiplient ainsi dans le domaine du texte – il n’y a pas encore eu de cas concernant des images. "Il est certain que le risque d’ hallucination va augmenter si les utilisateurs ne demandent pas à l’IA de s’appuyer sur des sources via la recherche internet. Beaucoup de contenu en ligne est déjà, et va être généré par des machines, et une proportion sera incorrecte en raison d’individus et contributeurs soit mal intentionnés, soit n’ayant pas les bonnes pratiques de vérification des sources ou de relecture des informations", estime Rémi Sabonnadiere, directeur de la société Effixis, basée à Saint-Sulpice (VD), spécialisée dans les modèles de langage et l’IA générative.

Est-ce à dire que Google pourrait devenir moins fiable? "Difficile à dire, cela dépendra surtout de l’utilisation que nous en faisons, poursuit l’expert. Il y a déjà beaucoup de contenu faux en ligne de nos jours quand nous sommes sur Google, mais avec une bonne recherche et un esprit critique, nous ne tombons pas dans les pièges. Il en va de même avec l’utilisation de l’intelligence artificielle. Avec l’IA générative, les contenus erronés, biaisés et tendancieux vont être de grande qualité en termes de forme, convaincants et bien écrits, rendant l’identification difficile."

Modèles spécialisés

Mais des efforts sont réalisés pour minimiser ces risques. Selon Rémi Sabonnadiere, l’industrie investit énormément dans la recherche et le développement pour minimiser ces problèmes. "Les créateurs de LLM [grands modèles de langage] cherchent à améliorer la précision et la fiabilité des informations générées. Parallèlement, l’émergence de modèles spécialisés dans des domaines comme la médecine, le droit, ou la finance est une tendance encourageante, car ils sont souvent mieux armés pour fournir des informations précises et fiables."

Reste que la fusion entre moteurs de recherche et agents conversationnels – que ce soit Bard pour Google ou Bing pour Microsoft – va compliquer la situation. On avait déjà vu Bard afficher une grossière erreur, lors de son lancement, concernant le télescope James Webb. Les géants de la tech tentent de réduire ces erreurs. Mais les utilisateurs doivent se former en conséquence, affirme Rémi Sabonnadiere, et mieux maîtriser les "prompts", soit les commandes texte: "Maîtriser les prompts est une compétence essentielle pour naviguer dans l’ère de l’information générée par l’IA. Une formation adéquate en ingénierie de prompt peut aider à prévenir les risques liés aux hallucinations de l’IA et aux informations erronées". A noter qu’Effixis a créé à ce propos une formation pour répondre à des besoins spécifiques sur les "prompts".

Auteur: Internet

Info: Le Temps.ch, 5 octobre 2023, par Anouch Seydtaghia

[ machine-homme ] [ sémantique hors-sol ] [ invite de commande langagière ]

