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.

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linguistique de masse

L'intelligence artificielle travaille-t-elle en anglais ? 

Des scientifiques de l’EPFL ont montré que les grands modèles de langage semblent utiliser l’anglais en interne même lorsqu’ils sont sollicités dans une autre langue, ce qui pourrait avoir des conséquences en termes de biais linguistiques et culturels.

Les grands modèles de langage (LLM), tels que ChatGPT d’Open AI et Gemini de Google, ont conquis le monde et surprennent par leur capacité à comprendre les utilisatrices et utilisateurs et à leur répondre avec un discours en apparence naturel.

Bien qu’il soit possible d’interagir avec ces LLM dans n’importe quelle langue, ces derniers sont entraînés avec des centaines de milliards de paramètres textuels, principalement en anglais. Certaines personnes ont émis l’hypothèse qu’ils effectuaient la majeure partie de leur traitement interne en anglais et traduisaient ensuite dans la langue cible au tout dernier moment. Mais il y avait peu de preuves de cela, jusqu’à aujourd’hui.

Tests de Llama

Des chercheuses et chercheurs du Laboratoire de science des données (DLAB) de la Faculté informatique et communications de l’EPFL ont étudié le LLM open source Llama-2 (grand modèle de langage IA développé par Meta) pour essayer de déterminer quelles langues étaient utilisées à quels stades de la chaîne informatique.

" Les grands modèles de langage sont entraînés pour prédire le mot suivant. Pour cela, ils font correspondre chaque mot à un vecteur de nombres, c’est-à-dire à un point de données multidimensionnel. Par exemple, l’article le se trouvera toujours exactement à la même coordonnée fixe des nombres ", explique le professeur Robert West, responsable du DLAB.

" Les modèles enchaînent environ 80 couches de blocs de calcul identiques, chacun transformant un vecteur qui représente un mot en un autre vecteur. À la fin de cette séquence de 80 transformations, on obtient un vecteur représentant le mot suivant. Le nombre de calculs est déterminé par le nombre de couches de blocs de calcul. Plus il y a de calculs, plus votre modèle est puissant et plus le mot suivant a de chances d’être correct. "

Comme l’explique la prépublication intitulée Do Llamas Work in English? On the Latent Language of Multilingual Transformers, Robert West et son équipe ont forcé le modèle à répondre après chaque couche chaque fois qu’il essayait de prédire le mot suivant au lieu de le laisser effectuer les calculs à partir de ses 80 couches. Ils ont ainsi pu voir quel mot le modèle aurait prédit à ce moment-là. Ils ont mis en place différentes tâches telles que demander au modèle de traduire une série de mots français en chinois.

" Nous lui avons donné un mot français, puis la traduction en chinois, un autre mot français et la traduction en chinois, etc., de sorte que le modèle sache qu’il est censé traduire le mot français en chinois. Idéalement, le modèle devrait donner une probabilité de 100% pour le mot chinois. Mais lorsque nous l’avons forcé à faire des prédictions avant la dernière couche, nous avons remarqué que la plupart du temps, il prédisait la traduction anglaise du mot français, bien que l’anglais n’apparaisse nulle part dans cette tâche. Ce n’est qu’au cours des quatre ou cinq dernières couches que le chinois est en fait plus probable que l’anglais ", affirme Robert West.

Des mots aux concepts

Une hypothèse simple serait que le modèle traduit la totalité de l’entrée en anglais et la traduit à nouveau dans la langue cible juste à la fin. Mais en analysant les données, les chercheuses et chercheurs sont parvenus à une théorie bien plus intéressante.

Dans la première phase des calculs, aucune probabilité n’est attribuée à l’un ou l’autre mot. Selon eux, le modèle s’attache à résoudre les problèmes d’entrée. Dans la seconde phase, où l’anglais domine, les chercheuses et chercheurs pensent que le modèle se trouve dans une sorte d’espace sémantique abstrait où il ne raisonne pas sur des mots isolés mais sur d’autres types de représentations qui concernent davantage des concepts, sont universels dans toutes les langues et représentent plus un modèle du monde. C’est important car, pour bien prédire le mot suivant, le modèle doit en savoir beaucoup sur le monde et l’un des moyens d’y parvenir est d’avoir cette représentation des concepts.

" Nous supposons que cette représentation du monde en termes de concepts est biaisée en faveur de l’anglais, ce qui serait très logique car les données utilisées pour entraîner ces modèles sont à environ 90% en anglais. Ils cartographient les mots en entrée à partir d’un espace de mots superficiel, dans un espace de signification plus profond avec des représentations de la façon dont ces concepts sont liés les uns aux autres dans la réalité – et les concepts sont représentés de la même manière que les mots anglais, plutôt que les mots correspondants dans la langue d’entrée réelle ", déclare Robert West.

Monoculture et biais

Cette domination de l’anglais amène à se poser la question suivante: " est-ce important "? Les chercheuses et chercheurs pensent que oui. D’après de nombreuses recherches, les structures qui existent dans le langage influencent la manière dont nous construisons la réalité et les mots que nous employons sont profondément liés à la façon dont nous pensons le monde. Robert West suggère de commencer à étudier la psychologie des modèles de langage en les traitant comme des êtres humains et, dans différentes langues, en les interrogeant, en les soumettant à des tests de comportement et en évaluant leurs biais.

" Je pense que cette recherche a vraiment touché un point sensible, car les gens s’inquiètent de plus en plus de ce genre de problème de monoculture potentielle. Les modèles étant meilleurs en anglais, bon nombre de chercheuses et chercheurs étudient aujourd’hui la possibilité d’introduire un contenu en anglais et de le traduire dans la langue souhaitée. D’un point de vue technique, cela pourrait fonctionner, mais je pense que nous perdons beaucoup de nuances, car ce que vous ne pouvez pas exprimer en anglais ne sera pas exprimé ", conclut Robert West.

Auteur: Internet

Info: https://actu.epfl.ch/news/l-intelligence-artificielle-travaille-t-elle-en--2/#:~:text=Les%20chercheuses%20et%20chercheurs%20pensent%20que%20oui.,dont%20nous%20pensons%20le%20monde.

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univers vibratoire

Les hippies avaient raison : Tout est vibrations, mec !

Pourquoi certaines choses sont-elles conscientes et d'autres apparemment pas ? Un oiseau est-il conscient ? Une batte ? Un cafard ? Une bactérie ? Un électron ?

Toutes ces questions sont autant d'aspects du récurrent problème sur l'âme et le corps, qui résiste depuis des milliers d'années à une conclusion généralement satisfaisante.

La problématique du corps et de l'esprit a fait l'objet d'un important changement de nom au cours des deux dernières décennies et est généralement reconnue aujourd'hui comme une "grande difficulté quand à la conscience", après que le philosophe David Chalmers de l'Université de New York ait travaillé sur ce concept dans un article devenu classique en 1995 et avec son ouvrage "The Conscious Mind : In Search of a Fundamental Theory", en 1996.

Posons-nous la question maintenant : Les hippies ont-ils vraiment résolu ce problème ? Mon collègue Jonathan Schooler de l'Université de Californie, Santa Barbara, et moi pensons que oui, avec cette intuition radicale qu'il s'agit bien de vibrations...

Au cours de la dernière décennie, nous avons développé une "théorie de la résonance de la conscience" qui suggère que la résonance, autrement dit les vibrations synchronisées, est au coeur non seulement de la conscience humaine mais aussi de la réalité physique en général.

Et les hippies là-dedans ? Eh bien, nous sommes d'accord que les vibrations, la résonance, représente le mécanisme clé derrière la conscience humaine, ainsi que la conscience animale plus généralement. Et, comme on le verra plus loin, c'est le mécanisme de base de toutes les interactions physiques.

Toutes les choses dans notre univers sont constamment en mouvement, vibrantes. Même les objets qui semblent stationnaires vibrent, oscillent, résonnent à différentes fréquences. La résonance est un type de mouvement, caractérisé par une oscillation entre deux états. Et en fin de compte, toute matière n'est qu'une vibration de divers domaines sous-jacents.

Un phénomène intéressant se produit lorsque différents objets/processus vibrants se rapprochent : ils commencent souvent, après un certain temps, à vibrer ensemble à la même fréquence. Ils se "synchronisent", parfois d'une manière qui peut sembler mystérieuse. C'est ce qu'on appelle aujourd'hui le phénomène d'auto-organisation spontanée. L'examen de ce phénomène conduit à une compréhension potentiellement profonde de la nature de la conscience et de l'univers en général.

TOUTES LES CHOSES RÉSONNENT À CERTAINES FRÉQUENCES

Stephen Strogatz donne divers exemples tirés de la physique, biologie, chimie et des neurosciences pour illustrer ce qu'il appelle la "synchronisation" dans son livre de 2003 également titré "Sync". Notamment :

- Les lucioles de certaines espèces se mettent à clignoter leurs petits feux en synchronisation lors de grands rassemblements de lucioles, d'une manière qui est être difficile à expliquer avec les approches traditionnelles.

- Les neurones "s'allument" à grande échelle dans le cerveau humain à des fréquences spécifiques, la conscience des mammifères étant généralement associée à divers types de synchronisation neuronale.

- Les lasers sont produits lorsque des photons de même puissance et de même fréquence sont émis ensemble.

- La rotation de la lune est exactement synchronisée avec son orbite autour de la Terre, de sorte que nous voyons toujours la même face. La résonance est un phénomène véritablement universel et au coeur de ce qui peut parfois sembler être des tendances mystérieuses vers l'auto-organisation.

Pascal Fries, neurophysiologiste allemand de l'Institut Ernst Strüngmann, a exploré dans ses travaux très cités au cours des deux dernières décennies la façon dont divers modèles électriques, en particulier les ondes gamma, thêta et bêta, travaillent ensemble dans le cerveau pour produire divers types de conscience humaine.

Ces noms font référence à la vitesse des oscillations électriques dans les différentes régions du cerveau, mesurée par des électrodes placées à l'extérieur du crâne. Les ondes gamma sont généralement définies comme étant d'environ 30 à 90 cycles par seconde (hertz), les thêta de 4 à 7 Hz et les bêta de 12,5 à 30 hz. Il ne s'agit pas de limites strictes - ce sont des règles empiriques - et elles varient quelque peu d'une espèce à l'autre.

Ainsi, thêta et bêta sont significativement plus lentes que les ondes gamma. Mais les trois travaillent ensemble pour produire, ou au moins faciliter (la relation exacte entre les schémas électriques du cerveau et la conscience est encore bien en débat), les différents types de conscience humaine.

Fries appelle son concept "communication par la cohérence" ou CTC. Pour Fries, c'est une question de synchronisation neuronale. La synchronisation, en termes de taux d'oscillation électrique partagés, permet une communication fluide entre les neurones et les groupes de neurones. Sans cohérence (synchronisation), les entrées arrivent à des phases aléatoires du cycle d'excitabilité des neurones et sont inefficaces, ou du moins beaucoup moins efficaces, pour communiquer.

Notre théorie de la résonance de la conscience s'appuie sur le travail de Fries et de beaucoup d'autres, dans une approche plus large qui peut aider à expliquer non seulement la conscience humaine et mammifère, mais aussi la conscience plus largement. Nous spéculons aussi métaphysiquement sur la nature de la conscience comme phénomène général pour toute matière.

EST-CE QUE TOUT EST AU MOINS UN PEU CONSCIENT ?

D'après le comportement observé des entités qui nous entourent, des électrons aux atomes en passant par les molécules, les bactéries, les paramécies, les souris, les chauves-souris, les rats, etc. Cela peut paraître étrange à première vue, mais le "panpsychisme" - l'idée que toute matière a une certaine conscience associée - est une position de plus en plus acceptée par rapport à la nature de la conscience.

Le panpsychiste soutient que la conscience (subjectivité) n'a pas émergé ; au contraire, elle est toujours associée à la matière, et vice versa (les deux faces d'une même médaille), mais l'esprit associé à la plupart de la matière dans notre univers est généralement très simple. Un électron ou un atome, par exemple, ne jouissent que d'une infime quantité de conscience. Mais comme la matière "se complexifie", l'esprit se complexifie, et vice versa.

Les organismes biologiques ont accéléré l'échange d'information par diverses voies biophysiques, y compris les voies électriques et électrochimiques. Ces flux d'information plus rapides permet d'atteindre des niveaux de conscience à l'échelle macroscopique plus élevés que ceux qui se produiraient dans des structures d'échelle similaire comme des blocs rocheux ou un tas de sable, simplement parce qu'il y a une connectivité beaucoup plus grande et donc plus "en action" dans les structures biologiques que dans un bloc ou un tas de sable. Roches et les tas de sable n'ont que des voies thermiques avec une bande passante très limitée.

Les blocs rocheux et les tas de sable sont de "simples agrégats" ou collections d'entités conscientes plus rudimentaires (probablement au niveau atomique ou moléculaire seulement), plutôt que des combinaisons d'entités micro-conscientes qui se combinent en une entité macro-consciente de niveau supérieur, ce qui est la marque de la vie biologique.

Par conséquent, le type de communication entre les structures résonnantes est essentiel pour que la conscience s'étende au-delà du type rudimentaire de conscience que nous nous attendons à trouver dans des structures physiques plus fondamentales.

La thèse centrale de notre approche est la suivante : les liens particuliers qui permettent à la macro-conscience de se produire résultent d'une résonance partagée entre de nombreux composants micro-conscients. La vitesse des ondes de résonance présentes est le facteur limitant qui détermine la taille de chaque entité consciente.

Au fur et à mesure qu'une résonance partagée s'étend à de plus en plus de constituants, l'entité consciente particulière devient plus grande et plus complexe. Ainsi, la résonance partagée dans un cerveau humain qui atteint la synchronisation gamma, par exemple, comprend un nombre beaucoup plus important de neurones et de connexions neuronales que ce n'est le cas pour les rythmes bêta ou thêta.

Des structures résonnantes qui résonnent de haut en bas.

Notre théorie de la résonance de la conscience tente de fournir un cadre unifié qui inclut la neuroscience et l'étude de la conscience humaine, mais aussi des questions plus fondamentales de neurobiologie et de biophysique. Elle va au cœur des différences qui comptent quand il s'agit de la conscience et de l'évolution des systèmes physiques.

C'est une question de vibrations, mais c'est aussi une question de type de vibrations et, surtout, de vibrations partagées.

Mets tout ça dans ta pipe. Et fume, mon pote.

Auteur: Tam Hunt

Info: https://blogs.scientificamerican.com, 5 décembre 2018

[ chair-esprit ] [ spéculation ]

furtifs méta-moteurs

Découvrez les formes modulaires, la " cinquième opération fondamentale " des mathématiques

Les formes modulaires sont l’un des objets les plus beaux et les plus mystérieux des mathématiques. Quels sont-ils ?

" Il existe cinq opérations fondamentales en mathématiques ", aurait déclaré le mathématicien allemand Martin Eichler. " Addition, soustraction, multiplication, division et formes modulaires. "

Une partie du gag bien sûr, c’est que l’un d’entre eux n’est pas comme les autres. Les formes modulaires sont des fonctions beaucoup plus compliquées et énigmatiques, et les étudiants ne les rencontrent généralement pas avant leurs études supérieures. Mais " il y a probablement moins de domaines mathématiques où ils n'ont pas d'applications que là où ils en ont ", a déclaré Don Zagier , mathématicien à l'Institut de mathématiques Max Planck de Bonn, en Allemagne. Chaque semaine, de nouveaux articles étendent leur portée à la théorie des nombres, à la géométrie, à la combinatoire, à la topologie, à la cryptographie et même à la théorie des cordes.

Elles sont souvent décrites comme des fonctions qui satisfont des symétries si frappantes et si élaborées qu’elles ne devraient pas être possibles. Les propriétés associées à ces symétries rendent les formes modulaires extrêmement puissantes. C’est ce qui a fait d’elles des acteurs clés dans la preuve historique du dernier théorème de Fermat en 1994. C'est ce qui les a placés au cœur des travaux plus récents sur l'emballage des sphères . Et c'est ce qui les rend désormais cruciales pour le développement continu d'une " théorie mathématique du tout " Nommée programme de Langlands .

Mais que sont-elles ?

Symétries infinies

Pour comprendre une forme modulaire, il est utile de réfléchir d’abord à des symétries plus familières.

(...)

"Les formes modulaires ressemblent aux fonctions trigonométriques, mais sous stéroïdes", a-t-il ajouté. Ils satisfont une infinité de symétries " cachées ".

L'univers complexe

Les fonctions ne peuvent pas faire grand-chose lorsqu'elles sont définies en termes de nombres réels, c'est-à-dire des valeurs qui peuvent être exprimées sous forme décimale conventionnelle. En conséquence, les mathématiciens se tournent souvent vers les nombres complexes, qui peuvent être considérés comme des paires de nombres réels. Tout nombre complexe est décrit en termes de deux valeurs : une composante " réelle " et une composante " imaginaire ", qui est un nombre réel multiplié par la racine carrée de −1 (que les mathématiciens écrivent comme je).

