rapports humains

Si on posait le problème psychologique : comment faire pour que les gens de notre époque, les chrétiens, les humanitaires, les gens simplement bons accomplissent les plus horribles forfaits sans se sentir coupables, une seule solution serait possible : il faudrait créer ce qui existe actuellement. Il faudrait que ces gens fussent gouverneurs, officiers, directeurs, c'est-à-dire qu'ils fussent d'abord persuadés qu'il est une chose appelée service de l'État, qui permet de traiter les êtres comme des objets, sans aucun rapport humain et fraternel, et deuxièmement que ces gens au service de l'État fussent solidaires, de telle sorte que la responsabilité des conséquences de leurs actes ne retombe sur personne séparément. En dehors de ces conditions, il n'est pas possible, à notre époque, que s'accomplissent des forfaits comme j'en ai vus aujourd'hui. Tout vient de ce que les gens s'imaginent qu'il existe des circonstances dans lesquelles on peut traiter sans amour ses semblables : or ces circonstances n'existent pas. Avec les choses on peut se comporter sans amour : on peut couper des arbres, faire des briques, forger sans amour ; mais avec des êtres humains on ne peut se comporter sans amour, […] parce que l'amour réciproque des êtres humains est la loi fondamentale de la vie. […] Si tu ne sens pas d'amour pour les hommes, alors reste tranquille, pensait Nekhlioudov, occupe-toi de toi-même, d'objets, de ce que tu voudras, excepté des hommes.

Auteur: Tolstoï Léon

Info: Résurrection, Deuxième partie, Chapitre XL

[ sociologie ] [ déresponsabilisation ] [ inhumanité ]

citation s'appliquant à ce logiciel

Psychanalyse : émergence des tâtonnements psychologiques de la bourgeoisie oisive européenne du vingtième siècle.

Discipline essentiellement dialectique : son développement pourra être aidé par l'apparition de sociétés où, le travail diminuant - de concert avec les pulsions mercantiles avides - le temps libre devra être mieux occupé.

L'analyse personnelle, réflexive, la prise de recul sur soi et ses rapports avec les autres, aidée par un outil linguistique comme celui-ci (qui pourra bientôt être mis en réseau avec grande souplesse - ou pas), répond à sa manière à une problématique qui est en fait une ouverture.

On ne pense pas sans mots et chacun de ceux-ci, " quasi-esprit ", ne cesse d'évoluer en fonction des époques et des localisations. Ces termes " pensées symboles ", leurs radicaux, sens et étymologies (qu'Internet permet sans cesse de désambiguer), constituent donc les briques, voire les atomes, de la réflexion communautaire de FLP.

C'est ainsi que FLP propose une occupation sans consommation de biens tangibles, hormis la (faible) énergie électrique utilisée par ordinateurs et réseaux pour ce faire ; une activité raisonnable au sens où les êtres humains doivent se faire moins encombrants sur leur planète - surtout en termes énergétiques - s'ils ne veulent pas insulter leur avenir.

Tentative collective de développement du versant "esprit" de cette émergence, floue, que nous sommes - singes dépoilés - qui, à grand coups de culture écrite et de technologies, semblont aller vers l'abstraction. 

Tout en encourageant la lecture, le voyage intérieur et les spéculations sans limites que permet l'application des " Fils de La Pensée ", ouvre donc un espace non seulement plus sage et sensé que la course aux biens matériels, mais aussi beaucoup plus vaste et créatif. Encore plus si on songe aux possibilités d'une réflexion collective qui offre de fait un "infini agrandi" puisque moins contraint pas les constantes physiques que nous imposent la conditions humaines et ses restrictions cognitives.

Auteur: Mg

Info: 2017 - 2022

[ politique ] [ écologie ] [ prospective ] [ pré-mémétique ] [ auto-promotion ]

écosophie linguistique

FLP voudrait appréhender les mots et les phrases comme les atomes et autres briques du vivant, qui se structurent et structurent la nature. C'est à dire élaborer un agencement lexicologique, codage humain, qui s'inspire de certains mécanismes dont nous sommes issus. 

Il s'agira alors d'une hiérarchie différente, c'est à dire non pas selon des logiques de pouvoir, mais plutôt via des rencontres qui définissent en elles-mêmes certains points chauds, lieux, endroits topologico-temporels, carrefours gravitationnels, rencontres... tous synonymes d'opportunités collaboratives. Et éventuellement de rejets. 