traumatisme

Elle donne de l'amour aux morts.
"Jamais de ma vie je ne me suis sentie aussi maladroite - sauf peut-être pour mon premier baiser ou la première fois que j'ai fait l'amour. Je peux vous dire que le temps paraît drôlement long quand on se retrouve tout seul avec un vieillard mort, un rasoir rose à la main".
Caitlin Doughty, belle brune née à Hawaï, est extrêmement connue aux Etats-Unis pour sa série de vidéos Internet "Demandez à un croque-mort" (Ask a mortician). Entrepreneur en pompes funèbres, elle milite en faveur de pratiques funéraires plus humaines et surtout plus "intimes", disons, affectueuses, enfin... difficile de trouver le mot adéquat. Il s'agit d'aider les gens à vaincre leur peur des cadavres, même et surtout quand c'est celui d'un proche : lavez-le vous-même, encourage-t-elle. Donnez-lui les derniers soins. Lui, ça ne lui fera ni chaud ni froid. Mais vous... cela vous aidera.
Dans un livre récemment publié aux éditions Payot-Rivages (Chroniques de mon crématorium), Caitlin raconte qu'a priori rien ne la destinait à manipuler des restes humains. Sur son site Internet, on peut lire que ses "parents avaient peu de raison de penser qu'elle finirait par gagner sa vie en sondant les limites séparant les morts des vivants. C'est seulement lorsqu'elle s'est mise à poser des questions bizarres, qu'ils ont commencé comprendre : "Maman, si je me trouvais en haut d'une falaise et que je glissais, si mon corps se fracassait contre les rochers, est-ce que tu serais triste ?".
Tout vient d'un accident auquel elle assiste, à l'âge de 8 ans. Sous ses yeux, dans un centre commercial, une petite fille gravit une rambarde puis s'écrase 10 mètres plus bas, la tête la première sur le rebord d'un comptoir, dans un bruit d'os et de chair broyée. Caitlin n'en dort plus. "C'est comme si la petite fille n'en finissait pas de tomber dans un puits de terreur au beau milieu de mon corps".
Tout peut donc s'arrêter d'une seconde à l'autre ? Pour combattre cette hantise, Caitlin accomplit d'abord des petits rituels. Faire le tour de la maison trois fois avant de nourrir le chien. Marcher sur les dalles impaires pour aller à l'école... Ces tics disparaissent peu à peu, sans que cela ne résolve rien. Après le lycée, Caitlin rédige une thèse sur le sexe démoniaque dans l'imaginaire de la sorcellerie au XVe siècle. Puis, au lieu de chercher du travail comme historienne, elle se met à envoyer son curriculum à toutes les entreprises funéraires de Californie, essuyant d'innombrables refus jusqu'à ce qu'une petite firme spécialisée dans l'incinération l'accepte. Elle n'a strictement aucune expérience.
A 23 ans, le premier jour de son embauche, le patron lui tend un rasoir de plastique rose et lui demande de raser le visage d'un homme mort de cancer à 70 ans. Elle doit donc toucher le cadavre. Et en douceur : la peau des morts ne cicatrise pas. La moindre blessure serait du plus mauvais effet sur la famille venu leur dire adieu. Après avoir fixé le corps pendant dix longues minutes en essayant de se convaincre qu'il s'agit juste d'une carcasse d'animal, Caitlin se penche sur le défunt (qu'elle nomme Byron) et, craignant de lui faire mal, se met doucement à le raser...car "Byron était bien autre chose qu'une viande avariée : une créature noble et féerique, au même titre qu'une licorne ou qu'un griffon".
Pour son patron, l'épreuve est réussie. Caitlin désormais sera en charge du travail principal. A elle d'aller chercher, parmi les "cercueils" (boîtes) en carton empilés dans la salle froide, celui des morts ayant reçu leur permis de crémation. Une fois qu'elle les a trouvés, parfois sous une pile, Caitlin doit charger l'élu sur une table roulante aussi difficile à manier qu'un wagon de mineur avant de pousser son contenu dans la chaudière à 800°.
Chaque crémation prend environ deux heures, au cours de laquelle elle doit ouvrir la porte du four et munie d'une fourche, déplacer le cadavre en combustion pour le positionner correctement dans le coeur de la flamme. C'est salissant. Mais Caitlin ne trouve pas cela sale, au contraire : lorsque le corps a été entièrement brûlé, elle effectue avec son râteau un va-et-vient presque hypnotique qu'elle compare aux mouvements des moines qui chaque matin brossent des motifs de vague dans les graviers des jardins zen. Les cendres viennent à elle, mêlées d'os tièdes. Les cendres lui recouvrent les cheveux, s'infiltrent sous ses ongles, lui imbibent les pores de leur odeur étrange... Elle prend ses repas où elle peut, cherchant un abri, terrifiée à l'idée qu'il y ait des "des gens" dans ses nouilles. Mais heureuse d'avoir pu transformer leur corps en une poudre si douce et si légère.
Caitlin parle de tout, même du putride, avec des mots simples et lumineux. Elle parle aussi de la difficulté qu'il y a à draguer des garçons lorsqu'elle sort du travail, traînant après elle l'odeur tenace du crématorium. Et de la magie qui consiste à clore les paupières et la bouche d'un cadavre, dont il faut masser les muscles pour lui donner l'expression apaisée. Ce contact peau à peau c'est sa thérapie quotidienne. Le livre, rédigé six ans après ses débuts dans le crématorium, retrace l'histoire d'une réconciliation avec soi-même. Ses mots ne sont pas sans rappeler ceux du livre Mille cercueils, bouleversant documentaire consacré à la morgue improvisée de Kamaishi dans laquelle - après le grand séisme du 11 mars 2011 au Japon - des survivants se sont battus pour redonner aux morts un nom, un visage et une famille. Il y a de la beauté dans le rapport aux cadavres. Une beauté extrêmement proche parfois de ces gestes amoureux qui nous réconcilient avec ce corps que nous aimons si peu. Et pourtant, c'est ce corps-là que l'autre désire. C'est ce corps-là que quelqu'un caresse, même lorsque nous n'y sommes plus... qu'en souvenir. Il y a donc quelque chose de précieux en lui ?