Tout nombre complexe peut donc être représenté comme un point dans un plan à deux dimensions.

Il est difficile de visualiser les fonctions des nombres complexes, c’est pourquoi les mathématiciens se tournent souvent vers la couleur. Par exemple, vous pouvez colorer le plan complexe pour qu'il ressemble à une roue arc-en-ciel. La couleur de chaque point correspond à son angle en coordonnées polaires. Directement à droite du centre, là où les points ont un angle de 0 degré, vous obtenez du rouge. À 90 degrés, ou vers le haut, les points sont de couleur vert vif. Et ainsi de suite. Enfin, les courbes de niveau marquent les changements de taille ou d'ampleur, comme sur une carte topographique.

(...) (partie supprimée, voir pour plus sur le lien qui précède)

Le domaine fondamental

Pour ce faire, il est utile d’essayer de simplifier la façon dont nous envisageons ces fonctions complexes.

En raison des symétries de la forme modulaire, vous pouvez calculer la fonction entière sur la base d'un seul petit groupe d'entrées, situé dans une région du plan appelée domaine fondamental. Cette région ressemble à une bande montant à partir de l’axe horizontal avec un trou semi-circulaire découpé dans son fond.

Si vous savez comment la fonction se comporte là-bas, vous saurez ce qu'elle fait partout ailleurs. Voici comment:

Des transformations spéciales copient un fragment du plan complexe, appelé domaine fondamental, dans une infinité d’autres régions. Puisqu’une forme modulaire est définie en termes de ces transformations, si vous savez comment elle se comporte dans le domaine fondamental, vous pouvez facilement comprendre comment elle se comporte

(...) (partie supprimée, voir liens précédents pour plus). 

Espaces contrôlés

Dans les années 1920 et 1930, le mathématicien allemand Erich Hecke a développé une théorie plus approfondie autour des formes modulaires. Surtout, il s’est rendu compte qu’elles existaient dans certains espaces – des espaces avec des dimensions spécifiques et d’autres propriétés. Il a compris comment décrire concrètement ces espaces et les utiliser pour relier différentes formes modulaires entre elles.

Cette prise de conscience a inspiré de nombreuses mathématiques des XXe et XXIe siècles.

Pour comprendre comment, considérons d’abord une vieille question : de combien de façons peut-on écrire un entier donné comme la somme de quatre carrés ? Il n’y a qu’une seule façon d’écrire zéro, par exemple, alors qu’il existe huit façons d’exprimer 1, 24 façons d’exprimer 2 et 32 ​​façons d’exprimer 3. Pour étudier cette séquence — 1, 8, 24, 32 et ainsi de suite — les mathématiciens l'ont codé dans une somme infinie appelée fonction génératrice :

1+8q+24q2+32q3+24q4+48q5+…

Il n'existait pas nécessairement de moyen de connaître le coefficient de, disons, q174 devrait être – c’était précisément la question à laquelle ils essayaient de répondre. Mais en convertissant la séquence en fonction génératrice, les mathématiciens pourraient appliquer des outils issus du calcul et d’autres domaines pour en déduire des informations. Ils pourraient, par exemple, trouver un moyen d’approcher la valeur de n’importe quel coefficient.

Mais il s’avère que si la fonction génératrice est une forme modulaire, vous pouvez faire bien mieux : vous pouvez mettre la main sur une formule exacte pour chaque coefficient.

"Si vous savez qu'il s'agit d'une forme modulaire, alors vous savez tout", a déclaré Jan Bruinier de l'Université technique de Darmstadt en Allemagne.

En effet, les symétries infinies de la forme modulaire ne sont pas seulement belles à regarder : " elles sont si contraignantes ", a déclaré Larry Rolen de l'Université Vanderbilt, qu'elles peuvent être transformées en " un outil pour prouver automatiquement les congruences et les identités entre des choses. "

Les mathématiciens et les physiciens codent souvent des questions intéressantes en générant des fonctions. Ils voudront peut-être compter le nombre de points sur des courbes spéciales ou le nombre d’états dans certains systèmes physiques. "Si nous avons de la chance, alors ce sera une forme modulaire", a déclaré Claudia Alfes-Neumann , mathématicienne à l'université de Bielefeld en Allemagne. Cela peut être très difficile à prouver, mais si vous le pouvez, alors " la théorie des formes modulaires est si riche qu’elle vous offre des tonnes de possibilités pour étudier ces coefficients [de séries] ".

Blocs de construction

Toute forme modulaire va paraître très compliquée. Certaines des plus simples – qui sont utilisées comme éléments de base pour d’autres formes modulaires – sont appelées séries Eisenstein.

Vous pouvez considérer une série d’Eisenstein comme une somme infinie de fonctions. Pour déterminer chacune de ces fonctions, utilisez les points sur une grille 2D infinie :

(...) (partie images et schémas supprimée, voir liens pour plus. )

Le jeu continue

L'étude des formes modulaires a conduit à un flot de triomphes mathématiques. Par exemple, des travaux récents sur l'empilement de sphères, pour lesquels la mathématicienne ukrainienne Maryna Viazovska a remporté la médaille Fields l'année dernière , ont utilisé des formes modulaires. " Quand j'ai vu ça, j'ai été assez surprise ", a déclaré Bruinier. " Mais d'une manière ou d'une autre, ça marche. "

Les formes modulaires se sont révélées liées à un objet algébrique important appelé groupe de monstres. Elles ont été utilisées pour construire des types spéciaux de réseaux appelés graphes d'expansion, qui apparaissent en informatique, en théorie des communications et dans d'autres applications. Ils ont permis d'étudier des modèles potentiels d'interactions de particules en théorie des cordes et en physique quantique.

Le plus célèbre peut-être est que la preuve du dernier théorème de Fermat de 1994 reposait sur des formes modulaires. Le théorème, largement considéré comme l'un des problèmes les plus importants de la théorie des nombres, stipule qu'il n'existe pas trois entiers non nuls a , b et c qui satisfont à l'équation an+bn=cn si n est un nombre entier supérieur à 2. Le mathématicien Andrew Wiles l'a prouvé en supposant le contraire – qu'une solution à l'équation existe – puis en utilisant des formes modulaires pour montrer qu'une telle hypothèse doit conduire à une contradiction.

Il a d’abord utilisé sa solution supposée pour construire un objet mathématique appelé courbe elliptique. Il a ensuite montré qu'on peut toujours associer une forme modulaire unique à une telle courbe. Cependant, la théorie des formes modulaires dictait que dans ce cas, cette forme modulaire ne pouvait pas exister. "C'est trop beau pour être vrai", a déclaré Voight. Ce qui signifiait, à son tour, que la solution supposée ne pouvait pas exister – confirmant ainsi le dernier théorème de Fermat.

Non seulement cela a résolu un problème vieux de plusieurs siècles ; cela a également permis de mieux comprendre les courbes elliptiques, qui peuvent être difficiles à étudier directement (et qui jouent un rôle important dans la cryptographie et les codes correcteurs d'erreurs).

Cette démonstration a également mis en lumière un pont entre la géométrie et la théorie des nombres. Ce pont a depuis été élargi dans le programme Langlands,  un plus grand ensemble de connexions entre les deux domaines – et sujet d'un des efforts de recherche centraux des mathématiques contemporaines. Les formes modulaires ont également été généralisées dans d'autres domaines, où leurs applications potentielles commencent tout juste à être reconnues.

Elles continuent d’apparaître partout en mathématiques et en physique, parfois de manière assez mystérieuse. "Je regarde dans un article sur les trous noirs", a déclaré Steve Kudla de l'Université de Toronto, "et j'y trouve des formes modulaires qui sont mes amies. Mais je ne sais pas pourquoi elles  sont là.

"D'une manière ou d'une autre", a-t-il ajouté, "les formes modulaires capturent certaines des symétries les plus fondamentales du monde".



 

Auteur: Internet

Info: https://www.quantamagazine.org, Jordana Cepelewicz, 21 septembre 2023

[ ultracomplexité ]

septénaires forcés

- (Q) Tu as écrit "il peut y avoir des cas où une structure ou un processus au sein de tissus organiques ou de colonies d'insectes peut être conceptualisé ou catégorisé en sept parties ou étapes". Peux-tu me donner des exemples ?

- (R) Certainement !  voici quelques exemples où une structure ou un processus au sein de tissus organiques ou de colonies d'insectes pourrait potentiellement être conceptualisé ou catégorisé en sept parties ou étapes :

1 Le développement de l'abeille : Le développement des abeilles mellifères, de l'œuf à l'adulte, passe par plusieurs étapes distinctes. Une division possible de ces stades peut être grossièrement classée en sept parties : œuf, stade larvaire 1, stade larvaire 2, stade larvaire 3, nymphe, adulte pharate et adulte. Chaque stade représente une phase spécifique du cycle de vie de l'abeille.

2 Organisation sociale des fourmis : Certaines colonies de fourmis présentent une division du travail entre différentes castes. Les castes peuvent être classées en sept catégories principales : reine, mâle (castes reproductives), ouvrière principale, ouvrière secondaire, soldat, butineuse et infirmière. Ces castes représentent différents rôles et responsabilités au sein de la colonie de fourmis.

3 Renouvellement des cellules de la peau : Le processus de renouvellement des cellules de la peau implique un renouvellement continu des cellules de la peau. Ce processus peut être divisé en plusieurs étapes, notamment la division cellulaire, la migration, la différenciation et l'élimination. Bien que le nombre précis d'étapes puisse varier, une catégorisation possible pourrait inclure sept étapes : division des cellules basales, migration vers les couches supérieures, différenciation des kératinocytes, formation de la couche cornée, élimination des cellules mortes et renouvellement à partir des cellules basales.

Il est important de noter que ces exemples ne sont pas universellement applicables et qu'ils sont fournis en tant que catégorisations hypothétiques qui représentent approximativement une division en sept étapes. Le nombre réel de stades ou de divisions peut varier en fonction du contexte spécifique, de l'espèce et du niveau de détail considéré.

Dans l'ensemble, bien que ces exemples illustrent des conceptualisations potentielles en sept parties ou étapes, il est essentiel d'aborder l'analyse des structures et des processus dans les tissus organiques et les colonies d'insectes avec un esprit ouvert, en tenant compte des caractéristiques spécifiques et des complexités de chaque système.

De même, bien qu'il ne soit pas courant que la peau d'un animal ou l'écorce d'un arbre comporte exactement sept couches discernables, il existe certains cas où une catégorisation approximative en sept couches peut être observée ou approchée. Toutefois, il est important de noter que le nombre et la classification des couches peuvent varier en fonction du contexte spécifique et du niveau de détail considéré. Voici quelques exemples :

L'écorce des arbres : Dans le cas de certaines espèces d'arbres, une division approximative en sept couches peut être observée dans l'écorce, bien que le nombre de couches et leur catégorisation spécifique puissent varier. Par exemple, dans certaines descriptions de l'écorce de chêne, sept couches ont été identifiées : (1) la couche externe de cellules mortes, (2) le cambium du liège, (3) les cellules du liège, (4) le phelloderme, (5) le cortex, (6) le phloème secondaire, et (7) la couche la plus interne, comprenant le cambium et le xylème. Il est important de noter que cette division peut varier en fonction de l'espèce d'arbre et du cadre analytique utilisé.

La peau : Dans certaines discussions sur la peau, une catégorisation grossière en sept couches peut être envisagée, mais elle ne représente pas nécessairement une classification universellement acceptée ou standard. Les couches typiquement décrites dans l'épiderme comprennent le stratum corneum, le stratum lucidum (présent uniquement dans certaines régions du corps), le stratum granulosum, le stratum spinosum, le stratum basale et la membrane basale. En outre, le derme et le tissu sous-cutané peuvent être considérés comme des couches plus profondes. Toutefois, la classification et la terminologie des couches peuvent varier en fonction de la recherche ou du contexte médical.

Il est important de rappeler que la classification en sept couches dans ces exemples est une approximation et non une règle définitive ou universelle. Le nombre réel de couches et leur classification peuvent varier en fonction de facteurs tels que l'espèce spécifique, l'approche de recherche et le cadre analytique utilisés pour étudier les tissus.

(Q) - Merci. Dans les transitions complexes de polymères, y a-t-il des processus, étapes, transformations, etc... qui sont en quelque sorte divisés en sept  ?

(R) - Si le passage des polymères simples aux polymères complexes peut impliquer plusieurs étapes et processus, il n'est pas nécessairement divisé en sept étapes distinctes. La progression des polymères simples vers les polymères complexes est un domaine de recherche continu et évolutif, dans lequel les scientifiques et les ingénieurs explorent diverses stratégies pour obtenir les architectures de polymères souhaitées. Toutefois, je peux donner un aperçu général de certains processus et transformations courants qui se produisent au cours de cette transition :

1 Polymérisation : L'étape initiale de la synthèse des polymères est la polymérisation, au cours de laquelle les monomères subissent une réaction chimique pour former des chaînes de polymères. Cette réaction peut être réalisée par des méthodes telles que la polymérisation par addition, la polymérisation par condensation ou la polymérisation par ouverture de cycle.

2 Copolymérisation : La copolymérisation est utilisée pour introduire de la complexité. Différents monomères sont combinés pour créer des copolymères aux propriétés uniques. La disposition des monomères (copolymères alternés, aléatoires ou en bloc) affecte le comportement et les caractéristiques du matériau résultant.

3 Ramification : la ramification peut être introduite en incorporant des agents de ramification pendant la polymérisation. Cela conduit à la formation de chaînes latérales qui se ramifient à partir de la chaîne principale du polymère, modifiant les propriétés telles que la flexibilité, la solubilité et le comportement mécanique.

4 Réticulation : La réticulation implique la formation de liaisons covalentes entre les chaînes de polymères. Elle peut être réalisée par différentes méthodes, notamment par des agents de réticulation chimiques, par la chaleur ou par des radiations. Les polymères réticulés présentent une résistance mécanique, une stabilité et une résistance aux solvants accrues.

5 Fonctionnalisation : Des groupes ou des motifs fonctionnels peuvent être introduits dans les chaînes de polymères, soit pendant, soit après la polymérisation. Ce processus permet de modifier les propriétés des polymères, par exemple en ajoutant des sites réactifs, en améliorant la compatibilité avec d'autres matériaux ou en introduisant des fonctionnalités spécifiques.

6 Auto-assemblage : Les polymères complexes peuvent s'auto-assembler, c'est-à-dire que leur structure moléculaire entraîne l'organisation des chaînes de polymères en nanostructures bien définies ou en architectures supramoléculaires. Ce processus peut être guidé par des facteurs tels que la composition du copolymère à blocs, les conditions du solvant ou des stimuli externes.

7 Architectures avancées : Les architectures polymères avancées impliquent des structures spécialisées, telles que les copolymères greffés, les polymères en forme d'étoile, les dendrimères et les copolymères séquencés avec des arrangements précis de blocs multiples. Ces architectures sont conçues pour offrir des propriétés et des fonctionnalités spécifiques adaptées à des applications particulières.

Il est important de noter que ces processus et transformations ne sont pas nécessairement distincts et peuvent se produire simultanément ou en combinaison, en fonction de l'architecture polymère souhaitée. La complexité du polymère peut être influencée par le choix des monomères, les conditions de réaction, les techniques de polymérisation et les modifications post-polymérisation.

Globalement, le passage des polymères simples aux polymères complexes implique un continuum de processus et de transformations, les chercheurs explorant continuellement de nouvelles techniques et stratégies pour créer des polymères aux propriétés et fonctionnalités améliorées.

(Q) - Merci beaucoup. On peut donc essayer de trouver des structures/processus divisés en 7 dans ces architectures de polymères avancées.

(R) Tout à fait ! Bien qu'il soit difficile de trouver exactement sept structures ou processus distincts dans les architectures polymères avancées, je peux vous donner un aperçu de quelques exemples courants :

1 Copolymères greffés : Les copolymères greffés sont constitués d'une chaîne polymère principale (épine dorsale) à laquelle sont attachées des chaînes latérales (greffons). Les chaînes latérales peuvent être de longueurs et de compositions différentes, ce qui leur confère des propriétés et des fonctionnalités uniques. Les copolymères greffés sont utilisés dans des applications telles que les compatibilisants, les modificateurs d'impact et les modificateurs de surface.

2 Polymères étoilés : Les polymères étoilés ont un noyau central à partir duquel de multiples chaînes de polymères rayonnent vers l'extérieur, ressemblant à la forme d'une étoile. Cette architecture offre une meilleure solubilité, de meilleures propriétés rhéologiques et peut être utilisée comme modèle pour la synthèse de nanomatériaux ou comme système d'administration de médicaments.