La matière parle, interagit, s'adapte, sous l'influence de 3 acteurs majeurs : la gravitation, le cycle de l'eau et les transferts d'énergie. A partir de là elle développe des complexités qui résonnent entre elles et avec l'environnement au sens plus large, comme le soleil et les planètes... (autre chose ? voir ici les paragraphes à propos de la force de Coriolis). 

Ainsi la nature "fait avec" les conditions données telles que nous les percevons et les comprenons, générant des processus orthogonaux (espèces, essences... qui simultanément subjectivisent et généralisent... mutent...) dans le cadre d'une complexe syntropie d'interactions en constant rééquilibrage sur plusieurs niveaux-échelles. Tout ceci produisant un enchevêtrement qui ne peut qu'émerveiller l'observateur, intégré et dépassé par ce qui l'a généré lui-même. Nommons ce phénomène au niveau planétaire local : Gaïa. 

Orthogenèse elle-même ? C'est possible.

L'homme doit se réinventer afin de retrouver une place raisonnable au sein de ce système. 

Nous pensons que cela concerne, entre autres, le langage, ici écrit, pure particularité humaine, presque une définition de cette race.

Ainsi FLP, outil communautaire collaboratif, en développant un corpus lexicologique grâce à quelques esprits curieux - veut participer à cette réflexion-refonte, à partir de quelques idées. Dont celle, centrale, qui désire intégrer-concilier le développement idiosyncratique individuel subjectif solipsiste et horizontal de chacun au sein du processus vertical de la culture humaine, séquence humaine orthogonale elle-même intégrée le plus finement possible dans un processuf évolutif terrestres élargi, objectif, vertical temporel... et peut-être exponentiel. 

Il est plausible que tout ceci soit téléologiquement programmé et que la création-intégration de FLP apparaisse comme une émergence naturelle, contrefeu aux diverses IA sémantiques, structures mécaniques sans affect ni douleurs, ni émotions...   peur de la mort...   et autres particularités purement organiques.

Auteur: Mg

Info: déc 2023

[ ouverture ] [   intégration ] [   coopétition ] [   glocalisation ] [    au coeur de FLP mégalo ] [    tétravalence ] [   atemporalité ] [ transcendance ] [ contre-pouvoir ] [ nature ] [ modèle ] [ organique ]

vaccin numérique

Le vaccin est structuré comme un code informatique. Quand vous échangez des données entre systèmes informatiques, vous le faites souvent sous forme de messages, qui sont structurés ainsi :

       - "Entête" sert par exemple à indiquer au récepteur du message qu’il s’agit bien d’un message à interpréter et qu’il s’agit par exemple de données provenant du système comptable qui lui sont bien destinées.

        - "Contenu" contiendra l’ensemble de ces données.

        - "Fin" lui indiquera que les données ont été transmises. Les données sont envoyées sous forme binaire (des "0" et des "1").

La structure du vaccin ARN de Pfizer est strictement identique à ce schéma. Il s’agit ni plus ni moins d’un bout de code contenant ces éléments. La principale différence est que ces données ne sont pas de nature binaire mais quaternaire : les éléments de base sont les briques du vivant, au nombre de 4 : les bases A, C, G et U.

Faire un vaccin ARN, c’est donc concevoir un message informatique. Ce message sera ensuite synthétisé très facilement à l’aide d’imprimantes à ADN.

L'entête

L’entête du vaccin contient différentes informations de type "métadonnées" qui vont indiquer à la cellule où, quand et comment les données génétiques (le contenu du message) doivent être utilisées. Une des prouesses techniques importante pour la réalisation du vaccin est la suivante : la base "U" est remplacée par une base de synthèse nommée Ψ. Cette astuce a pour conséquence principale d’inactiver le système immunitaire. Le message ne sera pas attaqué ni détruit et pourra pénétrer dans la cellule. Ensuite, cette base Ψ est une base de synthèse, qui n’appartient pas au "monde du vivant". Elle ne peut être synthétisée par l’organisme. Aucun virus connu ne peut l’incorporer pour se cacher. Cette molécule Ψ est donc à la fois une des clés de l’efficacité et de la sécurité du vaccin.

Le contenu du message

Le contenu du message contient environ 4 000 lettres représentant le code génétique de la protéine "Spike", caractéristique du COVID. L’ARN ayant pénétré dans la cellule, la protéine Spike" sera ainsi générée et le système immunitaire commencera à produire des anti-corps permettant à l’organisme de détruire le COVID 19, qui expose cette molécule. C’est le mécanisme classique des vaccins, à ceci près qu’ici ce n’est pas le vaccin affaibli qui est introduit dans l’organisme, mais sa signature (la protéine Spike). Là aussi, je passe rapidement sur les prouesses techniques. Pour augmenter le rendement du vaccin, pour optimiser la façon dont la protéine va se configurer, on modifie astucieusement quelques lettres du code génétique. Le vaccin de Pfizer ne fait pas que reproduire la nature, il est plus efficace que la nature.