Auteur: Giard Agnes

Info: 7 avril 2015

[ thérapie ]

Intelligence artificielle

OpenAI présente Super Alignment : Ouvrir la voie à une IA sûre et alignée

La présentation par OpenAI de son développement du super alignement est extrêmement prometteuse pour l'humanité. Grâce à ses capacités étendues, il est en mesure de répondre à certains des problèmes les plus urgents auxquels notre planète est confrontée. Le risque de déresponsabilisation, voire d'anéantissement de l'humanité, est l'un des graves dangers associés à l'émergence de la superintelligence.

L'arrivée du super-alignement

Le super-alignement peut sembler une possibilité lointaine, mais il pourrait se matérialiser dans les dix prochaines années. Nous devons créer de nouvelles structures de gouvernance et traiter le problème de l'alignement des superintelligences afin de maîtriser efficacement les risques qui y sont associés.

Superalignement de l'IA et de l'homme : Le défi actuel

Garantir que les systèmes d'IA, qui sont beaucoup plus intelligents que les humains, s'alignent sur les intentions de ces derniers constitue un obstacle de taille. Actuellement, nos techniques d'alignement de l'IA, telles que l'apprentissage par renforcement à partir du retour d'information humain, reposent sur la supervision humaine. Cependant, lorsqu'il s'agit de systèmes d'IA dépassant l'intelligence humaine, nos méthodes d'alignement actuelles deviennent inadéquates. Pour y remédier, nous avons besoin de nouvelles percées scientifiques et techniques.

OpenAI a mis à disposition ses modèles de cohérence pour la génération d'œuvres d'art par l'IA

Surmonter les hypothèses et intensifier les efforts d'alignement

Plusieurs hypothèses qui guident actuellement le développement de l'IA risquent d'échouer lorsque nous entrerons dans l'ère de la superintelligence. Il s'agit notamment de la capacité de nos modèles à identifier et à contourner la supervision au cours de la formation, ainsi que de leurs caractéristiques de généralisation favorables au cours du déploiement.

Un chercheur d'alignement automatique doté d'une intelligence proche de celle de l'homme, c'est ce que l'OpenAI vise à construire. L'objectif est d'intensifier les efforts et d'aligner itérativement la superintelligence en utilisant une grande puissance de calcul.

Construire les bases d'un super-alignement

Pour atteindre son objectif de chercheur en alignement automatisé, l'OpenAI a identifié trois étapes clés :

Se transformer en expert et avoir un impact significatif sur le monde de la science des données.

1. Développer une méthode de formation évolutive

OpenAI se concentrera sur la création d'une stratégie de formation qui s'adapte bien. Cette méthode sera essentielle pour apprendre aux systèmes d'IA à effectuer des activités difficiles à évaluer pour les humains.

2. Validation du modèle résultant

Il est essentiel de valider l'efficacité du chercheur d'alignement après sa construction. Pour s'assurer que le modèle est conforme aux intentions humaines et qu'il fonctionne comme prévu, l'OpenAI le soumettra à des tests rigoureux.

3. Test de stress du pipeline d'alignement

OpenAI soumettra son pipeline d'alignement à des tests de stress approfondis pour s'assurer de sa durabilité. En soumettant ses systèmes à des situations difficiles, elle pourra trouver d'éventuelles failles et les corriger.

Exploiter les systèmes d'IA pour la supervision et la généralisation

L'OpenAI utilisera des systèmes d'IA pour aider à l'évaluation d'autres systèmes d'IA afin de résoudre la difficulté de superviser des tâches qui sont difficiles à juger pour les humains. Cette méthode de supervision évolutive vise à garantir la réussite de l'alignement. Les chercheurs se pencheront également sur la généralisation de la surveillance, qui permettra aux systèmes d'IA de gérer des activités qui ne sont pas sous le contrôle de l'homme.