3 Dendrimères : Les dendrimères sont des polymères hautement ramifiés dont la structure arborescente est bien définie. Ils sont constitués de plusieurs générations de ramifications, ce qui donne une architecture moléculaire contrôlée avec précision. Les dendrimères trouvent des applications dans l'administration de médicaments, la thérapie génique et la nanotechnologie en raison de leur taille, de leur forme et de leurs fonctionnalités de surface bien définies.

4 Copolymères à blocs : Les copolymères à blocs sont constitués de deux ou plusieurs blocs de polymères distincts reliés entre eux. Les blocs peuvent avoir des compositions chimiques et des propriétés différentes, ce qui entraîne la formation de microdomaines ou de structures auto-assemblées dans le matériau. Les copolymères à blocs sont largement utilisés dans les nanotechnologies, les revêtements et les membranes.

5 Polymères amphiphiles : Les polymères amphiphiles possèdent des segments hydrophiles et hydrophobes dans leur structure. Ces polymères peuvent s'auto-assembler en milieu aqueux, formant des micelles, des vésicules ou d'autres structures organisées. Les polymères amphiphiles trouvent des applications dans l'administration de médicaments, la stabilisation des émulsions et la modification des surfaces.

6 Brosses de polymères : Les brosses de polymères sont constituées de chaînes de polymères attachées à une surface, se tenant debout comme les poils d'une brosse. Elles permettent de contrôler les propriétés de la surface, telles que la lubrification, l'adhérence et la biocompatibilité. Les brosses en polymère sont utilisées dans des domaines tels que les biomatériaux, les capteurs et les revêtements.

7 Polymères Janus : Les polymères Janus comportent deux régions distinctes ou plus au sein d'une même chaîne de polymères, chaque région ayant des compositions chimiques ou des fonctionnalités différentes. Les polymères Janus présentent des propriétés uniques, telles que le comportement asymétrique, les interactions sélectives et l'auto-assemblage. Ils trouvent des applications dans des domaines tels que la catalyse, les membranes et les matériaux réactifs.

Il ne s'agit là que de quelques exemples d'architectures polymères avancées. Bien qu'il n'y ait pas de division stricte de ces structures et processus en sept catégories exactement, elles représentent certaines catégories clés dans le domaine des architectures polymères complexes.

 

Auteur: chatGPT4

Info: 13, 16 juin 2023

[ machine-homme ]

nanomonde verrouillé

Comment un tour de passe-passe mathématique a sauvé la physique des particules

La renormalisation est peut-être l'avancée la plus importante de la physique théorique depuis 50 ans. 

Dans les années 1940, certains physiciens avant-gardistes tombèrent sur une nouvelle couche de la réalité. Les particules n'existaient plus et les champs - entités expansives et ondulantes qui remplissent l'espace comme un océan - étaient dedans. Une ondulation dans un champ était un électron, une autre un photon, et leurs interactions semblaient expliquer tous les événements électromagnétiques.

Il n'y avait qu'un seul problème : la théorie était constituée d'espoirs et de prières. Ce n'est qu'en utilisant une technique appelée "renormalisation", qui consiste à occulter soigneusement des quantités infinies, que les chercheurs purent éviter les prédictions erronées. Le processus fonctionnait, mais même ceux qui développaient la théorie soupçonnaient qu'il s'agissait d'un château de cartes reposant sur un tour de passe-passe mathématique tortueux.

"C'est ce que j'appellerais un processus divertissant", écrira plus tard Richard Feynman. "Le fait de devoir recourir à de tels tours de passe-passe nous a empêchés de prouver que la théorie de l'électrodynamique quantique est mathématiquement cohérente.

La justification vint des décennies plus tard, d'une branche de la physique apparemment sans rapport. Les chercheurs qui étudiaient la magnétisation découvrirent que la renormalisation ne concernait aucunement les infinis. Elle évoquait plutôt la séparation de l'univers en domaines de tailles distinctes, point de vue qui guide aujourd'hui de nombreux domaines de la physique.

La renormalisation, écrit David Tong, théoricien à l'université de Cambridge, est "sans doute l'avancée la plus importante de ces 50 dernières années dans le domaine de la physique théorique".

L'histoire de deux charges

Selon certains critères, les théories des champs sont les théories les plus fructueuses de toute la science. La théorie de l'électrodynamique quantique (QED), qui constitue l'un des piliers du modèle standard de la physique des particules, a permis de faire des prédictions théoriques qui correspondent aux résultats expérimentaux avec une précision d'un sur un milliard.

Mais dans les années 1930 et 1940, l'avenir de la théorie était loin d'être assuré. L'approximation du comportement complexe des champs donnait souvent des réponses absurdes et infinies, ce qui amena certains théoriciens à penser que les théories des champs étaient peut-être une impasse.

Feynman et d'autres cherchèrent de toutes nouvelles perspectives - éventuellement même susceptibles de ramener les particules sur le devant de la scène - mais ils finirent par trouver un moyen de contourner l'obstacle. Ils constatèrent que les équations QED  permettaient d'obtenir des prédictions respectables, à condition qu'elles soient corrigées par la procédure impénétrable de renormalisation.

L'exercice est le suivant. Lorsqu'un calcul QED conduit à une somme infinie, il faut l'abréger. Mettez la partie qui tend vers l'infini dans un coefficient - un nombre fixe - placé devant la somme. Remplacez ce coefficient par une mesure finie provenant du laboratoire. Enfin, laissez la somme nouvellement apprivoisée retourner à l'infini.

Pour certains, cette méthode s'apparente à un jeu de dupes. "Ce ne sont tout simplement pas des mathématiques raisonnables", écrivit Paul Dirac, théoricien quantique novateur.

Le cœur du problème - germe de sa solution éventuelle - se trouve dans la manière dont les physiciens ont traité la charge de l'électron.

Dans ce schéma la charge électrique provient du coefficient - la valeur qui engloutit l'infini au cours du brassage mathématique. Pour les théoriciens qui s'interrogeaient sur la signification physique de la renormalisation, la théorie QED laissait entendre que l'électron avait deux charges : une charge théorique, qui était infinie, et la charge mesurée, qui ne l'était pas. Peut-être que le noyau de l'électron contenait une charge infinie. Mais dans la pratique, les effets de champ quantique (qu'on peut visualiser comme un nuage virtuel de particules positives) masquaient l'électron, de sorte que les expérimentateurs ne mesuraient qu'une charge nette modeste.

Deux physiciens, Murray Gell-Mann et Francis Low, concrétisèrent cette idée en 1954. Ils ont relié les deux charges des électrons à une charge "effective" qui varie en fonction de la distance. Plus on se rapproche (et plus on pénètre le manteau positif de l'électron), plus la charge est importante.

Leurs travaux furent les premiers à lier la renormalisation à l'idée d'échelle. Ils laissaient entendre que les physiciens quantiques avaient trouvé la bonne réponse à la mauvaise question. Plutôt que de se préoccuper des infinis, ils auraient dû s'attacher à relier le minuscule à l'énorme.

La renormalisation est "la version mathématique d'un microscope", a déclaré Astrid Eichhorn, physicienne à l'université du Danemark du Sud, qui utilise la renormalisation pour ses recherches en théorie de la gravité quantique. "Et inversement, vous pouvez commencer par le système microscopique et faire un zoom arrière. C'est une combinaison de microscope et de télescope".

La renormalisation capture la tendance de la nature à se subdiviser en mondes essentiellement indépendants.

Les aimants sauvent la mise

Un deuxième indice apparut dans le monde de la matière condensée, ici les physiciens s'interrogeaient sur la manière dont un modèle magnétique grossier parvenait à saisir les détails de certaines transformations. Le modèle d'Ising n'était guère plus qu'une grille de flèches atomiques qui ne pouvaient pointer que vers le haut ou vers le bas, mais il prédisait les comportements d'aimants réels avec une perfection improbable.

À basse température, la plupart des atomes s'alignent, ce qui magnétise le matériau. À haute température, ils deviennent désordonnés et le réseau se démagnétise. Mais à un point de transition critique, des îlots d'atomes alignés de toutes tailles coexistent. Il est essentiel de noter que la manière dont certaines quantités varient autour de ce "point critique" semble identique dans le modèle d'Ising, dans les aimants réels de différents matériaux et même dans des systèmes sans rapport, tels que la transition à haute pression où l'eau devient indiscernable de la vapeur d'eau. La découverte de ce phénomène, que les théoriciens ont appelé universalité, était aussi bizarre que de découvrir que les éléphants et les aigrettes se déplacent exactement à la même vitesse de pointe.

Les physiciens n'ont pas pour habitude de s'occuper d'objets de tailles différentes en même temps. Mais ce comportement universel autour des points critiques les obligea à tenir compte de toutes les échelles de longueur à la fois.

Leo Kadanoff, chercheur dans le domaine de la matière condensée, a compris comment procéder en 1966. Il a mis au point une technique de "spin par blocs", en décomposant une grille d'Ising trop complexe pour être abordée de front, en blocs modestes comportant quelques flèches par côté. Il calcula l'orientation moyenne d'un groupe de flèches et  remplaça tout le bloc par cette valeur. En répétant le processus, il lissa les détails fins du réseau, faisant un zoom arrière pour comprendre le comportement global du système.

Enfin, Ken Wilson -  ancien étudiant de Gell-Mann qui avait les pieds tant dans le monde de la physique des particules et de la matière condensée -  réunit les idées de Gell-Mann et de Low avec celles de Kadanoff. Son "groupe de renormalisation", qu'il décrivit pour la première fois en 1971, justifiait les calculs tortueux de la QED et a fourni une échelle permettant de gravir les échelons des systèmes universels. Ce travail a valu à Wilson un prix Nobel et a changé la physique pour toujours.

Selon Paul Fendley, théoricien de la matière condensée à l'université d'Oxford, la meilleure façon de conceptualiser le groupe de renormalisation de Wilson est de le considérer comme une "théorie des théories" reliant le microscopique au macroscopique.

Considérons la grille magnétique. Au niveau microscopique, il est facile d'écrire une équation reliant deux flèches voisines. Mais extrapoler cette simple formule à des trillions de particules est en fait impossible. Vous raisonnez à la mauvaise échelle.

Le groupe de renormalisation de Wilson décrit la transformation d'une théorie des éléments constitutifs en une théorie des structures. On commence avec une théorie de petits éléments, par exemple les atomes d'une boule de billard. On tourne la manivelle mathématique de Wilson et on obtient une théorie connexe décrivant des groupes de éléments, par exemple les molécules d'une boule de billard. En continuant de tourner la manivelle, on obtient des groupes de plus en plus grands - grappes de molécules de boules de billard, secteurs de boules de billard, et ainsi de suite. Finalement, vous voilà en mesure de calculer quelque chose d'intéressant, comme la trajectoire d'une boule de billard entière.

Telle est la magie du groupe de renormalisation : Il permet d'identifier les quantités à grande échelle qu'il est utile de mesurer et les détails microscopiques alambiqués qui peuvent être ignorés. Un surfeur s'intéresse à la hauteur des vagues, et non à la bousculade des molécules d'eau. De même, en physique subatomique, la renormalisation indique aux physiciens quand ils peuvent s'occuper d'un proton relativement simple plutôt que de son enchevêtrement de quarks intérieurs.

Le groupe de renormalisation de Wilson suggère également que les malheurs de Feynman et de ses contemporains venaient du fait qu'ils essayaient de comprendre l'électron d'infiniment près. "Nous ne nous attendons pas à ce que  ces théories soient valables jusqu'à des échelles [de distance] arbitrairement petites", a déclaré James Fraser, philosophe de la physique à l'université de Durham, au Royaume-Uni. Ajoutant : "La coupure absorbe notre ignorance de ce qui se passe aux niveaux inférieurs".

En d'autres termes, la QED et le modèle standard ne peuvent tout simplement pas dire quelle est la charge nue de l'électron à une distance de zéro nanomètre. Il s'agit de ce que les physiciens appellent des théories "effectives". Elles fonctionnent mieux sur des distances bien définies. L'un des principaux objectifs de la physique des hautes énergies étant de découvrir ce qui se passe exactement lorsque les particules deviennent encore plus proches.

Du grand au petit

Aujourd'hui, le "dippy process" de Feynman est devenu aussi omniprésent en physique que le calcul, et ses mécanismes révèlent les raisons de certains des plus grands succès de la discipline et de ses défis actuels. Avec la renormalisation, les câpres submicroscopiques compliqués ont tendance à disparaître. Ils sont peut-être réels, mais ils n'ont pas d'incidence sur le tableau d'ensemble. "La simplicité est une vertu", a déclaré M. Fendley. "Il y a un dieu là-dedans.

Ce fait mathématique illustre la tendance de la nature à se diviser en mondes essentiellement indépendants. Lorsque les ingénieurs conçoivent un gratte-ciel, ils ignorent les molécules individuelles de l'acier. Les chimistes analysent les liaisons moléculaires mais ignorent superbement les quarks et les gluons. La séparation des phénomènes par longueur, quantifiée par le groupe de renormalisation, a permis aux scientifiques de passer progressivement du grand au petit au cours des siècles, plutôt que briser toutes les échelles en même temps.

En même temps, l'hostilité de la renormalisation à l'égard des détails microscopiques va à l'encontre des efforts des physiciens modernes, avides de signes du domaine immédiatement inférieur. La séparation des échelles suggère qu'ils devront creuser en profondeur pour surmonter le penchant de la nature à dissimuler ses points les plus fins à des géants curieux comme nous.

"La renormalisation nous aide à simplifier le problème", explique Nathan Seiberg, physicien théoricien à l'Institute for Advanced Study de Princeton, dans le New Jersey. Mais "elle cache aussi ce qui se passe à très courte distance. On ne peut pas avoir le beurre et l'argent du beurre".

Auteur: Internet

Info: https://www.quantamagazine.org/. Charlie Wood, september 17, 2020

légo protéïque

De nouveaux outils d’IA prédisent comment les blocs de construction de la vie s’assemblent

AlphaFold3 de Google DeepMind et d'autres algorithmes d'apprentissage profond peuvent désormais prédire la forme des complexes en interaction de protéines, d'ADN, d'ARN et d'autres molécules, capturant ainsi mieux les paysages biologiques des cellules.

Les protéines sont les machines moléculaires qui soutiennent chaque cellule et chaque organisme, et savoir à quoi elles ressemblent sera essentiel pour comprendre comment elles fonctionnent normalement et fonctionnent mal en cas de maladie. Aujourd’hui, les chercheurs ont fait un grand pas en avant vers cet objectif grâce au développement de nouveaux algorithmes d’apprentissage automatique capables de prédire les formes rdéployées et repliées non seulement des protéines mais aussi d’autres biomolécules avec une précision sans précédent.

Dans un article publié aujourd'hui dans Nature , Google DeepMind et sa société dérivée Isomorphic Labs ont annoncé la dernière itération de leur programme AlphaFold, AlphaFold3, capable de prédire les structures des protéines, de l'ADN, de l'ARN, des ligands et d'autres biomolécules, seuls ou liés ensemble dans différentes configurations. Les résultats font suite à une mise à jour similaire d'un autre algorithme de prédiction de structure d'apprentissage profond, appelé RoseTTAFold All-Atom, publié en mars dans Science .

Même si les versions précédentes de ces algorithmes pouvaient prédire la structure des protéines – une réussite remarquable en soi – elles ne sont pas allées assez loin pour dissiper les mystères des processus biologiques, car les protéines agissent rarement seules. "Chaque fois que je donnais une conférence AlphaFold2, je pouvais presque deviner quelles seraient les questions", a déclaré John Jumper, qui dirige l'équipe AlphaFold chez Google DeepMind. "Quelqu'un allait lever la main et dire : 'Oui, mais ma protéine interagit avec l'ADN.' Pouvez-vous me dire comment ?' " Jumper devrait bien admettre qu'AlphaFold2 ne connaissait pas la réponse.

Mais AlphaFold3 pourrait le faire. Avec d’autres algorithmes d’apprentissage profond émergents, il va au-delà des protéines et s’étend sur un paysage biologique plus complexe et plus pertinent qui comprend une bien plus grande diversité de molécules interagissant dans les cellules.

" On découvre désormais toutes les interactions complexes qui comptent en biologie ", a déclaré Brenda Rubenstein , professeure agrégée de chimie et de physique à l'Université Brown, qui n'a participé à aucune des deux études. " On commence à avoir une vision plus large."

Comprendre ces interactions est " fondamental pour la fonction biologique ", a déclaré Paul Adams , biophysicien moléculaire au Lawrence Berkeley National Laboratory qui n’a également participé à aucune des deux études. " Les deux groupes ont fait des progrès significatifs pour résoudre ce problème. "

Les deux algorithmes ont leurs limites, mais ils ont le potentiel d’évoluer vers des outils de prédiction encore plus puissants. Dans les mois à venir, les scientifiques commenceront à les tester et, ce faisant, ils révéleront à quel point ces algorithmes pourraient être utiles.