Auteur: Internet

Info: https://itrmanager.com/articles/188191/pourquoi-le-vaccin-arn-pfizer-est-le-premier-vaccin-numerique.html

[ programme ] [ fabrication ] [ mode d'action ] [ tétravalence ]

réflexivité

Le développement de la programmation et des codages informatiques semblent de nature à expandre et enrichir nos capacités de réflexion. J'en veux pour preuve l'apparition d'écrivains informaticiens comme Ted Chiang ou Greg Egan, clairs héritiers d'une pensée cybernétique qu'on dit initiée par Leibniz. 

Prenons le concept d'instanciation informatique  (en programmation objet : "qui définit les interactions de briques logicielles manipulées par un programme, les objets, conteneurs symboliques et autonomes incluant/englobant informations et mécanismes concernant un sujet, tangible ou conceptuel") 

Ce concept initialise donc un "objet" à partir d’un espace mémoire réservé. Ceci en fonction d’un ensemble de caractéristiques nommées "classe", chaque classe regroupant membres, méthodes et propriétés/attributs/comportements communs à un ensemble d'objets. 

Comme FLP s'occupe uniquement de textes - c'est à dire des manières dont nous codons/décrivons en français nos réels et imaginaires communs d'humains parlants - nous appréhenderons pour l'instant ces classes comme des mots/concepts, si possible précisément définis. 

C'est sur la notion d'instanciation que nous voulons mettre l'accent ici.  

Cette idée "d'initialiser, à partir d’un espace mémoire réservé, un objet doté d’un ensemble de caractéristiques", peut-être perçue comme la désignation d'un lieu/source, c'est à dire un point focalisateur, plus ou moins dense, qui peut correspondre (au sens de la pensée de CS Pierce) soit à :

1) un mot/concept "quasi esprit" soit

2) carrément à une secondéité, c'est à dire un autre "esprit interprétant", donc capable d'intention. Ce point 2 faisant automatiquement basculer ce concept d'endroit/source vers le mystique ou le paranormal.

Endroit/source numéro 2 instanciateur, qui, à partir d'une volonté/désir dont nous ne connaissons rien, impulse/apporte/inspire une idée à notre esprit voire à nos songes. "Eclair, point stimulateur" insaisissable, dont la localisation potentielle laisse du coup entrevoir d'infinies possibilités sur beaucoup des échelles dont nous avons usage : temporelles, géographiques, dimensionnelles, vibratoires... Et qui nous atteint/stimule/oriente via des biais x ou y difficilement saisissables (ceux qui ne sont pas de la simple analogie/association issus de la source 1 donc). Enigmes inspiratrices/réflexives que d'aucun formaliseront sous des termes comme inconscient, télépathie, inspiration divine, manipulation extraterrestre, etc.  Nous voilà très proche de la notion de projectionniste.

C'est donc la tentative de préciser un peu mieux cette idée d'"influence externe", c'est à dire que ce ne serait pas QUE le pur hasard indéterministe qui oriente les choses et nos vies. 

Ainsi ce concept "d'impulsion externe", à l'instar de l'instanciation informatique décrite plus haut, peut être imaginé/modélisé comme un foyer de départ présentant plus ou moins de densité et de dégradés, allant du simple point focal jusqu'aux multivers intriqués, en passant par toutes les combinaisons de monades qu'on voudra. "Impulsion interne" fonctionnera pareillement ici, pour qui voudra mettre l'inconscient en avant. 

Mais revenons sur terre. C'est la rencontre avec certaines de ces idées-points-espaces instanciateurs, sous forme de mots/concepts "quasi esprit" (source 1), bien sûr représentés par des termes que nos imaginaires tripotent tous à leur manière - que FLP tente de stimuler. Avec une bonne dose de sérendipité. 

Tout ceci dans le cadre d'une lecture analytique qui s'essaye à coller le plus possible au sémantique, à la clarté du sens et à la désambiguation. A l'exception bien sûr de certains domaines comme la poésie, les jeux de mots ou l'humour. Domaines, évidemment eux aussi, "instanciateurs".