Validation de l'alignement : Robustesse et interprétabilité

Pour garantir l'alignement des systèmes d'IA, il est nécessaire de se concentrer sur deux facteurs essentiels : la robustesse et l'interprétabilité. Afin de découvrir d'éventuels problèmes d'alignement, l'OpenAI examinera les éléments internes de ses systèmes et automatisera la recherche de comportements problématiques.

Tests adverses : Détection des désalignements

OpenAI entraînera délibérément des modèles mal alignés pour évaluer l'efficacité de ses méthodes d'alignement. Elle peut évaluer l'efficacité de ses stratégies d'identification et de résolution des désalignements en testant ces modèles de manière rigoureuse et contradictoire.

Évolution des priorités de recherche et collaboration

L'OpenAI est consciente qu'à mesure qu'elle en apprendra davantage sur la question de l'alignement des superintelligences, ses objectifs de recherche évolueront. Les meilleurs chercheurs et ingénieurs en apprentissage automatique seront réunis pour travailler sur ce projet. Afin de créer de nouvelles techniques et de les déployer à grande échelle, l'OpenAI encourage les contributions d'autres équipes et souhaite publier plus d'informations sur sa feuille de route à l'avenir.

L'OpenAI est néanmoins optimiste, même si le défi de l'alignement de la superintelligence est ambitieux et que le succès n'est pas garanti. Elle a réalisé des tests préliminaires encourageants et dispose de mesures utiles pour suivre le développement. L'OpenAI est d'avis qu'un effort ciblé et coopératif peut aboutir à une résolution.

L'équipe dédiée de l'OpenAI : Leaders et collaboration

Le cofondateur et scientifique en chef d'OpenAI, Ilya Sutskever, a fait de l'alignement de la superintelligence le principal sujet de son étude. Il codirigera le groupe avec Jan Leike, responsable de l'alignement. L'équipe est composée de chercheurs et d'ingénieurs talentueux issus de l'ancienne équipe d'alignement de l'OpenAI ainsi que de chercheurs d'autres équipes de l'entreprise.

OpenAI recherche activement des universitaires et des ingénieurs de haut niveau pour se joindre à ses efforts. Ils souhaitent diffuser largement les résultats de leurs travaux, qu'ils considèrent comme essentiels à leur objectif d'aider à l'alignement et à la sécurité des modèles non-OpenAI.

Notre avis

Les efforts de la nouvelle équipe Superalignment complètent ceux d'OpenAI pour rendre les modèles existants comme ChatGPT plus sûrs. Les différents problèmes posés par l'IA, tels que les abus, les perturbations économiques, la désinformation, les préjugés, la discrimination, la dépendance et la surdépendance, sont également au centre des préoccupations de l'OpenAI. Elle collabore avec des professionnels pluridisciplinaires pour s'assurer que ses solutions techniques répondent à des problèmes sociétaux et humains plus importants.

En se consacrant à la création de systèmes d'IA sûrs et compatibles, OpenAI est à l'origine de technologies révolutionnaires qui influenceront la manière dont l'humanité fonctionnera à l'avenir.

Auteur: Sakshi Khanna

Info: https://www.analyticsvidhya.com/blog/author/sakshi_raheja/ - Publié le 8 juillet 2023

[ homme-machine ] [ machine-homme ] [ conservation du pouvoir ] [ prépondérance de l'humain ]

polypeptides

Les biologistes dévoilent les formes moléculaires de la vie

On vous décrit la quête visant à comprendre comment les protéines se plient rapidement et élégamment pour prendre des formes qui leur permettent d'effectuer des tâches uniques.

Pour le hula hoop, vous vous levez et faites pivoter vos hanches vers la droite et vers la gauche. Pour faire du vélo, on s'accroupit, on tend les bras et on pédale sur les jambes. Pour plonger dans une piscine, vous étendez les bras, rentrez le menton et vous penchez en avant. Ces formes corporelles nous permettent d’entreprendre certaines actions – ou, comme pourrait le dire un biologiste, notre structure détermine notre fonction.

Cela est également vrai au niveau moléculaire. Chaque tâche imaginable effectuée par une cellule possède une protéine conçue pour l'exécuter. Selon certaines estimations, il existe 20 000 types différents de protéines dans le corps humain : certaines protéines des cellules sanguines sont parfaitement conçues pour capter les molécules d'oxygène et de fer, certaines protéines des cellules cutanées fournissent un soutien structurel, etc. Chacun a une forme adaptée à son métier. 