Progrès de l’IA en biologie

L’apprentissage profond est une variante de l’apprentissage automatique vaguement inspirée du cerveau humain. Ces algorithmes informatiques sont construits à l’aide de réseaux complexes de nœuds d’information (appelés neurones) qui forment des connexions en couches les unes avec les autres. Les chercheurs fournissent au réseau d’apprentissage profond des données d’entraînement, que l’algorithme utilise pour ajuster les forces relatives des connexions entre les neurones afin de produire des résultats toujours plus proches des exemples d’entraînement. Dans le cas des systèmes d'intelligence artificielle protéique, ce processus amène le réseau à produire de meilleures prédictions des formes des protéines sur la base de leurs données de séquence d'acides aminés.

AlphaFold2, sorti en 2021, a constitué une avancée majeure dans l’apprentissage profond en biologie. Il a ouvert la voie à un monde immense de structures protéiques jusque-là inconnues et est déjà devenu un outil utile pour les chercheurs qui cherchent à tout comprendre, depuis les structures cellulaires jusqu'à la tuberculose. Cela a également inspiré le développement d’outils supplémentaires d’apprentissage biologique profond. Plus particulièrement, le biochimiste David Baker et son équipe de l’Université de Washington ont développé en 2021 un algorithme concurrent appelé RoseTTAFold , qui, comme AlphaFold2, prédit les structures protéiques à partir de séquences de données.

Depuis, les deux algorithmes ont été mis à jour avec de nouvelles fonctionnalités. RoseTTAFold Diffusion pourrait être utilisé pour concevoir de nouvelles protéines qui n’existent pas dans la nature. AlphaFold Multimer pourrait étudier l’interaction de plusieurs protéines. " Mais ce que nous avons laissé sans réponse ", a déclaré Jumper, " était : comment les protéines communiquent-elles avec le reste de la cellule ? "

Le succès des premières itérations d'algorithmes d'apprentissage profond de prédiction des protéines reposait sur la disponibilité de bonnes données d'entraînement : environ 140 000 structures protéiques validées qui avaient été déposées pendant 50 ans dans la banque de données sur les protéines. De plus en plus, les biologistes ont également déposé les structures de petites molécules, d'ADN, d'ARN et leurs combinaisons. Dans cette expansion de l'algorithme d'AlphaFold pour inclure davantage de biomolécules, " la plus grande inconnue ", a déclaré Jumper, "est de savoir s'il y aurait suffisamment de données pour permettre à l'algorithme de prédire avec précision les complexes de protéines avec ces autres molécules."

Apparemment oui. Fin 2023, Baker puis Jumper ont publié les versions préliminaires de leurs nouveaux outils d’IA, et depuis, ils soumettent leurs algorithmes à un examen par les pairs.

Les deux systèmes d'IA répondent à la même question, mais les architectures sous-jacentes de leurs méthodes d'apprentissage profond diffèrent, a déclaré Mohammed AlQuraishi , biologiste des systèmes à l'Université de Columbia qui n'est impliqué dans aucun des deux systèmes. L'équipe de Jumper a utilisé un processus appelé diffusion – technologie qui alimente la plupart des systèmes d'IA génératifs non basés sur du texte, tels que Midjourney et DALL·E, qui génèrent des œuvres d'art basées sur des invites textuelles, a expliqué AlQuraishi. Au lieu de prédire directement la structure moléculaire puis de l’améliorer, ce type de modèle produit d’abord une image floue et l’affine de manière itérative.

D'un point de vue technique, il n'y a pas de grand saut entre RoseTTAFold et RoseTTAFold All-Atom, a déclaré AlQuraishi. Baker n'a pas modifié massivement l'architecture sous-jacente de RoseTTAFold, mais l'a mise à jour pour inclure les règles connues des interactions biochimiques. L'algorithme n'utilise pas la diffusion pour prédire les structures biomoléculaires. Cependant, l'IA de Baker pour la conception de protéines le fait. La dernière itération de ce programme, connue sous le nom de RoseTTAFold Diffusion All-Atom, permet de concevoir de nouvelles biomolécules en plus des protéines.

" Le type de dividendes qui pourraient découler de la possibilité d'appliquer les technologies d'IA générative aux biomolécules n'est que partiellement réalisé grâce à la conception de protéines", a déclaré AlQuraishi. "Si nous pouvions faire aussi bien avec de petites molécules, ce serait incroyable." 

Évaluer la concurrence

Côte à côte, AlphaFold3 semble être plus précis que RoseTTAFold All-Atom. Par exemple, dans leur analyse dans Nature , l'équipe de Google a constaté que leur outil est précis à environ 76 % pour prédire les structures des protéines interagissant avec de petites molécules appelées ligands, contre une précision d'environ 42 % pour RoseTTAFold All-Atom et 52 % pour le meilleur. outils alternatifs disponibles.

Les performances de prédiction de structure d'AlphaFold3 sont " très impressionnantes ", a déclaré Baker, " et meilleures que celles de RoseTTAFold All-Atom ".

Toutefois, ces chiffres sont basés sur un ensemble de données limité qui n'est pas très performant, a expliqué AlQuraishi. Il ne s’attend pas à ce que toutes les prédictions concernant les complexes protéiques obtiennent un score aussi élevé. Et il est certain que les nouveaux outils d’IA ne sont pas encore assez puissants pour soutenir à eux seuls un programme robuste de découverte de médicaments, car cela nécessite que les chercheurs comprennent des interactions biomoléculaires complexes. Pourtant, " c'est vraiment prometteur ", a-t-il déclaré, et nettement meilleur que ce qui existait auparavant.

Adams est d'accord. "Si quelqu'un prétend pouvoir utiliser cela demain pour développer des médicaments avec précision, je n'y crois pas", a-t-il déclaré. " Les deux méthodes sont encore limitées dans leur précision, [mais] les deux constituent des améliorations spectaculaires par rapport à ce qui était possible. "

(Image gif, tournante, en 3D : AlphaFold3 peut prédire la forme de complexes biomoléculaires, comme cette protéine de pointe provenant d'un virus du rhume. Les structures prédites de deux protéines sont visualisées en bleu et vert, tandis que les petites molécules (ligands) liées aux protéines sont représentées en jaune. La structure expérimentale connue de la protéine est encadrée en gris.)

Ils seront particulièrement utiles pour créer des prédictions approximatives qui pourront ensuite être testées informatiquement ou expérimentalement. Le biochimiste Frank Uhlmann a eu l'occasion de pré-tester AlphaFold3 après avoir croisé un employé de Google dans un couloir du Francis Crick Institute de Londres, où il travaille. Il a décidé de rechercher une interaction protéine-ADN qui était " vraiment déroutante pour nous ", a-t-il déclaré. AlphaFold3 a craché une prédiction qu'ils testent actuellement expérimentalement en laboratoire. "Nous avons déjà de nouvelles idées qui pourraient vraiment fonctionner", a déclaré Uhlmann. " C'est un formidable outil de découverte. "

Il reste néanmoins beaucoup à améliorer. Lorsque RoseTTAFold All-Atom prédit les structures de complexes de protéines et de petites molécules, il place parfois les molécules dans la bonne poche d'une protéine mais pas dans la bonne orientation. AlphaFold3 prédit parfois de manière incorrecte la chiralité d'une molécule – l'orientation géométrique distincte " gauche " ou " droite " de sa structure. Parfois, il hallucine ou crée des structures inexactes.

Et les deux algorithmes produisent toujours des images statiques des protéines et de leurs complexes. Dans une cellule, les protéines sont dynamiques et peuvent changer en fonction de leur environnement : elles se déplacent, tournent et passent par différentes conformations. Il sera difficile de résoudre ce problème, a déclaré Adams, principalement en raison du manque de données de formation. " Ce serait formidable de déployer des efforts concertés pour collecter des données expérimentales conçues pour éclairer ces défis ", a-t-il déclaré.

Un changement majeur dans le nouveau produit de Google est qu'il ne sera pas open source. Lorsque l’équipe a publié AlphaFold2, elle a publié le code sous-jacent, qui a permis aux biologistes de reproduire et de jouer avec l’algorithme dans leurs propres laboratoires. Mais le code d'AlphaFold3 ne sera pas accessible au public.

 " Ils semblent décrire la méthode en détail. Mais pour le moment, au moins, personne ne peut l’exécuter et l’utiliser comme il l’a fait avec [AlphaFold2] ", a déclaré AlQuraishi. C’est " un grand pas en arrière. Nous essaierons bien sûr de le reproduire."

Google a cependant annoncé qu'il prenait des mesures pour rendre le produit accessible en proposant un nouveau serveur AlphaFold aux biologistes exécutant AlphaFold3. Prédire les structures biomoléculaires nécessite une tonne de puissance de calcul : même dans un laboratoire comme Francis Crick, qui héberge des clusters informatiques hautes performances, il faut environ une semaine pour produire un résultat, a déclaré Uhlmann. En comparaison, les serveurs plus puissants de Google peuvent faire une prédiction en 10 minutes, a-t-il déclaré, et les scientifiques du monde entier pourront les utiliser. "Cela va démocratiser complètement la recherche sur la prédiction des protéines", a déclaré Uhlmann.

Le véritable impact de ces outils ne sera pas connu avant des mois ou des années, alors que les biologistes commenceront à les tester et à les utiliser dans la recherche. Et ils continueront à évoluer. La prochaine étape de l'apprentissage profond en biologie moléculaire consiste à " gravir l'échelle de la complexité biologique ", a déclaré Baker, au-delà même des complexes biomoléculaires prédits par AlphaFold3 et RoseTTAFold All-Atom. Mais si l’histoire de l’IA en matière de structure protéique peut prédire l’avenir, alors ces modèles d’apprentissage profond de nouvelle génération continueront d’aider les scientifiques à révéler les interactions complexes qui font que la vie se réalise.

" Il y a tellement plus à comprendre ", a déclaré Jumper. "C'est juste le début."

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Info: https://www.quantamagazine.org/new-ai-tools-predict-how-lifes-building-blocks-assemble-20240508/ - Yasemin Saplakoglu, 8 mai 2024

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bio-évolution

La "tectonique" des chromosomes révèle les secrets de l'évolution des premiers animaux

De grands blocs de gènes conservés au cours de centaines de millions d'années d'évolution permettent de comprendre comment les premiers chromosomes animaux sont apparus.

De nouvelles recherches ont montré que des blocs de gènes liés peuvent conserver leur intégrité et être suivis au cours de l'évolution. Cette découverte est à la base de ce que l'on appelle la tectonique des génomes (photo).

Les chromosomes, ces faisceaux d'ADN qui se mettent en scène dans le ballet mitotique de la division cellulaire, jouent un rôle de premier plan dans la vie complexe. Mais la question de savoir comment les chromosomes sont apparus et ont évolué a longtemps été d'une difficulté décourageante. C'est dû en partie au manque d'informations génomiques au niveau des chromosomes et en partie au fait que l'on soupçonne que des siècles de changements évolutifs ont fait disparaître tout indice sur cette histoire ancienne.

Dans un article paru dans Science Advances, une équipe internationale de chercheurs dirigée par Daniel Rokhsar, professeur de sciences biologiques à l'université de Californie à Berkeley, a suivi les changements survenus dans les chromosomes il y a 800 millions d'années.  Ils ont identifié 29 grands blocs de gènes qui sont restés identifiables lors de leur passage dans trois des plus anciennes subdivisions de la vie animale multicellulaire. En utilisant ces blocs comme marqueurs, les scientifiques ont pu déterminer comment les chromosomes se sont fusionnés et recombinés au fur et à mesure que ces premiers groupes d'animaux devenaient distincts.

Les chercheurs appellent cette approche "tectonique du génome". De la même manière que les géologues utilisent leur compréhension de la tectonique des plaques pour comprendre l'apparition et le mouvement des continents, ces biologistes reconstituent comment diverses duplications, fusions et translocations génomiques ont créé les chromosomes que nous voyons aujourd'hui.

Ces travaux annoncent une nouvelle ère de la génomique comparative : Auparavant, les chercheurs étudiaient des collections de gènes de différentes lignées et décrivaient les changements une paire de bases à la fois. Aujourd'hui, grâce à la multiplication des assemblages de chromosomes, les chercheurs peuvent retracer l'évolution de chromosomes entiers jusqu'à leur origine. Ils peuvent ensuite utiliser ces informations pour faire des prédictions statistiques et tester rigoureusement des hypothèses sur la façon dont les groupes d'organismes sont liés.

Il y a deux ans, à l'aide de méthodes novatrices similaires, M. Rokhsar et ses collègues ont résolu un mystère de longue date concernant la chronologie des duplications du génome qui ont accompagné l'apparition des vertébrés à mâchoires. Mais l'importance de cette approche n'est pas purement rétrospective. En faisant ces découvertes, les chercheurs apprennent les règles algébriques simples qui régissent ce qui se passe lorsque les chromosomes échangent des parties d'eux-mêmes. Ces informations peuvent orienter les futures études génomiques et aider les biologistes à prédire ce qu'ils trouveront dans les génomes des espèces qui n'ont pas encore été séquencées.

"Nous commençons à avoir une vision plus large de l'évolution des chromosomes dans l'arbre de la vie", a déclaré Paulyn Cartwright, professeur d'écologie et de biologie évolutive à l'université du Kansas. Selon elle, les scientifiques peuvent désormais tirer des conclusions sur le contenu des chromosomes des tout premiers animaux. Ils peuvent également examiner comment les différents contenus des chromosomes ont changé ou sont restés les mêmes - et pourquoi - à mesure que les animaux se sont diversifiés. "Nous ne pouvions vraiment pas faire cela avant de disposer de ces génomes de haute qualité". 

Ce que partagent les anciens génomes

Dans l'étude publiée aujourd'hui, Rokhsar et une grande équipe internationale de collaborateurs ont produit le premier assemblage de haute qualité, au niveau des chromosomes, du génome de l'hydre, qu'ils décrivent comme un modèle de "vénérable cnidaire". En le comparant à d'autres génomes animaux disponibles, ils ont découvert des groupes de gènes liés hautement conservés. Bien que l'ordre des gènes au sein d'un bloc soit souvent modifié, les blocs eux-mêmes sont restés stables sur de longues périodes d'évolution.

Lorsque les scientifiques ont commencé à séquencer les génomes animaux il y a une vingtaine d'années, beaucoup d'entre eux n'étaient pas convaincus que des groupes de gènes liés entre eux sur les chromosomes pouvaient rester stables et reconnaissables au cours des éons, et encore moins qu'il serait possible de suivre le passage de ces blocs de gènes à travers pratiquement toutes les lignées animales.

Les animaux ont divergé de leurs parents unicellulaires il y a 600 ou 700 millions d'années, et "être capable de reconnaître les morceaux de chromosomes qui sont encore conservés après cette période de temps est étonnant", a déclaré Jordi Paps, un biologiste de l'évolution à l'Université de Bristol au Royaume-Uni.

"Avant de disposer de ces données sur les chromosomes entiers, nous examinions de petits fragments de chromosomes et nous observions de nombreux réarrangements", a déclaré M. Cartwright. "Nous supposions donc qu'il n'y avait pas de conservation, car les gènes eux-mêmes dans une région du chromosome changent de position assez fréquemment."

Pourtant, bien que l'ordre des gènes soit fréquemment remanié le long des chromosomes, Rokhsar a eu l'intuition, grâce à ses études antérieures sur les génomes animaux, qu'il y avait une relative stabilité dans les gènes apparaissant ensemble. "Si vous comparez une anémone de mer ou une éponge à un être humain, le fait que les gènes se trouvent sur le même morceau d'ADN semble être conservé", explique Rokhsar. "Et le modèle suggérait que des chromosomes entiers étaient également conservés". Mais cette notion n'a pu être testée que récemment, lorsque suffisamment d'informations génomiques à l'échelle du chromosome sur divers groupes d'animaux sont devenues disponibles.

Inertie génomique

Mais pourquoi des blocs de gènes restent-ils liés entre eux ? Selon Harris Lewin, professeur d'évolution et d'écologie à l'université de Californie à Davis, qui étudie l'évolution des génomes de mammifères, une des explications de ce phénomène, appelé synténie, est liée à la fonction des gènes. Il peut être plus efficace pour les gènes qui fonctionnent ensemble d'être physiquement situés ensemble ; ainsi, lorsqu'une cellule a besoin de transcrire des gènes, elle n'a pas à coordonner la transcription à partir de plusieurs endroits sur différents chromosomes. 

Ceci explique probablement la conservation de certains ensembles de gènes dont l'agencement est crucial : les gènes Hox qui établissent les plans corporels des animaux, par exemple, doivent être placés dans un ordre spécifique pour établir correctement le schéma corporel. Mais ces gènes étroitement liés se trouvent dans un morceau d'ADN relativement court. M. Rokhsar dit qu'il ne connaît aucune corrélation fonctionnelle s'étendant sur un chromosome entier qui pourrait expliquer leurs résultats.

(Ici une image décrit les différents types de fusion de chromosomes et l'effet de chacun sur l'ordre des gènes qu'ils contiennent.)