Auteur: Mg

Info: 6 janvier 2022

[ citation s'appliquant à ce logiciel ] [ mots carrefours impulsants ]

bio-technologie

Mi-animal, mi-machine, le "xénobot" est le premier robot vivant
Il s'agit d'un organisme quadrupède manufacturé par l'Homme avec des cellules souches de grenouille. Il est un tout petit peu plus petit qu'une tête d'épingle avec son diamètre de 650 à 750 microns.
Le xénobot est un organisme vivant programmable: il a été assemblé avec des cellules souches de peau et de muscles de cœur de grenouille. Une première scientifique réalisée par des chercheurs des universités américaines du Vermont et de Tufts.
"Ce sont de nouvelles machines vivantes", explique Joshua Bongard, l'un des coauteurs de l'étude publiée par PNAS, le journal de l'Académie américaine des Sciences, le 13 janvier. "Ce n'est ni un robot traditionnel, ni une espèce connue d'animal. C'est une nouvelle classe d'artéfact: un organisme vivant, programmable", selon la description de cet informaticien et expert en robotique de l'Université du Vermont.

(Illustration : grenouille Xénope lisse. Les cellules souches de peau et de cœur d'embryons de cette grenouille ont servis à la fabrication du xénobot, le premier robot vivant. Qui s'appelle donc xénobot, du nom de la grenouille Xenopus laevis, dont les cellules embryonnaires ont été utilisées pour le fabriquer.)

"Génomiquement, ce sont des grenouilles", indique Michael Levin, coauteur de l'étude et directeur du Centre de biologie régénérative et développementale à l'Université de Tufts. "C'est à 100% de l'ADN de grenouille, mais ce ne sont pas des grenouilles". Un peu comme un livre est fait de bois, mais n'est pas un arbre...

La taille du xénobot ne dépasse pas le millimètre de large: il est légèrement plus petit qu'une tête d'épingle avec son diamètre de 650 à 750 microns.

Ses cellules vont exécuter des fonctions différentes de celles qu'elles accompliraient naturellement. Les tissus vivants ont été récoltés et incubés; ensuite les chercheurs les ont assemblés en un corps optimal conçu par des modèles informatiques. L'intelligence artificielle sélectionnait les formes les plus réussies et les plus aptes.

(illustration : Les xénobots calculés par ordinateur - in silico - et réalisés avec des cellules embryonnaires -in vivo.
On voit des petits blocs cubiques de chair, briques structurelles différentes - en rouge, contractables; en vert, passives - qui sont fournies à un algorithme d'évolution. Celui-ci définit un modèle optimal pour l'organisme vivant manufacturé, tout à droite de l'image.
Un résultat comportemental – ici, la maximisation du déplacement – et des briques structurelles différentes - en rouge, contractables; en vert, passives - sont fournies à un algorithme d'évolution. Celui-ci définit un modèle optimal pour l'organisme vivant manufacturé. On voit un gros plan flou à droite de l'image.)

De petits organismes autonomes
L'organisme a réussi à "évoluer" du stade d'amas de cellules souches à celui d'un assemblage bougeant grâce aux pulsations envoyées par les cellules du tissu musculaire cardiaque... ce qui leur a permis de se déplacer pendant plusieurs semaines dans de l'eau, sans avoir besoin de nutriments additionnels.

Ces petits êtres d'un genre nouveau ont été capable de se réparer – se soigner! – tous seuls après avoir été coupés en deux par les scientifiques: "Ils se recousaient et continuaient de fonctionner", remarque Joshua Bongard.

Ces créatures peuvent aussi se diriger vers une cible, ce qui pourrait être très utile dans le domaine de la santé: un xénobot pourrait par exemple administrer des médicaments dans le corps humain, à un endroit prédéterminé. Ou s'occuper d'une artère bouchée.

Des tests ont montré qu'un groupe de xénobots arrivait à se déplacer en cercle, en poussant des pastilles vers un lieu central, de manière spontanée et collective.

De la peau morte
Les applications futures de ces robots vivants peuvent être nombreuses, selon les chercheurs: ils imaginent par exemple qu'ils pourront assembler les microplastiques qui polluent les océans, afin de les nettoyer.

"Ces xénobots sont complètement biodégradables", affirme Joshua Bongard, "Lorsqu'ils ont terminé leur travail après sept jours, ce ne sont plus que des cellules de peau morte".

Une forme de vie étonnante, entièrement nouvelle, qui disparaît presque sans laisser de traces.