Cependant, si une protéine se replie mal, elle ne peut plus fonctionner, ce qui peut entraîner un dysfonctionnement et une maladie. En comprenant comment les protéines se replient, les biologistes gagneraient non seulement une compréhension plus approfondie des protéines elles-mêmes, mais pourraient également débloquer de nouvelles façons de cibler les protéines liées à la maladie avec de nouveaux médicaments.

Cela s’est avéré être un formidable défi scientifique. Chaque protéine commence par une chaîne de molécules plus petites liées appelées acides aminés. Lorsque les acides aminés s'alignent dans l'ordre dicté par un gène, ils se plient et prennent la forme appropriée de la protéine en quelques microsecondes – un phénomène qui a stupéfié les scientifiques du XXe siècle lorsqu'ils l'ont découvert. 

Dans les années 1950, le biochimiste Christian Anfinsen a émis l’hypothèse qu’il devait y avoir un code interne intégré à la chaîne d’acides aminés qui détermine la manière dont une protéine doit se replier. Si tel était le cas, pensait-il, il devrait exister un moyen de prédire la structure finale d'une protéine à partir de sa séquence d'acides aminés. Faire cette prédiction est devenu connu sous le nom de problème de repliement des protéines. Depuis, certains scientifiques ont redéfini le problème en trois questions liées : Qu'est-ce que le code de pliage ? Quel est le mécanisme de pliage ? Pouvez-vous prédire la structure d’une protéine simplement en regardant sa séquence d’acides aminés ? 

Les biologistes ont passé des décennies à tenter de répondre à ces questions. Ils ont expérimenté des protéines individuelles pour comprendre leurs structures et construit des programmes informatiques pour déduire des modèles de repliement des protéines. Ils ont étudié la physique et la chimie des molécules d’acides aminés jusqu’au niveau atomique pour découvrir les règles du repliement des protéines. Malgré cela, les biologistes n'ont fait que des progrès hésitants dans la compréhension des règles de repliement internes d'une protéine depuis qu'Anfinsen a exposé le problème.

Il y a quelques années, ils ont réalisé une avancée décisive lorsque de nouveaux outils d’intelligence artificielle ont permis de résoudre une partie du problème. Les outils, notamment AlphaFold de Google DeepMind, ne peuvent pas expliquer comment une protéine se replie à partir d'une chaîne d'acides aminés. Mais étant donné une séquence d’acides aminés, ils peuvent souvent prédire la forme finale dans laquelle elle se replie. 

Ce n’est que dans les décennies à venir qu’il deviendra clair si cette distinction – savoir comment une protéine se replie par rapport à ce en quoi elle se replie – fera une différence dans des applications telles que le développement de médicaments. Le magicien doit-il révéler le tour de magie ?

Quoi de neuf et remarquable

Début mai, Google DeepMind a annoncé la dernière itération de son algorithme de prédiction des protéines, appelé AlphaFold3, qui prédit les structures non seulement de protéines individuelles, mais également de protéines liées les unes aux autres et d'autres biomolécules comme l'ADN et l'ARN. Comme je l’ai signalé pour Quanta, cette annonce est intervenue quelques mois seulement après qu’un algorithme concurrent de prédiction des protéines – RosettaFold All-Atom, développé par le biochimiste David Baker de la faculté de médecine de l’Université de Washington et son équipe – a annoncé une mise à niveau similaire. " Vous découvrez désormais toutes les interactions complexes qui comptent en biologie ", m'a dit Brenda Rubenstein, professeure agrégée de chimie et de physique à l'Université Brown. Il reste néanmoins un long chemin à parcourir avant que ces algorithmes puissent déterminer les structures dynamiques des protéines lors de leur déplacement dans les cellules. 