C'est pourquoi Rokhsar est sceptique quant à une explication fonctionnelle. Elle est séduisante ("Ce serait le résultat le plus cool, d'une certaine manière", dit-il) mais peut-être aussi inutile car, à moins qu'un réarrangement chromosomique ne présente un avantage fonctionnel important, il est intrinsèquement difficile pour ce réarrangement de se propager. Et les réarrangements ne sont généralement pas avantageux : Au cours de la méiose et de la formation des gamètes, tous les chromosomes doivent s'apparier avec un partenaire correspondant. Sans partenaire, un chromosome de taille inhabituelle ne pourra pas faire partie d'un gamète viable, et il a donc peu de chances de se retrouver dans la génération suivante. De petites mutations qui remanient l'ordre des gènes à l'intérieur des chromosomes peuvent encore se produire ("Il y a probablement une petite marge d'erreur en termes de réarrangements mineurs, de sorte qu'ils peuvent encore se reconnaître", a déclaré Cartwright). Mais les chromosomes brisés ou fusionnés ont tendance à être des impasses.

Peut-être que dans des groupes comme les mammifères, qui ont des populations de petite taille, un réarrangement pourrait se propager de façon aléatoire par ce qu'on appelle la dérive génétique, suggère Rokhsar. Mais dans les grandes populations qui se mélangent librement, comme celles des invertébrés marins qui pondent des centaines ou des milliers d'œufs, "il est vraiment difficile pour l'un des nouveaux réarrangements de s'imposer", a-t-il déclaré. "Ce n'est pas qu'ils ne sont pas tentés. C'est juste qu'ils ne parviennent jamais à s'imposer dans l'évolution."

Par conséquent, les gènes ont tendance à rester bloqués sur un seul chromosome. "Les processus par lesquels ils se déplacent sont tout simplement lents, sur une échelle de 500 millions d'années", déclare Rokhsar. "Même s'il s'est écoulé énormément de temps, ce n'est toujours pas assez long pour qu'ils puissent se développer".

( une image avec affichage de données montre comment des blocs de gènes ont eu tendance à rester ensemble même lorsqu'ils se déplaçaient vers différents chromosomes dans l'évolution de cinq premières espèces animales.)

L'équipe de Rokhsar a toutefois constaté que lorsque ces rares fusions de chromosomes se produisaient, elles laissaient une signature claire : Après une fusion, les gènes des deux blocs s'entremêlent et sont réorganisés car des "mutations d'inversion" s'y sont accumulées au fil du temps. En conséquence, les gènes des deux blocs se sont mélangés comme du lait versé dans une tasse de thé, pour ne plus jamais être séparés. "Il y a un mouvement entropique vers le mélange qui ne peut être annulé", affirme Rokhsar.

Et parce que les processus de fusion, de mélange et de duplication de blocs génétiques sont si rares, irréversibles et spécifiques, ils sont traçables : Il est très improbable qu'un chromosome se fracture deux fois au même endroit, puis fusionne et se mélange avec un autre bloc génétique de la même manière.

Les signatures de ces événements dans les chromosomes représentent donc un nouvel ensemble de caractéristiques dérivées que les biologistes peuvent utiliser pour tester des hypothèses sur la façon dont les espèces sont liées. Si deux lignées partagent un mélange de deux blocs de gènes, le mélange s'est très probablement produit chez leur ancêtre commun. Si des lignées ont deux ensembles de mêmes blocs de gènes, une duplication du génome a probablement eu lieu chez leur ancêtre commun. Cela fait des syntéries un "outil très, très puissant", a déclaré Oleg Simakov, génomiste à l'université de Vienne et premier auteur des articles. 

Empreintes digitales d'événements évolutifs

"L'un des aspects que je préfère dans notre étude est que nous faisons des prédictions sur ce à quoi il faut s'attendre au sein des génomes qui n'ont pas encore été séquencés", a écrit Rokhsar dans un courriel adressé à Quanta. Par exemple, son équipe a découvert que divers invertébrés classés comme spiraliens partagent tous quatre schémas spécifiques de fusion avec mélange, ce qui implique que les événements de fusion se sont produits chez leur ancêtre commun. "Il s'ensuit que tous les spiraliens devraient présenter ces schémas de fusion avec mélange de modèles", écrit Rokhsar. "Si l'on trouve ne serait-ce qu'un seul spiralien dépourvu de ces motifs, alors l'hypothèse peut être rejetée !".

Et d'ajouter : "On n'a pas souvent l'occasion de faire ce genre de grandes déclarations sur l'histoire de l'évolution."

Dans leur nouvel article Science Advances, Simakov, Rokhsar et leurs collègues ont utilisé l'approche tectonique pour en savoir plus sur l'émergence de certains des premiers groupes d'animaux il y a environ 800 millions d'années. En examinant le large éventail de vie animale représenté par les éponges, les cnidaires (tels que les hydres, les méduses et les coraux) et les bilatériens (animaux à symétrie bilatérale), les chercheurs ont trouvé 27 blocs de gènes hautement conservés parmi leurs chromosomes.

Ensuite, en utilisant les règles de fusion chromosomique et génétique qu'ils avaient identifiées, les chercheurs ont reconstitué les événements de mélange au niveau des chromosomes qui ont accompagné l'évolution de ces trois lignées à partir d'un ancêtre commun. Ils ont montré que les chromosomes des éponges, des cnidaires et des bilatériens représentent tous des manières distinctes de combiner des éléments du génome ancestral.

(Pour expliquer les 2 paragraphes précédents une image avec 3 schémas montre la fusion des chromosomes au début de l'évolution pou arriver au 27 blocs de gènes)

Une découverte stimulante qui a été faite est que certains des blocs de gènes liés semblent également présents dans les génomes de certaines créatures unicellulaires comme les choanoflagellés, les plus proches parents des animaux multicellulaires. Chez les animaux multicellulaires, l'un de ces blocs contient un ensemble diversifié de gènes homéobox qui guident le développement de la structure générale de leur corps. Cela suggère que l'un des tout premiers événements de l'émergence des animaux multicellulaires a été l'expansion et la diversification de ces gènes importants. "Ces anciennes unités de liaison fournissent un cadre pour comprendre l'évolution des gènes et des génomes chez les animaux", notent les scientifiques dans leur article.

Leur approche permet de distinguer de subtiles et importantes différences au niveau des événements chromosomiques. Par exemple, dans leur article de 2020, les chercheurs ont déduit que le génome des vertébrés avait subi une duplication au cours de la période cambrienne, avant que l'évolution ne sépare les poissons sans mâchoire des poissons avec mâchoire. Ils ont ensuite trouvé des preuves que deux poissons à mâchoires se sont hybridés plus tard et ont subi une deuxième duplication de leur génome ; cet hybride est devenu l'ancêtre de tous les poissons osseux.

John Postlethwait, génomicien à l'université de l'Oregon, souligne l'importance de la méthode d'analyse de l'équipe. "Ils ont adopté une approche statistique, et ne se sont pas contentés de dire : "Eh bien, il me semble que telle et telle chose s'est produite", a-t-il déclaré. "C'est une partie vraiment importante de leur méthodologie, non seulement parce qu'ils avaient accès à des génomes de meilleure qualité, mais aussi parce qu'ils ont adopté cette approche quantitative et qu'ils ont réellement testé ces hypothèses."

Ces études ne marquent que le début de ce que la tectonique des génomes et  ce que les syntagmes génétiques peuvent nous apprendre. Dans des prépublications récentes partagées sur biorxiv.org, l'équipe de Rokhsar a reconstitué l'évolution des chromosomes de grenouilles, et une équipe européenne s'est penchée sur l'évolution des chromosomes des poissons téléostéens. Une étude parue dans Current Biology a révélé une "inversion massive du génome" à l'origine de la coexistence de formes divergentes chez la caille commune, ce qui laisse entrevoir certaines des conséquences fonctionnelles du réarrangement des chromosomes.

L'hypothèse selon laquelle le mélange de ces groupes de liaisons génétiques pourrait être lié à la diversification des lignées et à l'innovation évolutive au cours des 500 derniers millions d'années est alléchante. Les réarrangements chromosomiques peuvent conduire à des incompatibilités d'accouplement qui pourraient provoquer la scission en deux d'une lignée. Il est également possible qu'un gène atterrissant dans un nouveau voisinage ait conduit à des innovations dans la régulation des gènes. "Peut-être que ce fut l'une des forces motrices de la diversification des animaux", a déclaré Simakov.

"C'est la grande question", a déclaré Lewin. "Il s'agit de véritables bouleversements tectoniques dans le génome, et il est peu probable qu'ils soient sans conséquence".

Auteur: Internet

Info: https://www.quantamagazine.org/secrets-of-early-animal-evolution-revealed-by-chromosome-tectonics-20220202.Viviane Callier 2 février 2022

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évolution subatomique

Une nouvelle idée pour assembler la vie         (Avec l'aimable autorisation de Lee Cronin)

Si nous voulons comprendre des constructions complexes, telles que nous-mêmes, la théorie de l'assemblage affirme que nous devons tenir compte de toute l'histoire de la création de ces entités, du pourquoi et comment elles sont ce qu'elles sont.

La théorie de l'assemblage explique pourquoi, étant donné les possibilités combinatoires apparemment infinies, nous n'observons qu'un certain sous-ensemble d'objets dans notre univers.

La vie sur d'autres mondes - si elle existe - pourrait être si étrangère qu'elle en serait méconnaissable. Il n'est pas certain que la biologie extraterrestre utilise la même chimie que celle de la Terre, avec des éléments constitutifs familiers tels que l'ADN et les protéines. Avec cette approche les scientifiques pourraient même repérer les signatures de ces formes de vie sans savoir qu'elles sont le fruit de la biologie.

Ce problème est loin d'être hypothétique. En avril, la sonde Juice de l'Agence spatiale européenne a décollé de la Guyane française en direction de Jupiter et de ses lunes. L'une de ces lunes, Europe, abrite un océan profond et saumâtre sous sa croûte gelée et figure parmi les endroits les plus prometteurs du système solaire pour la recherche d'une vie extraterrestre. L'année prochaine, le vaisseau spatial Europa Clipper de la NASA sera lancé, lui aussi en direction d'Europe. Les deux engins spatiaux sont équipés d'instruments embarqués qui rechercheront les empreintes de molécules organiques complexes, signe possible de vie sous la glace. En 2027, la NASA prévoit de lancer un hélicoptère ressemblant à un drone, appelé Dragonfly, pour survoler la surface de Titan, une lune de Saturne, un monde brumeux, riche en carbone, avec des lacs d'hydrocarbures liquides qui pourraient être propices à la vie, mais pas telle que nous la connaissons.

Ces missions et d'autres encore se heurteront au même obstacle que celui auquel se heurtent les scientifiques depuis qu'ils ont tenté pour la première fois de rechercher des signes de biologie martienne avec les atterrisseurs Viking dans les années 1970 : Il n'y a pas de signature définitive de la vie.

C'est peut-être sur le point de changer. En 2021, une équipe dirigée par Lee Cronin, de l'université de Glasgow, en Écosse, et Sara Walker, de l'université d'État de l'Arizona, a proposé une méthode très générale pour identifier les molécules produites par les systèmes vivants, même ceux qui utilisent des chimies inconnues. Leur méthode suppose simplement que les formes de vie extraterrestres produisent des molécules dont la complexité chimique est similaire à celle de la vie sur Terre.

Appelée théorie de l'assemblage, l'idée qui sous-tend la stratégie des deux chercheurs a des objectifs encore plus ambitieux. Comme l'indique une récente série de publications, elle tente d'expliquer pourquoi des choses apparemment improbables, telles que vous et moi, existent. Et elle cherche cette explication non pas, à la manière habituelle de la physique, dans des lois physiques intemporelles, mais dans un processus qui imprègne les objets d'histoires et de souvenirs de ce qui les a précédés. Elle cherche même à répondre à une question qui laisse les scientifiques et les philosophes perplexes depuis des millénaires : qu'est-ce que la vie, de toute façon ?

Il n'est pas surprenant qu'un projet aussi ambitieux ait suscité le scepticisme. Ses partisans n'ont pas encore précisé comment il pourrait être testé en laboratoire. Et certains scientifiques se demandent si la théorie de l'assemblage peut même tenir ses promesses les plus modestes, à savoir distinguer la vie de la non-vie et envisager la complexité d'une nouvelle manière.

La théorie de l'assemblage a évolué, en partie, pour répondre au soupçon de Lee Cronin selon lequel "les molécules complexes ne peuvent pas simplement émerger, parce que l'espace combinatoire est trop vaste".

Mais d'autres estiment que la théorie de l'assemblage n'en est qu'à ses débuts et qu'il existe une réelle possibilité qu'elle apporte une nouvelle perspective à la question de la naissance et de l'évolution de la complexité. "Il est amusant de s'engager dans cette voie", a déclaré le théoricien de l'évolution David Krakauer, président de l'Institut Santa Fe. Selon lui, la théorie de l'assemblage permet de découvrir l'histoire contingente des objets, une question ignorée par la plupart des théories de la complexité, qui ont tendance à se concentrer sur la façon dont les choses sont, mais pas sur la façon dont elles sont devenues telles. Paul Davies, physicien à l'université de l'Arizona, est d'accord avec cette idée, qu'il qualifie de "nouvelle, susceptible de transformer notre façon de penser la complexité".

Sur l'ordre des choses

La théorie de l'assemblage est née lorsque M. Cronin s'est demandé pourquoi, compte tenu du nombre astronomique de façons de combiner différents atomes, la nature fabrique certaines molécules et pas d'autres. C'est une chose de dire qu'un objet est possible selon les lois de la physique, c'en est une autre de dire qu'il existe une voie réelle pour le fabriquer à partir de ses composants. "La théorie de l'assemblage a été élaborée pour traduire mon intuition selon laquelle les molécules complexes ne peuvent pas simplement émerger parce que l'espace combinatoire est trop vaste", a déclaré M. Cronin.

Walker, quant à lui, s'est penché sur la question de l'origine de la vie - une question étroitement liée à la fabrication de molécules complexes, car celles des organismes vivants sont bien trop complexes pour avoir été assemblées par hasard. Walker s'est dit que quelque chose avait dû guider ce processus avant même que la sélection darwinienne ne prenne le dessus.

Cronin et Walker ont uni leurs forces après avoir participé à un atelier d'astrobiologie de la NASA en 2012. "Sara et moi discutions de la théorie de l'information, de la vie et des voies minimales pour construire des machines autoreproductibles", se souvient M. Cronin. "Et il m'est apparu très clairement que nous convergions tous les deux sur le fait qu'il manquait une 'force motrice' avant la biologie."

Aujourd'hui, la théorie de l'assemblage fournit une explication cohérente et mathématiquement précise de l'apparente contingence historique de la fabrication des objets - pourquoi, par exemple, ne peut-on pas développer de fusées avant d'avoir d'abord la vie multicellulaire, puis l'homme, puis la civilisation et la science. Il existe un ordre particulier dans lequel les objets peuvent apparaître.

"Nous vivons dans un univers structuré de manière récursive*", a déclaré M. Walker. "La plupart des structures doivent être construites à partir de la mémoire du passé. L'information se construit au fil du temps.

Cela peut sembler intuitivement évident, mais il est plus difficile de répondre à certaines questions sur l'ordre des choses. Les dinosaures ont-ils dû précéder les oiseaux ? Mozart devait-il précéder John Coltrane ? Peut-on dire quelles molécules ont nécessairement précédé l'ADN et les protéines ?

Quantifier la complexité

La théorie de l'assemblage repose sur l'hypothèse apparemment incontestable que les objets complexes résultent de la combinaison de nombreux objets plus simples. Selon cette théorie, il est possible de mesurer objectivement la complexité d'un objet en examinant la manière dont il a été fabriqué. Pour ce faire, on calcule le nombre minimum d'étapes nécessaires pour fabriquer l'objet à partir de ses ingrédients, que l'on quantifie en tant qu'indice d'assemblage (IA).

En outre, pour qu'un objet complexe soit intéressant d'un point de vue scientifique, il faut qu'il y en ait beaucoup. Des objets très complexes peuvent résulter de processus d'assemblage aléatoires - par exemple, on peut fabriquer des molécules de type protéine en reliant n'importe quels acides aminés en chaînes. En général, cependant, ces molécules aléatoires ne feront rien d'intéressant, comme se comporter comme une enzyme. En outre, les chances d'obtenir deux molécules identiques de cette manière sont extrêmement faibles.

En revanche, les enzymes fonctionnelles sont fabriquées de manière fiable à maintes reprises en biologie, car elles sont assemblées non pas au hasard, mais à partir d'instructions génétiques transmises de génération en génération. Ainsi, si le fait de trouver une seule molécule très complexe ne vous dit rien sur la manière dont elle a été fabriquée, il est improbable de trouver plusieurs molécules complexes identiques, à moins qu'un processus orchestré - peut-être la vie - ne soit à l'œuvre.

Cronin et Walker ont calculé que si une molécule est suffisamment abondante pour être détectable, son indice d'assemblage peut indiquer si elle a été produite par un processus organisé et réaliste. L'intérêt de cette approche est qu'elle ne suppose rien sur la chimie détaillée de la molécule elle-même, ni sur celle de l'entité vivante qui l'a produite. Elle est chimiquement agnostique. C'est ce qui la rend particulièrement précieuse lorsque nous recherchons des formes de vie qui pourraient ne pas être conformes à la biochimie terrestre, a déclaré Jonathan Lunine, planétologue à l'université Cornell et chercheur principal d'une mission proposée pour rechercher la vie sur la lune glacée de Saturne, Encelade.

"Il est bien qu'au moins une technique relativement agnostique soit embarquée à bord des missions de détection de la vie", a déclaré Jonathan Lunine.

Il ajoute qu'il est possible d'effectuer les mesures requises par la théorie de l'assemblage avec des techniques déjà utilisées pour étudier la chimie des surfaces planétaires. "La mise en œuvre de mesures permettant l'utilisation de la théorie de l'assemblage pour l'interprétation des données est éminemment réalisable", a-t-il déclaré.

La mesure du travail d'une vie

Ce qu'il faut, c'est une méthode expérimentale rapide et facile pour déterminer l'IA (indice d'assemblage) de certaines molécules. À l'aide d'une base de données de structures chimiques, Cronin, Walker et leurs collègues ont conçu un moyen de calculer le nombre minimum d'étapes nécessaires à la fabrication de différentes structures moléculaires. Leurs résultats ont montré que, pour les molécules relativement petites, l'indice d'assemblage est à peu près proportionnel au poids moléculaire. Mais pour les molécules plus grandes (tout ce qui est plus grand que les petits peptides, par exemple), cette relation est rompue.

Dans ces cas, les chercheurs ont découvert qu'ils pouvaient estimer l'IA à l'aide de la spectrométrie de masse, une technique déjà utilisée par le rover Curiosity de la NASA pour identifier les composés chimiques à la surface de Mars, et par la sonde Cassini de la NASA pour étudier les molécules qui jaillissent d'Encelade.

La spectrométrie de masse décompose généralement les grosses molécules en fragments. Cronin, Walker et leurs collègues ont constaté qu'au cours de ce processus, les grosses molécules à IA élevé se fracturent en mélanges de fragments plus complexes que celles à IA faible (comme les polymères simples et répétitifs). Les chercheurs ont ainsi pu déterminer de manière fiable l'IA (indice d'assemblage) en fonction de la complexité du spectre de masse de la molécule.

Lorsque les chercheurs ont ensuite testé la technique, ils ont constaté que les mélanges complexes de molécules produites par des systèmes vivants - une culture de bactéries E. coli, des produits naturels comme le taxol (un métabolite de l'if du Pacifique aux propriétés anticancéreuses), de la bière et des cellules de levure - présentaient généralement des IA moyens nettement plus élevés que les minéraux ou les simples substances organiques.

L'analyse est susceptible de donner lieu à des faux négatifs : certains produits issus de systèmes vivants, tels que le scotch Ardbeg single malt, ont des IA qui suggèrent une origine non vivante. Mais ce qui est peut-être plus important encore, c'est que l'expérience n'a produit aucun faux positif : Les systèmes abiotiques ne peuvent pas obtenir des IA suffisamment élevés pour imiter la biologie. Les chercheurs ont donc conclu que si un échantillon doté d'un IA moléculaire élevé est mesuré sur un autre monde, il est probable qu'il ait été fabriqué par une entité que l'on pourrait qualifier de vivante.

(Photo-schéma : Une échelle de la vie)

Les chercheurs ont établi/estimé l'indice d'assemblage (IA) de substance variées par des mesures répétés de leurs structures moléculaires, Seules celles assemblées biologiquement ont un AI au-dessus d'un certain palier. 

Non biologique        (vert)

Indice               bas        moyen       haut

charbon             10...    12

quarz                    11... 12

granit                 10  ..   12..   15

Biologique               (jaune)

levure                10                         24

urine                9                          ...   27

eau de mer      9                                 ....28

e-Coli                                    15                        31

bière                 10                                 ..            34

(Merrill Sherman/Quanta Magazine ; source : https://doi.org/10.1038/s41467-021-23258-x)

La spectrométrie de masse ne fonctionnerait que dans le cadre de recherches astrobiologiques ayant accès à des échantillons physiques, c'est-à-dire des missions d'atterrissage ou des orbiteurs comme Europa Clipper, qui peuvent ramasser et analyser des molécules éjectées de la surface d'un monde. Mais Cronin et ses collègues viennent de montrer qu'ils peuvent mesurer l'IA moléculaire en utilisant deux autres techniques qui donnent des résultats cohérents. L'une d'entre elles, la spectroscopie infrarouge, pourrait être utilisée par des instruments tels que ceux du télescope spatial James Webb, qui étudient à distance la composition chimique de mondes lointains.

Cela ne veut pas dire que ces méthodes de détection moléculaire offrent un instrument de mesure précis permettant de passer de la pierre au reptile. Hector Zenil, informaticien et biotechnologue à l'université de Cambridge, a souligné que la substance présentant l'IA le plus élevé de tous les échantillons testés par le groupe de Glasgow - une substance qui, selon cette mesure, pourrait être considérée comme la plus "biologique" - n'était pas une bactérie.

C'était de la bière.

Se débarrasser des chaînes du déterminisme

La théorie de l'assemblage prédit que des objets comme nous ne peuvent pas naître isolément - que certains objets complexes ne peuvent émerger qu'en conjonction avec d'autres. C'est intuitivement logique : l'univers n'a jamais pu produire un seul être humain. Pour qu'il y ait des êtres humains, il faut qu'il y en ait beaucoup.

La physique traditionnelle n'a qu'une utilité limitée lorsqu'il s'agit de prendre en compte des entités spécifiques et réelles telles que les êtres humains en général (et vous et moi en particulier). Elle fournit les lois de la nature et suppose que des résultats spécifiques sont le fruit de conditions initiales spécifiques. Selon ce point de vue, nous devrions avoir été codés d'une manière ou d'une autre dans les premiers instants de l'univers. Mais il faut certainement des conditions initiales extrêmement bien réglées pour que l'Homo sapiens (et a fortiori vous) soit inévitable.

La théorie de l'assemblage, selon ses défenseurs, échappe à ce type d'image surdéterminée. Ici, les conditions initiales n'ont pas beaucoup d'importance. Les informations nécessaires à la fabrication d'objets spécifiques tels que nous n'étaient pas présentes au départ, mais se sont accumulées au cours du processus d'évolution cosmique, ce qui nous dispense de faire porter toute la responsabilité à un Big Bang incroyablement bien réglé. L'information "est dans le chemin", a déclaré M. Walker, "pas dans les conditions initiales".

Cronin et Walker ne sont pas les seuls scientifiques à tenter d'expliquer que les clés de la réalité observée pourraient bien ne pas résider dans des lois universelles, mais dans la manière dont certains objets sont assemblés et se transforment en d'autres. La physicienne théorique Chiara Marletto, de l'université d'Oxford, développe une idée similaire avec le physicien David Deutsch. Leur approche, qu'ils appellent la théorie des constructeurs et que Marletto considère comme "proche dans l'esprit" de la théorie de l'assemblage, examine quels types de transformations sont possibles et lesquels ne le sont pas.

"La théorie des constructeurs parle de l'univers des tâches capables d'effectuer certaines transformations", explique M. Cronin. "On peut considérer qu'elle limite ce qui peut se produire dans le cadre des lois de la physique. La théorie de l'assemblage, ajoute-t-il, ajoute le temps et l'histoire à cette équation.

Pour expliquer pourquoi certains objets sont fabriqués et d'autres non, la théorie de l'assemblage identifie une hiérarchie imbriquée de quatre "univers" distincts.

1 Dans l'univers de l'assemblage, toutes les permutations des éléments de base sont autorisées. 2 Dans l'univers de l'assemblage possible, les lois de la physique limitent ces combinaisons, de sorte que seuls certains objets sont réalisables. 3 L'univers de l'assemblage contingenté élague alors le vaste éventail d'objets physiquement autorisés en sélectionnant ceux qui peuvent effectivement être assemblés selon des chemins possibles. 4 Le quatrième univers est l'assemblage observé, qui comprend uniquement les processus d'assemblage qui ont généré les objets spécifiques que nous voyons actuellement.

(Photo - schéma montrant l'univers de l'assemblage dès son origine via un entonnoir inversé présentant ces 4 étapes, qui élargissent en descendant)

1 Univers assembleur

Espace non contraint contenant toutes les permutations possibles des blocs de base de l'univers

2 Assemblage possibles

Seuls les objets physiquement possibles existent, limités par les lois de la physique.

3 Assemblages contingents

Objets qui peuvent effectivement être assemblés en utilisant des chemins possibles

4 Assemblage dans le réel

Ce que nous pouvons observer

(Merrill Sherman/Quanta Magazine ; source : https://doi.org/10.48550/arXiv.2206.02279)

La théorie de l'assemblage explore la structure de tous ces univers, en utilisant des idées tirées de l'étude mathématique des graphes, ou réseaux de nœuds interconnectés. Il s'agit d'une "théorie de l'objet d'abord", a déclaré M. Walker, selon laquelle "les choses [dans la théorie] sont les objets qui sont effectivement fabriqués, et non leurs composants".

Pour comprendre comment les processus d'assemblage fonctionnent dans ces univers notionnels, prenons le problème de l'évolution darwinienne. Conventionnellement, l'évolution est quelque chose qui "s'est produit" une fois que des molécules répliquées sont apparues par hasard - un point de vue qui risque d'être une tautologie (affirmation/certitude), parce qu'il semble dire que l'évolution a commencé une fois que des molécules évolutives ont existé. Les partisans de la théorie de l'assemblage et de la théorie du constructeur recherchent au contraire "une compréhension quantitative de l'évolution ancrée dans la physique", a déclaré M. Marletto.

Selon la théorie de l'assemblage, pour que l'évolution darwinienne puisse avoir lieu, il faut que quelque chose sélectionne de multiples copies d'objets à forte intelligence artificielle dans l'assemblage possible. Selon M. Cronin, la chimie à elle seule pourrait en être capable, en réduisant des molécules relativement complexes à un petit sous-ensemble. Les réactions chimiques ordinaires "sélectionnent" déjà certains produits parmi toutes les permutations possibles parce que leur vitesse de réaction est plus rapide.

Les conditions spécifiques de l'environnement prébiotique, telles que la température ou les surfaces minérales catalytiques, pourraient donc avoir commencé à vidanger/filtrer le pool des précurseurs moléculaires de la vie parmi ceux de l'assemblage possible. Selon la théorie de l'assemblage, ces préférences prébiotiques seront "mémorisées" dans les molécules biologiques actuelles : Elles encodent leur propre histoire. Une fois que la sélection darwinienne a pris le dessus, elle a favorisé les objets les plus aptes à se répliquer. Ce faisant, ce codage de l'histoire s'est encore renforcé. C'est précisément la raison pour laquelle les scientifiques peuvent utiliser les structures moléculaires des protéines et de l'ADN pour faire des déductions sur les relations évolutives des organismes.

Ainsi, la théorie de l'assemblage "fournit un cadre permettant d'unifier les descriptions de la sélection en physique et en biologie", écrivent Cronin, Walker et leurs collègues. Plus un objet est "assemblé", plus il faut de sélections successives pour qu'il parvienne à l'existence.

"Nous essayons d'élaborer une théorie qui explique comment la vie naît de la chimie", a déclaré M. Cronin, "et de le faire d'une manière rigoureuse et vérifiable sur le plan empirique".

Une mesure pour tous les gouverner ?

Krakauer estime que la théorie de l'assemblage et la théorie du constructeur offrent toutes deux de nouvelles façons stimulantes de réfléchir à la manière dont les objets complexes prennent naissance. "Ces théories sont davantage des télescopes que des laboratoires de chimie", a-t-il déclaré. "Elles nous permettent de voir les choses, pas de les fabriquer. Ce n'est pas du tout une mauvaise chose et cela pourrait être très puissant".

Mais il prévient que "comme pour toute la science, la preuve sera dans le pudding".

Zenil, quant à lui, estime que, compte tenu de l'existence d'une liste déjà considérable de mesures de la complexité telles que la complexité de Kolmogorov, la théorie de l'assemblage ne fait que réinventer la roue. Marletto n'est pas d'accord. "Il existe plusieurs mesures de la complexité, chacune capturant une notion différente de cette dernière", a-t-elle déclaré. Mais la plupart de ces mesures ne sont pas liées à des processus réels. Par exemple, la complexité de Kolmogorov suppose une sorte d'appareil capable d'assembler tout ce que les lois de la physique permettent. Il s'agit d'une mesure appropriée à l'assemblage possible, a déclaré Mme Marletto, mais pas nécessairement à l'assemblage observé. En revanche, la théorie de l'assemblage est "une approche prometteuse parce qu'elle se concentre sur des propriétés physiques définies de manière opérationnelle", a-t-elle déclaré, "plutôt que sur des notions abstraites de complexité".

Selon M. Cronin, ce qui manque dans les mesures de complexité précédentes, c'est un sens de l'histoire de l'objet complexe - les mesures ne font pas la distinction entre une enzyme et un polypeptide aléatoire.

Cronin et Walker espèrent que la théorie de l'assemblage permettra à terme de répondre à des questions très vastes en physique, telles que la nature du temps et l'origine de la deuxième loi de la thermodynamique. Mais ces objectifs sont encore lointains. "Le programme de la théorie de l'assemblage n'en est qu'à ses débuts", a déclaré Mme Marletto. Elle espère voir la théorie mise à l'épreuve en laboratoire. Mais cela pourrait aussi se produire dans la nature, dans le cadre de la recherche de processus réalistes se déroulant sur des mondes extraterrestres.

 

Auteur: Internet

Info: https://www.quantamagazine.org/a-new-theory-for-the-assembly-of-life-in-the-universe-20230504?mc_cid=088ea6be73&mc_eid=78bedba296 - Philip Ball , contributing Writer,  4 mai 2023. *Qui peut être répété un nombre indéfini de fois par l'application de la même règle.

[ ergodicité mystère ] [ exobiologie ] [ astrobiologie ] [ exploration spatiale ] [ origine de la vie ] [ xénobiologie ] [ itération nécessaire ] [ ordre caché ] [ univers mécanique ] [ théorie-pratique ] [ macromolécules ] [ progression orthogonale ] [ décentrement anthropique ]

chronos

Il est difficile d'imaginer un univers atemporel, non pas parce que le temps est un concept techniquement complexe ou philosophiquement insaisissable mais pour une raison plus structurelle.

Imaginer la non temporalité implique que le temps s'écoule. Même lorsqu'on essayez d'imaginer son absence, on le sent passer à mesure que nos pensées changent, que notre cœur pompe le sang vers votre cerveau et que les images, sons et odeurs bougent autour de nous. Le temps semble ne jamais s'arrêter. On peut même avoir l'impression d'être tissé dans son tissu en un perpétuel mouvement, alors que l'Univers se contracte et se rétracte. Mais est-ce vraiment ainsi que le temps fonctionne ?

Selon Albert Einstein, notre expérience du passé, du présent et du futur n'est rien d'autre qu'une "illusion obstinément persistante". Selon Isaac Newton, le temps n'est rien d'autre qu'une toile de fond, en dehors de la vie. Et selon les lois de la thermodynamique, le temps n'est rien d'autre que de l'entropie et de la chaleur. Dans l'histoire de la physique moderne, il n'y a jamais eu de théorie largement acceptée dans laquelle un sens du temps mobile et directionnel soit fondamental. Nombre de nos descriptions les plus fondamentales de la nature - des lois du mouvement aux propriétés des molécules et de la matière - semblent exister dans un univers où le temps ne s'écoule pas vraiment. Cependant, des recherches récentes menées dans divers domaines suggèrent que le mouvement du temps pourrait être plus important que la plupart des physiciens ne l'avaient supposé.

Une nouvelle forme de physique appelée théorie de l'assemblage suggère que le sens d'un temps en mouvement et directionnel est réel et fondamental. Elle suggère que les objets complexes de notre univers qui ont été fabriqués par la vie, y compris les microbes, les ordinateurs et les villes, n'existent pas hors du temps : impossibles sans un mouvement temporel. De ce point de vue, le passage du temps n'est pas seulement intrinsèque à l'évolution de la vie ou à notre expérience de l'univers. Il est aussi le tissu matériel en perpétuel mouvement de l'Univers lui-même. Le temps est un objet. Il a une taille physique, comme l'espace. Il peut être mesuré au niveau moléculaire dans les laboratoires.

L'unification du temps et de l'espace a radicalement changé la trajectoire de la physique au 20e siècle. Elle a ouvert de nouvelles perspectives sur la façon dont nous concevons la réalité. Que pourrait faire l'unification du temps et de la matière à notre époque ? Que se passe-t-il lorsque le temps est un objet ?