Parfois, les protéines agissent de manière imprévisible, ce qui ajoute une autre difficulté au problème du repliement. La plupart des protéines se replient en une seule forme stable. Mais comme Quanta l’a rapporté en 2021, certaines protéines peuvent se replier sous plusieurs formes pour remplir plusieurs fonctions. Ces protéines à commutation de plis ne sont pas bien étudiées et personne ne sait quelle est leur abondance. Mais grâce aux progrès technologiques tels que la cryomicroscopie électronique et la résonance magnétique nucléaire à l’état solide, les chercheurs y voient plus clairement. De plus, certaines protéines possèdent des régions qui ne se plient pas selon une forme discrète mais qui bougent de manière dynamique. Comme Quanta l'a rapporté en février, ces protéines intrinsèquement désordonnées peuvent avoir des fonctions importantes, comme l'amélioration de l'activité des enzymes, la classe de protéines qui provoquent des réactions chimiques. 

Lorsque les protéines se replient mal, elles peuvent se regrouper et causer des ravages dans l’organisme. Les agrégats de protéines sont caractéristiques des maladies neurodégénératives comme la maladie d'Alzheimer, dans lesquelles des agrégats de protéines potentiellement toxiques appelés plaques amyloïdes s'accumulent entre les neurones et compromettent la signalisation du cerveau. Comme Quanta l’a rapporté en 2022 , l’agrégation des protéines pourrait être répandue dans les cellules vieillissantes ; comprendre pourquoi les protéines se replient mal et s’accumulent pourrait aider au développement de traitements pour les problèmes liés au vieillissement. Parfois, des protéines mal repliées peuvent également favoriser le mauvais repliement et l’agrégation d’autres protéines, déclenchant une cascade d’effets néfastes qui illustrent à quel point il est essentiel qu’une protéine se plie pour prendre sa forme appropriée.



 

Auteur: Internet

Info: https://www.quantamagazine.org/ mai 2024, Mme Yasemin Saplakoglu

[ tridimensionnelles ] [ conformation protéique ]

prospective technologique

9 Tendances de l'intelligence artificielle que vous devriez surveiller en 2019

1) Les puces activées par l'intelligence artificielle seront généralisées
Contrairement à d'autres technologies et outils logiciels, l'IA dépend fortement de processeurs spécialisés. Pour répondre aux exigences complexes de l'IA, les fabricants de puces créeront des puces spécialisées capables d'exécuter des applications compatibles avec l'IA.
Même les géants de la technologie comme Google, Facebook et Amazon dépenseront plus d'argent pour ces puces spécialisées. Ces puces seraient utilisées à des fins comme le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur et la reconnaissance vocale.

2) L'IA et l'IdO (Internet des objets) se rencontrent
2019 sera l'année de la convergence des différentes technologies avec l'IA. L'IdO se joindra à l'IA sur la couche informatique de pointe. L'IdO industriel exploitera la puissance de l'IA pour l'analyse des causes profondes, la maintenance prédictive des machines et la détection automatique des problèmes.
Nous verrons la montée de l'IA distribuée en 2019. Le renseignement sera décentralisé et situé plus près des biens et des dispositifs qui effectuent les vérifications de routine. Des modèles d'apprentissage machine hautement sophistiqués, alimentés par des réseaux neuronaux, seront optimisés pour fonctionner à la fine pointe de la technologie.

3) Dites "Bonjour" à AutoML.
L'une des plus grandes tendances qui domineront l'industrie de l'IA en 2019 sera l'apprentissage automatique automatisé (AutoML). Grâce à ces capacités les développeurs seront en mesure de modifier les modèles d'apprentissage machine et de créer de nouveaux modèles prêts à relever les défis futurs de l'IA.
AutoML (Cloud AutoMLB, modèles de machine learning personnalisés de haute qualité) trouvera le juste milieu entre les API cognitives et les plates-formes d'apprentissage sur mesure. Le plus grand avantage de l'apprentissage automatique sera d'offrir aux développeurs les options de personnalisation qu'ils exigent sans les forcer à passer par un flux de travail complexe. Lorsque vous combinez les données avec la portabilité, AutoML peut vous donner la flexibilité que vous ne trouverez pas avec d'autres technologies AI.

4) Bienvenue chez AIOps (intelligence artificielle pour les opérations informatiques)
Lorsque l'intelligence artificielle est appliquée à la façon dont nous développons les applications, elle transforme la façon dont nous gérions l'infrastructure. DevOps sera remplacé par AIOps et permettra au personnel de votre service informatique d'effectuer une analyse précise des causes profondes. De plus, cela vous permettra de trouver facilement des idées et des modèles utiles à partir d'un vaste ensemble de données en un rien de temps. Les grandes entreprises et les fournisseurs de cloud computing bénéficieront de la convergence de DevOps avec AI.