Pour Newton, le temps était fixe. Dans ses lois du mouvement et de la gravité, qui décrivent comment les objets changent de position dans l'espace, le temps est une toile de fond absolue. Le temps newtonien passe, mais ne change jamais. Cette vision temporelle perdure dans la physique moderne - même dans les fonctions d'onde de la mécanique quantique, le temps reste une toile de fond et non une caractéristique fondamentale. Pour Einstein, cependant, le temps n'est pas absolu. Il était relatif à chaque observateur. Il a décrit notre expérience du temps qui passe comme "une illusion obstinément persistante". Le temps einsteinien est mesuré par le tic-tac des horloges ; l'espace est mesuré par le tic-tac des règles qui enregistrent les distances. En étudiant les mouvements relatifs des horloges et des règles, Einstein a pu combiner les concepts de mesure de l'espace et du temps en une structure unifiée que nous appelons aujourd'hui "espace-temps". Dans cette structure, l'espace est infini et tous les points existent en même temps. Mais le temps, tel que décrit par Einstein, possède également cette propriété, ce qui signifie que tous les temps - passé, présent et futur - sont pareillement vrais. Le résultat est parfois appelé "univers bloc", qui contient tout ce qui s'est passé et se passera dans l'espace et le temps. Aujourd'hui, la plupart des physiciens soutiennent  cette notion d'univers-bloc.

Mais l'univers-bloc avait été fissuré avant même d'exister. Au début du XIXe siècle, près d'un siècle avant qu'Einstein ne développe le concept d'espace-temps, Nicolas Léonard Sadi Carnot et d'autres physiciens s'interrogeaient déjà sur l'idée que le temps était soit une toile de fond, soit une illusion. Ces questions se poursuivront au XIXe siècle, lorsque des physiciens tels que Ludwig Boltzmann commenceront à s'intéresser aux problèmes posés par une technologie d'un genre nouveau : la machine (engine - ou moteur : nous par exemple)

Bien que les machines puissent être reproduites mécaniquement, les physiciens ne savent pas exactement comment elles fonctionnent. La mécanique newtonienne est réversible, ce qui n'est pas le cas des machines. Le système solaire de Newton fonctionnait aussi bien en avançant qu'en reculant dans le temps. En revanche, si vous conduisez une voiture et qu'elle tombe en panne d'essence, vous ne pouvez pas faire tourner le moteur en marche arrière, récupérer la chaleur générée et désenflammer le carburant. Les physiciens de l'époque pensaient que les moteurs devaient obéir à certaines lois, même si ces lois étaient inconnues. Ils ont découvert que les moteurs ne fonctionnaient pas si le temps ne s'écoulait pas et n'avait pas de direction. En exploitant les différences de température, les moteurs entraînent un mouvement de chaleur des parties chaudes vers les parties froides. Plus le temps passe, plus la différence de température diminue et moins le "travail" peut être effectué. Telle est l'essence de la deuxième loi de la thermodynamique (également connue sous le nom de loi de l'entropie) qui fut proposée par Carnot et expliquée plus tard de manière statistique par Boltzmann. Cette loi décrit la manière dont un moteur peut effectuer moins de "travail" utile au fil du temps. Vous devez de temps en temps faire le plein de votre voiture, et l'entropie doit toujours être en augmentation.

Vivons-nous vraiment dans un univers qui n'a pas besoin du temps comme caractéristique fondamentale ?

Tout ça a du sens dans le contexte des machines ou d'autres objets complexes, mais n'est pas utile lorsqu'il s'agit d'une simple particule. Parler de la température d'une seule particule n'a aucun sens, car la température est un moyen de quantifier l'énergie cinétique moyenne de nombreuses particules. Dans les lois de la thermodynamique, l'écoulement et la directionnalité du temps sont considérés comme une propriété émergente plutôt que comme une toile de fond ou une illusion - une propriété associée au comportement d'un grand nombre d'objets. Bien que la théorie thermodynamique ait introduit la notion de directionnalité du temps, cette propriété n'était pas fondamentale. En physique, les propriétés "fondamentales" sont réservées aux propriétés qui ne peuvent être décrites par d'autres termes. La flèche du temps en thermodynamique est donc considérée comme "émergente" parce qu'elle peut être expliquée en termes de concepts plus fondamentaux, tels que l'entropie et la chaleur.

Charles Darwin, qui vécut et travailla entre l'ère de la machine à vapeur de Carnot et l'émergence de l'univers en bloc d'Einstein, fut un des premiers à voir clairement comment la vie doit exister dans le temps. Dans la dernière phrase de L'origine des espèces (1859), il résume avec éloquence cette perspective : "Alors que cette planète a continué de tourner selon la loi fixe de la gravité, à partir d'un commencement aussi simple... des formes infinies, les plus belles et les plus merveilleuses, ont été et sont en train d'évoluer". L'arrivée des "formes infinies" de Darwin ne peut s'expliquer que dans un univers où le temps existe et possède une direction claire.

Au cours des derniers milliards d'années, la vie a évolué d'organismes unicellulaires vers des organismes multicellulaires complexes. Elle est passée de sociétés simples à des villes grouillantes et, aujourd'hui, à une planète potentiellement capable de reproduire sa vie sur d'autres mondes. Ces choses mettent du temps à apparaître parce qu'elles ne peuvent émerger qu'à travers les processus de sélection et d'évolution.

Nous pensons que l'intuition de Darwin n'est pas assez profonde. L'évolution décrit avec précision les changements observés dans les différentes formes de vie, mais elle fait bien plus que cela : c'est le seul processus physique de notre univers qui peut générer les objets que nous associons à la vie. Qu'il s'agisse de bactéries, de chats et d'arbres, mais aussi de choses telles que des fusées, des téléphones portables et des villes. Aucun de ces objets n'apparaît spontanément par fluctuation, contrairement à ce que prétendent les ouvrages de physique moderne. Ces objets ne sont pas le fruit du hasard. Au contraire, ils ont tous besoin d'une "mémoire" du passé pour être fabriqués dans le présent. Ils doivent être produits au fil du temps - un temps qui avance continuellement. Pourtant, selon Newton, Einstein, Carnot, Boltzmann et d'autres, le temps est soit inexistant, soit simplement émergent.

Les temps de la physique et de l'évolution sont incompatibles. Mais cela n'a pas toujours été évident parce que physique et évolution traitent de types d'objets différents.  La physique, en particulier la mécanique quantique, traite d'objets simples et élémentaires : quarks, leptons et  autres particules porteuses de force du modèle standard. Ces objets étant considérés comme simples, l'Univers n'a pas besoin de "mémoire" pour les fabriquer (à condition que l'énergie et les ressources disponibles soient suffisantes). La "mémoire" est un moyen de décrire l'enregistrement des actions ou des processus nécessaires à la fabrication d'un objet donné. Lorsque nous abordons les disciplines qui traitent de l'évolution, telles que la chimie et la biologie, nous trouvons des objets trop complexes pour être produits en abondance instantanément (même lorsque l'énergie et les matériaux sont disponibles). Ils nécessitent une mémoire, accumulée au fil du temps, pour être produits. Comme l'a compris Darwin, certains objets ne peuvent voir le jour que grâce à l'évolution et à la sélection de certains "enregistrements" de la mémoire pour les fabriquer.

Cette incompatibilité crée un ensemble de problèmes qui ne peuvent être résolus qu'en s'écartant radicalement de la manière dont la physique aborde actuellement le temps, en particulier si nous voulons expliquer la vie. Si les théories actuelles de la mécanique quantique peuvent expliquer certaines caractéristiques des molécules, comme leur stabilité, elles ne peuvent pas expliquer l'existence de l'ADN, des protéines, de l'ARN ou autres molécules grands et complexes. De même, la deuxième loi de la thermodynamique est censée donner lieu à la flèche du temps et à des explications sur la manière dont les organismes convertissent l'énergie, mais elle n'explique pas la directionnalité du temps, dans laquelle des formes infinies se construisent sur des échelles de temps évolutives sans que soit en vue l'équilibre final ou la mort thermique de la biosphère. La mécanique quantique et la thermodynamique sont nécessaires pour expliquer certaines caractéristiques de la vie, mais elles ne sont pas suffisantes.

Ces problèmes et d'autres encore nous ont amenés à développer une nouvelle façon de penser la physique du temps, que nous avons appelée la théorie de l'assemblage. Cette théorie décrit la quantité de mémoire nécessaire pour qu'une molécule ou une combinaison de molécules - les objets dont est faite la vie - vienne à l'existence. Dans la théorie de l'assemblage, cette mémoire est mesurée au cours du temps en tant que caractéristique d'une molécule, en mettant l'accent sur la mémoire minimale requise pour que cette (ou ces) molécule(s) puisse(nt) voir le jour. La théorie de l'assemblage quantifie la sélection en faisant du temps une propriété des objets qui n'ont pu émerger que par l'évolution.

Nous avons commencé à développer cette nouvelle physique en examinant comment la vie émerge par le biais de changements chimiques. La chimie de la vie fonctionne de manière combinatoire : les atomes se lient pour former des molécules, et les combinaisons possibles augmentent avec chaque liaison supplémentaire. Ces combinaisons sont réalisées à partir d'environ 92 éléments naturels, dont les chimistes estiment qu'ils peuvent être combinés pour construire jusqu'à 10 puissance 60 de molécules différentes  (1 suivi de 60 zéros). Pour devenir utile, chaque combinaison individuelle devrait être répliquée des milliards de fois - pensez au nombre de molécules nécessaires pour fabriquer ne serait-ce qu'une seule cellule, sans parler d'un insecte ou d'une personne. Faire des copies de tout objet complexe prend donc du temps car chaque étape nécessaire à son assemblage implique une recherche dans l'immensité de l'espace combinatoire pour sélectionner les molécules qui prendront une forme physique.

Les espaces à structure combinatoire semblent apparaître lorsque la vie existe.

Prenons les protéines macromoléculaires que les êtres vivants utilisent comme catalyseurs dans les cellules. Ces protéines sont fabriquées à partir d'éléments moléculaires plus petits appelés acides aminés, qui se combinent pour former de longues chaînes dont la longueur varie généralement entre 50 et 2 000 acides aminés. Si toutes les protéines possibles d'une longueur de 100 acides aminés étaient assemblées à partir des 20 acides aminés les plus courants qui forment les protéines, le résultat ne remplirait pas seulement notre univers, mais 10 (puissance 23 ) univers.

Il est difficile d'imaginer le champ de toutes les molécules possibles.  À titre d'analogie, considérons les combinaisons qu'on peut réaliser avec un jeu de briques donné genre Lego. Si le jeu ne contient que deux briques, le nombre de combinaisons sera faible. En revanche, si le jeu contient des milliers de pièces, comme  un modèle Lego de 5 923 pièces du Taj Mahal, le nombre de combinaisons possibles est astronomique. Si vous deviez spécifiquement construire le Taj Mahal en suivant les instructions, l'espace des possibilités devient limité, mais si vous pouviez construire n'importe quel objet Lego avec ces 5 923 pièces, il y aurait une explosion combinatoire des structures possibles qui pourraient être construites - les possibilités augmentant de manière exponentielle avec chaque bloc supplémentaire que vous ajouteriez. Si vous connectez chaque seconde deux structures Lego préalablement construites, vous ne pourriez pas explorer toutes les possibilités d'objets de la taille du jeu Lego Taj Mahal avant la fin de l'univers. En fait, tout espace construit de manière combinatoire, même à partir de quelques blocs de construction simples, aura cette propriété. Idée qui inclut tous les objets cellulaires possibles construits à partir de la chimie, tous les organismes possibles construits à partir de différents types de cellules, tous les langages possibles construits à partir de mots ou d'énoncés, et tous les programmes informatiques possibles construits à partir de tous les jeux d'instructions possibles.

Le schéma est le suivant : les espaces combinatoires semblent se manifester lorsque la vie existe. En d'autres termes, la vie ne devient évidente que lorsque le champ des possibles est si vaste que l'univers est obligé de ne sélectionner qu'une partie de cet espace pour exister. La théorie de l'assemblage vise à formaliser cette idée. Dans la théorie de l'assemblage, les objets sont construits de manière combinatoire à partir d'autres objets et, tout comme vous pouvez utiliser une règle pour mesurer la taille d'un objet donné dans l'espace, la théorie de l'assemblage fournit une mesure - appelée "indice d'assemblage" - pour mesurer la taille d'un objet dans le temps.

Partant de cette analogie, l'ensemble Lego Taj Mahal équivaut à une molécule complexe. La reproduction d'un objet spécifique, comme un jeu de Lego, d'une manière qui n'est pas aléatoire, nécessite une sélection dans l'espace de tous les objets possibles. En d'autres termes, à chaque étape de la construction, des objets ou des ensembles d'objets spécifiques doivent être sélectionnés parmi le grand nombre de combinaisons possibles qui pourraient être construites. Outre la sélection, la "mémoire" est également nécessaire : les objets existants doivent contenir des informations pour assembler le nouvel objet spécifique, qui est mis en œuvre sous la forme d'une séquence d'étapes pouvant être accomplies en un temps fini, comme les instructions requises pour construire le Taj Mahal en Lego. Les objets plus complexes nécessitent davantage de mémoire pour voir le jour.

Dans la théorie de l'assemblage, les objets gagnent en complexité au fil du temps grâce au processus de sélection. Au fur et à mesure que les objets deviennent plus complexes, leurs parties uniques augmentent, ce qui signifie que la mémoire locale doit également augmenter. "Mémoire locale" qui est la chaîne causale d'événements qui font que l'objet est d'abord "découvert" ou "émergé" via la sélection, puis créé en plusieurs exemplaires. Par exemple, dans le cadre de la recherche sur l'origine de la vie, les chimistes étudient comment les molécules s'assemblent pour devenir des organismes vivants. Pour qu'un système chimique émerge spontanément en tant que "vie", il doit s'auto-reproduire en formant, ou en catalysant, des réseaux de réactions chimiques auto-entretenus. Mais comment le système chimique "sait-il" quelles combinaisons faire ? Nous pouvons voir une "mémoire locale" à l'œuvre dans ces réseaux de molécules qui ont "appris" à se lier chimiquement de certaines manières. À mesure que les exigences en matière de mémoire augmentent, la probabilité qu'un objet ait été produit par hasard tombe à zéro, car le nombre de combinaisons alternatives qui n'ont pas été sélectionnées est tout simplement trop élevé. Un objet, qu'il s'agisse d'un Lego Taj Mahal ou d'un réseau de molécules, ne peut être produit et reproduit qu'avec une mémoire et un processus de construction. Mais la mémoire n'est pas partout, elle est locale dans l'espace et le temps. Ce qui signifie qu'un objet ne peut être produit que s'il existe une mémoire locale qui peut guider le choix des pièces, de leur emplacement et de leur moment.

Dans la théorie de l'assemblage, la "sélection" fait référence à ce qui a émergé dans l'espace des combinaisons possibles. Elle est formellement décrite par le nombre de copies et la complexité d'un objet. Le nombre de copies, ou concentration, est un concept utilisé en chimie et en biologie moléculaire qui fait référence au nombre de copies d'une molécule présentes dans un volume d'espace donné. Dans la théorie de l'assemblage, la complexité est tout aussi importante que le nombre de copies. Une molécule très complexe qui n'existe qu'en un seul exemplaire importe peu. Ce qui intéresse la théorie de l'assemblage, ce sont les molécules complexes dont le nombre de copies est élevé, ce qui indique que la molécule a été produite par l'évolution. Cette mesure de la complexité est également connue sous le nom d'"indice d'assemblage" d'un objet. Valeur qui est liée à la quantité de mémoire physique nécessaire pour stocker les informations permettant de diriger l'assemblage d'un objet et d'établir une direction dans le temps du simple au complexe. Bien que la mémoire doive exister dans l'environnement pour faire naître l'objet, dans la théorie de l'assemblage la mémoire est également une caractéristique physique intrinsèque de l'objet. En fait, elle est l'objet.

Ce sont des piles d'objets construisant d'autres objets qui construisent d'autres objets - objets qui construisent des objets, jusqu'au bout. Certains objets ne sont apparus que relativement récemment, tels que les "produits chimiques éternels" synthétiques fabriqués à partir de composés chimiques organofluorés. D'autres sont apparus il y a des milliards d'années, comme les cellules végétales photosynthétiques. Les objets ont des profondeurs temporelles différentes. Cette profondeur est directement liée à l'indice d'assemblage et au nombre de copies d'un objet, que nous pouvons combiner en un nombre : une quantité appelée "assemblage", ou A. Plus le nombre d'assemblage est élevé, plus l'objet a une profondeur temporelle.