5) Intégration du réseau neuronal
L'un des plus grands défis auxquels les développeurs d'IA seront confrontés lors du développement de modèles de réseaux neuronaux sera de choisir le meilleur framework. Mais, avec des douzaines d'outils d'IA disponibles sur le marché, choisir le meilleur outil d'IA pourrait ne pas être aussi facile qu'avant. Le manque d'intégration et de compatibilité entre les différentes boîtes à outils des réseaux de neurones entrave l'adoption de l'IA. Des géants technologiques tels que Microsoft et Facebook travaillent déjà au développement d'un réseau neuronal ouvert (ONNX). Cela permettra aux développeurs de réutiliser les modèles de réseaux neuronaux sur plusieurs frameworks.

6) Les systèmes d'IA spécialisés deviennent une réalité.
La demande de systèmes spécialisés augmentera de façon exponentielle en 2019. Les organisations ont peu de données à leur disposition, mais ce qu'elles veulent, ce sont des données spécialisées.
Cela obligera les entreprises à se doter d'outils qui peuvent les aider à produire des données d'IA de grande qualité à l'interne. En 2019, l'accent sera mis sur la qualité des données plutôt que sur la quantité. Cela jettera les bases d'une IA qui pourra fonctionner dans des situations réelles. Les entreprises se tourneront vers des fournisseurs de solutions d'IA spécialisés qui ont accès à des sources de données clés et qui pourraient les aider à donner du sens à leurs données non structurées.

7) Les compétences en IA détermineront votre destin.
Même si l'IA a transformé toutes les industries auxquelles vous pouvez penser, il y a une pénurie de talents avec des compétences en IA. Pat Calhoun, PDG d'Espressive a déclaré : " La plupart des organisations souhaitent intégrer l'IA dans leur transformation numérique, mais n'ont pas les développeurs, les experts en IA et les linguistes pour développer leurs propres solutions ou même former les moteurs des solutions préconçues pour tenir leurs promesses ".
Rahul Kashyap, PDG d'Awake Security, ajoute : "Avec autant de solutions'AI-powered' disponibles pour répondre à une myriade de préoccupations commerciales, il est temps que les entreprises deviennent plus intelligentes sur ce qui se passe dans la 'boîte noire' de leurs solutions AI". La façon dont les algorithmes d'IA sont formés, structurés ou informés peut conduire à des différences significatives dans les résultats, poursuit-il. La bonne équation pour une entreprise ne sera pas la bonne pour une autre."

8) L'IA tombera dans de mauvaises mains
Tout comme une pièce de monnaie à deux faces, l'IA a un côté positif et un côté négatif. Les professionnels de la sécurité informatique utiliseront l'intelligence artificielle pour détecter rapidement les activités malveillantes. Vous pouvez réduire les faux positifs de 90 % à l'aide d'algorithmes de réponse et d'apprentissage machine pilotés par l'intelligence artificielle.
L'intelligence artificielle tombera entre de mauvaises mains et les cybercriminels aux desseins malveillants en abuseront pour réaliser leurs objectifs. Avec l'automatisation, les armées de cyberattaquants peuvent lancer des attaques mortelles avec plus de succès. Cela obligera les entreprises à combattre le feu par le feu et à investir dans des solutions de sécurité alimentées par l'IA capables de les protéger contre de telles attaques.

9) Transformation numérique alimentée par l'IA
En 2019, l'IA sera partout. Des applications Web aux systèmes de soins de santé, des compagnies aériennes aux systèmes de réservation d'hôtels et au-delà, nous verrons des nuances de l'IA partout et elle sera à l'avant-garde de la transformation numérique.
Tung Bui, président du département informatique et professeur à l'Université d'Hawaii a déclaré : "Contrairement à la plupart des prédictions et des discussions sur la façon dont les véhicules et les robots autonomes finiront par affecter le marché du travail - ceci est vrai mais prendra du temps pour des raisons institutionnelles, politiques et sociales - je soutiens que la tendance principale en IA sera une accélération dans la transformation numérique, rendant plus intelligent les systèmes commerciaux existants".

Auteur: Internet

Info: zero hedge, 1 mars 2019