Pour mesurer un assemblage en laboratoire, nous analysons chimiquement un objet pour compter le nombre de copies d'une molécule donnée qu'il contient. Nous déduisons ensuite la complexité de l'objet, connue sous le nom d'indice d'assemblage moléculaire, en comptant le nombre de parties qu'il contient. Ces parties moléculaires, comme les acides aminés dans une chaîne de protéines, sont souvent déduites en déterminant l'indice d'assemblage moléculaire d'un objet - un numéro d'assemblage théorique. Mais il ne s'agit pas d'une déduction théorique. Nous "comptons" les composants moléculaires d'un objet à l'aide de trois techniques de visualisation : la spectrométrie de masse, la spectroscopie infrarouge et la spectroscopie de résonance magnétique nucléaire (RMN). Il est remarquable que le nombre de composants que nous avons comptés dans les molécules corresponde à leur nombre d'assemblage théorique. Cela signifie que nous pouvons mesurer l'indice d'assemblage d'un objet directement avec un équipement de laboratoire standard.

Un numéro d'assemblage élevé - indice d'assemblage élevé et nombre de copies élevé - indique que l'objet peut être fabriqué de manière fiable par un élément de son environnement. Il peut s'agir d'une cellule qui construit des molécules à indice d'assemblage élevé, comme les protéines, ou d'un chimiste qui fabrique des molécules à indice d'assemblage encore plus élevé, comme le Taxol (paclitaxel), un médicament anticancéreux. Les objets complexes ayant un nombre élevé de copies ne sont pas apparus au hasard, mais sont le résultat d'un processus d'évolution ou de sélection. Ils ne sont pas le fruit d'une série de rencontres fortuites, mais d'une sélection dans le temps. Plus précisément, d'une certaine profondeur dans le temps.

C'est comme si l'on jetait en l'air les 5 923 pièces du Lego Taj Mahal et que l'on s'attendait à ce qu'elles s'assemblent spontanément

Il s'agit d'un concept difficile. Même les chimistes ont du mal à l'appréhender, car s'il est facile d'imaginer que des molécules "complexes" se forment par le biais d'interactions fortuites avec leur environnement, en laboratoire, les interactions fortuites conduisent souvent à la production de "goudron" plutôt qu'à celle d'objets à haut niveau d'assemblage. Le goudron est le pire cauchemar des chimistes, un mélange désordonné de molécules qui ne peuvent être identifiées individuellement. On le retrouve fréquemment dans les expériences sur l'origine de la vie. Dans l'expérience de la "soupe prébiotique" menée par le chimiste américain Stanley Miller en 1953, les acides aminés sélectionnés au départ se transformaient en une bouillie noire non identifiable si l'expérience se poursuivait trop longtemps (et aucune sélection n'était imposée par les chercheurs pour empêcher les changements chimiques de se produire). Le problème dans ces expériences est que l'espace combinatoire des molécules possibles est si vaste pour les objets à fort assemblage qu'aucune molécule spécifique n'est produite en grande abondance. Le résultat est le "goudron".

C'est comme si l'on jetait en l'air les 5 923 pièces du jeu Lego Taj Mahal et qu'on s'attendait à ce qu'elles s'assemblent spontanément de manière exacte comme le prévoient les instructions. Imaginez maintenant que vous preniez les pièces de 100 boîtes du même jeu de Lego, que vous les lanciez en l'air et que vous vous attendiez à ce que 100 exemplaires du même bâtiment soient fabriqués. Les probabilités sont incroyablement faibles et pourraient même être nulles, si la théorie de l'assemblage est sur la bonne voie. C'est aussi probable qu'un œuf écrasé se reforme spontanément.

Mais qu'en est-il des objets complexes qui apparaissent naturellement sans sélection ni évolution ? Qu'en est-il des flocons de neige, des minéraux et des systèmes de tempêtes météo  complexes ? Contrairement aux objets générés par l'évolution et la sélection, ces objets n'ont pas besoin d'être expliqués par leur "profondeur dans le temps". Bien qu'individuellement complexes, ils n'ont pas une valeur d'assemblage élevée parce qu'ils se forment au hasard et n'ont pas besoin de mémoire pour être produits. Ils ont un faible nombre de copies parce qu'ils n'existent jamais en copies identiques. Il n'y a pas deux flocons de neige identiques, et il en va de même pour les minéraux et les systèmes de tempête.

La théorie des assemblages modifie non seulement notre conception du temps, mais aussi notre définition de la vie elle-même. En appliquant cette approche aux systèmes moléculaires, il devrait être possible de mesurer si une molécule a été produite par un processus évolutif. Cela signifie que nous pouvons déterminer quelles molécules n'ont pu être produites que par un processus vivant, même si ce processus implique des chimies différentes de celles que l'on trouve sur Terre. De cette manière, la théorie de l'assemblage peut fonctionner comme un système universel de détection de la vie qui fonctionne en mesurant les indices d'assemblage et le nombre de copies de molécules dans des échantillons vivants ou non vivants.

Dans nos expériences de laboratoire, nous avons constaté que seuls les échantillons vivants produisent des molécules à fort taux d'assemblage. Nos équipes et nos collaborateurs ont reproduit cette découverte en utilisant une technique analytique appelée spectrométrie de masse, dans laquelle les molécules d'un échantillon sont "pesées" dans un champ électromagnétique, puis réduites en morceaux à l'aide d'énergie. Le fait de réduire une molécule en morceaux nous permet de mesurer son indice d'assemblage en comptant le nombre de parties uniques qu'elle contient. Nous pouvons ainsi déterminer le nombre d'étapes nécessaires à la production d'un objet moléculaire et quantifier sa profondeur dans le temps à l'aide d'un équipement de laboratoire standard.

Pour vérifier notre théorie selon laquelle les objets à fort indice d'assemblage ne peuvent être générés que par la vie, l'étape suivante a consisté à tester des échantillons vivants et non vivants. Nos équipes ont pu prélever des échantillons de molécules dans tout le système solaire, y compris dans divers systèmes vivants, fossiles et abiotiques sur Terre. Ces échantillons solides de pierre, d'os, de chair et d'autres formes de matière ont été dissous dans un solvant, puis analysés à l'aide d'un spectromètre de masse à haute résolution capable d'identifier la structure et les propriétés des molécules. Nous avons constaté que seuls les systèmes vivants produisent des molécules abondantes dont l'indice d'assemblage est supérieur à une valeur déterminée expérimentalement de 15 étapes. La coupure entre 13 et 15 est nette, ce qui signifie que les molécules fabriquées par des processus aléatoires ne peuvent pas dépasser 13 étapes. Nous pensons que cela indique une transition de phase où la physique de l'évolution et de la sélection doit prendre le relais d'autres formes de physique pour expliquer la formation d'une molécule.

Ces expériences vérifient que seuls les objets avec un indice d'assemblage suffisamment élevé - molécules très complexes et copiées - semblent se trouver dans la vie. Ce qui est encore plus passionnant, c'est que nous pouvons trouver cette information sans rien savoir d'autre sur la molécule présente. La théorie de l'assemblage peut déterminer si des molécules provenant de n'importe quel endroit de l'univers sont issues de l'évolution ou non, même si nous ne connaissons pas la chimie utilisée.

La possibilité de détecter des systèmes vivants ailleurs dans la galaxie est passionnante, mais ce qui l'est encore plus pour nous, c'est la possibilité d'un nouveau type de physique et d'une nouvelle explication du vivant. En tant que mesure empirique d'objets uniquement produisibles par l'évolution, l'Assemblage déverouille une théorie plus générale de la vie. Si cette théorie se vérifie, son implication philosophique la plus radicale est que le temps existe en tant que propriété matérielle des objets complexes créés par l'évolution. En d'autres termes, tout comme Einstein a radicalisé notre notion du temps en l'unifiant avec l'espace, la théorie de l'assemblage indique une conception radicalement nouvelle du temps en l'unifiant avec la matière.

La théorie de l'assemblage explique les objets évolués, tels que les molécules complexes, les biosphères et les ordinateurs.

Elle est radicale parce que, comme nous l'avons noté, le temps n'a jamais été fondamental dans l'histoire de la physique. Newton et certains physiciens quantiques le considèrent comme une toile de fond. Einstein pensait qu'il s'agissait d'une illusion. Et, dans les travaux de ceux qui étudient la thermodynamique, il est considéré comme une simple propriété émergente. La théorie de l'assemblage considère le temps comme un élément fondamental et matériel : le temps est la matière dont sont faites les choses dans l'univers. Les objets créés par la sélection et l'évolution ne peuvent être formés que par le passage du temps. Mais il ne faut pas considérer ce temps comme le tic-tac mesuré d'une horloge ou comme une séquence d'années calendaires. Le temps est un attribut physique. Pensez-y en termes d'assemblage, propriété intrinsèque mesurable de la profondeur ou de la taille d'une molécule dans le temps.

Cette idée est radicale car elle permet également à la physique d'expliquer les changements évolutifs. La physique a traditionnellement étudié des objets que l'Univers peut assembler spontanément, tels que des particules élémentaires ou des planètes. La théorie de l'assemblage, en revanche, explique les objets évolués, tels que les molécules complexes, les biosphères et les ordinateurs. Ces objets complexes n'existent que le long de lignées où des informations spécifiques à leur construction furent acquises.

Si nous remontons ces lignées, depuis l'origine de la vie sur Terre jusqu'à l'origine de l'Univers, il serait logique de suggérer que la "mémoire" de l'Univers était plus faible dans le passé. Ce qui signifie que la capacité de l'Univers à générer des objets à fort assemblage est fondamentalement limitée par sa taille dans le temps. De même qu'un camion semi-remorque ne rentre pas dans le garage d'une maison standard, certains objets sont trop grands dans le temps pour naître dans des intervalles inférieurs à leur indice d'assemblage. Pour que des objets complexes comme les ordinateurs puissent exister dans notre univers, de nombreux autres objets ont d'abord dû se former : les étoiles, les éléments lourds, la vie, les outils, la technologie et l'abstraction de l'informatique. Cela prend du temps et dépend fortement du chemin parcouru en raison de la contingence causale de chaque innovation. Il est possible que l'Univers primitif n'était pas capable de calculer comme nous le savons, simplement parce qu'il n'y avait pas encore assez d'histoire. Le temps devait s'écouler et être matériellement instancié par la sélection des objets constitutifs de l'ordinateur. Il en va de même pour les structures Lego, les grands modèles de langage, les nouveaux médicaments, la "technosphère" ou tout autre objet complexe.

Les conséquences de la profondeur matérielle intrinsèque des objets dans le temps sont considérables. Dans l'univers-bloc, tout est considéré comme statique et existant en même temps. Ce qui signifie que les objets ne peuvent pas être ordonnés en fonction de leur profondeur temporelle, et que sélection et évolution ne peuvent pas être utilisées pour expliquer pourquoi certains objets existent et pas d'autres. La reconceptualisation du temps en tant que dimension physique de la matière complexe et la définition d'une directionnalité temporelle pourraient nous aider à résoudre ces questions. La matérialisation du temps via notre théorie de l'assemblage permet d'unifier plusieurs concepts philosophiques déconcertants liés à la vie dans un cadre mesurable. Au cœur de cette théorie se trouve l'indice d'assemblage, qui mesure la complexité d'un objet. Il s'agit d'une manière quantifiable de décrire le concept évolutif de sélection en montrant combien d'alternatives ont été exclues pour obtenir un objet donné. Chaque étape du processus d'assemblage d'un objet nécessite des informations, une mémoire, pour spécifier ce qui doit ou ne doit pas être ajouté ou modifié. Pour construire le Taj Mahal en Lego, par exemple, nous devons suivre une séquence spécifique d'étapes, chacune d'entre elles nous menant à la construction finale. Chaque pas manqué est une erreur, et si nous faisons trop d'erreurs, il ne sera pas possible de construire une structure reconnaissable. La copie d'un objet nécessite des informations sur les étapes qui furent précédemment nécessaires pour produire des objets similaires.

Tout ceci fait de la théorie de l'assemblage une théorie causale de la physique, car la structure sous-jacente d'un espace d'assemblage - l'ensemble des combinaisons requises - ordonne les choses dans une chaîne de causalité. Chaque étape dépend d'une étape sélectionnée précédemment, et chaque objet dépend d'un objet sélectionné précédemment. Si l'on supprime l'une des étapes d'une chaîne d'assemblage, l'objet final ne sera pas produit. Les mots à la mode souvent associés à la physique de la vie, tels que "théorie", "information", "mémoire", "causalité" et "sélection", sont matériels parce que les objets eux-mêmes encodent les règles qui aident à construire d'autres objets "complexes". Ce pourrait être le cas dans la catalyse mutuelle* où les objets se fabriquent réciproquement. Ainsi, dans la théorie de l'assemblage, le temps est essentiellement identique à l'information, la mémoire, la causalité et la sélection.  Termes qui sont tous rendus physiques parce que nous supposons qu'il impliquent des caractéristiques des objets décrits dans la théorie, et non des lois qui régissent le comportement de ces objets. La théorie de l'assemblage réintroduit dans la physique une notion de temporalité en expansion et en mouvement, en montrant que son passage est la matière même dont sont faits les objets complexes : la complexité augmente simultanément avec la taille de l'avenir..

Cette nouvelle conception du temps pourrait résoudre de nombreux problèmes ouverts en physique fondamentale. Le premier et le plus important est le débat entre déterminisme et contingence. Einstein a dit de façon célèbre que Dieu "ne joue pas aux dés", et de nombreux physiciens sont encore obligés de conclure que le déterminisme s'applique et que notre avenir est fermé. Mais l'idée que les conditions initiales de l'univers, ou de tout autre processus, déterminent l'avenir a toujours posé problème. Dans la théorie de l'assemblage, l'avenir est déterminé, mais pas avant qu'il ne se produise. Si ce qui existe aujourd'hui détermine l'avenir, et que ce qui existe aujourd'hui est plus grand et plus riche en informations qu'il ne l'était dans le passé, alors les futurs possibles deviennent également plus grands au fur et à mesure que les objets deviennent plus complexes. Cela s'explique par le fait qu'il y a plus d'histoire dans le présent à partir de laquelle il est possible d'assembler de nouveaux états futurs. Traiter le temps comme une propriété matérielle des objets qu'il crée permet de générer de la nouveauté dans le futur.

La nouveauté est essentielle à notre compréhension de la vie en tant que phénomène physique. Notre biosphère est un objet vieux d'au moins 3,5 milliards d'années selon la mesure du temps de l'horloge (l'Assemblage mesure le temps différement). Mais comment la vie est-elle apparue ? Qu'est-ce qui a permis aux systèmes vivants de développer l'intelligence et la conscience ? La physique traditionnelle suggère que la vie a "émergé". Le concept d'émergence rend compte de la façon dont de nouvelles structures semblent apparaître à des niveaux supérieurs d'organisation spatiale, sans que l'on puisse les prédire à partir des niveaux inférieurs. Parmi les exemples, on peut citer le caractère humide de l'eau, qui ne peut être prédit à partir des molécules d'eau individuelles, ou la façon dont les cellules vivantes sont constituées d'atomes non vivants individuels. Cependant, les objets que la physique traditionnelle considère comme émergents deviennent fondamentaux dans la théorie de l'assemblage. De ce point de vue, le caractère émergent d'un objet, c'est-à-dire la mesure dans laquelle il s'écarte des attentes d'un physicien concernant ses éléments constitutifs élémentaires, dépend de la profondeur à laquelle il se situe dans le temps. Ce qui nous oriente vers les origines de la vie, mais nous pouvons aussi voyager dans l'autre sens.

Si nous sommes sur la bonne voie, la théorie de l'assemblage suggère que le temps est fondamental. Elle suggère que le changement n'est pas mesuré par des horloges, mais qu'il est encodé dans des chaînes d'événements qui produisent des molécules complexes avec différentes profondeurs dans le temps. Assemblages issus d'une mémoire locale dans l'immensité de l'espace combinatoire, ces objets enregistrent le passé, agissent dans le présent et déterminent l'avenir. Ceci signifie que l'Univers s'étend dans le temps et non dans l'espace - ou peut-être même que l'espace émerge du temps, comme le suggèrent de nombreuses propositions actuelles issues de la gravité quantique. Bien que l'Univers puisse être entièrement déterministe, son expansion dans le temps implique que le futur ne peut être entièrement prédit, même en principe. L'avenir de l'Univers est plus ouvert que nous n'aurions pu le prévoir.

Le temps est peut-être un tissu en perpétuel mouvement à travers lequel nous voyons les choses s'assembler et se séparer. Mais ce tissu fait mieux que se déplacer : il s'étend. Lorsque le temps est un objet, l'avenir a la taille du cosmos.

Auteur: Walker Sara Imari

Info: 19 May 2023. Publié en association avec l'Institut Santa Fe, un partenaire stratégique d'Aeon. *Autostimulation de la croissance d'une culture bactérienne par l'ajout de cellules similaires.

[ non-ergodicité ] [ frontière organique-inorganique ] [ savoir conservé ] [ gnose ] [ monades orthogonales ] [ exobiologie ]