Auteur: Jaquet Stéphanie

Info: https://www.rts.ch/info/sciences-tech/technologies. 16 janvier 2020

[ écologie ]

panspermie

Origine de la vie: la pièce manquante détectée dans une "comète artificielle"
Pour la première fois, des chercheurs montrent que le ribose, un sucre à la base du matériel génétique des organismes vivants, a pu se former dans les glaces cométaires. Pour parvenir à ce résultat, des scientifiques de l'Institut de chimie de Nice (CNRS/Université Nice Sophia Antipolis) ont analysé très précisément une comète artificielle créée par leurs collègues de l'Institut d'astrophysique spatiale (CNRS/Université Paris-Sud). Ils présentent ainsi, en collaboration avec d'autres équipes dont une du synchrotron SOLEIL, le premier scénario réaliste de formation de ce composé essentiel, encore jamais détecté dans des météorites ou dans des glaces cométaires. Étape importante dans la compréhension de l'émergence de la vie sur Terre, ces résultats sont publiés dans la revue Science le 8 avril 2016.
Le traitement ultraviolet des glaces pré-cométaires (à gauche) reproduit l'évolution naturelle des glaces interstellaires observées dans un nuage moléculaire (à droite, les piliers de la création), conduisant à la formation de molécules de sucre.Image de gauche © Louis Le Sergeant d'Hendecourt (CNRS).Image de droite © NASA, ESA, and the Hubble Heritage Team (STScI/AURA)
Tous les organismes vivants sur Terre, ainsi que les virus, ont un patrimoine génétique fait d'acides nucléiques - ADN ou ARN. L'ARN, considéré comme plus primitif, aurait été l'une des premières molécules caractéristiques de la vie à apparaitre sur Terre. Les scientifiques s'interrogent depuis longtemps sur l'origine de ces molécules biologiques. Selon certains, la Terre aurait été "ensemencée" par des comètes ou astéroïdes contenant les briques de base nécessaires à leur construction. Et effectivement, plusieurs acides aminés (constituants des protéines) et bases azotées (l'un des constituants des acides nucléiques) ont déjà été trouvés dans des météorites, ainsi que dans des comètes artificielles, reproduites en laboratoire. Mais le ribose, l'autre constituant-clé de l'ARN, n'avait encore jamais été détecté dans du matériel extraterrestre, ni produit en laboratoire dans des conditions "astrophysiques". En simulant l'évolution de la glace interstellaire composant les comètes, des équipes de recherche françaises ont réussi à former du ribose - étape importante pour comprendre l'origine de l'ARN et donc les origines de la vie.
Le ribose (et des molécules de sucres apparentées, comme l'arabinose, le lyxose et le xylose) ont été détectés dans des analogues de glaces pré-cométaires grâce à la chromatographie multidimensionnelle en phase gazeuse. Le ribose forme le "squelette" de l'acide ribonucléique (ARN), considéré comme le matériel génétique des premiers organismes vivants.© Cornelia Meinert (CNRS)
Dans un premier temps, une "comète artificielle" a été produite à l'Institut d'astrophysique spatiale: en plaçant dans une chambre à vide et à ? 200 °C un mélange représentatif d'eau (H2O), de méthanol (CH3OH) et d'ammoniac (NH3), les astrophysiciens ont simulé la formation de grains de poussières enrobés de glaces, la matière première des comètes. Ce matériau a été irradié par des UV - comme dans les nébuleuses où se forment ces grains. Puis, l'échantillon a été porté à température ambiante - comme lorsque les comètes s'approchent du Soleil. Sa composition a ensuite été analysée à l'Institut de chimie de Nice grâce à l'optimisation d'une technique très sensible et très précise (la chromatographie multidimensionnelle en phase gazeuse, couplée à la spectrométrie de masse à temps de vol). Plusieurs sucres ont été détectés, parmi lesquels le ribose. Leur diversité et leurs abondances relatives suggèrent qu'ils ont été formés à partir de formaldéhyde (une molécule présente dans l'espace et sur les comètes, qui se forme en grande quantité à partir de méthanol et d'eau).
Le ribose se forme dans le manteau de glace des grains de poussière, à partir de molécules précurseurs simples (eau, méthanol et ammoniac) et sous l'effet de radiations intenses.© Cornelia Meinert (CNRS) & Andy Christie (Slimfilms.com)
S'il reste à confirmer l'existence de ribose dans les comètes réelles, cette découverte complète la liste des "briques moléculaires" de la vie qui peuvent être formées dans la glace interstellaire. Elle apporte un argument supplémentaire à la théorie des comètes comme source de molécules organiques qui ont rendu la vie possible sur Terre... et peut-être ailleurs dans l'Univers.
Ces travaux ont bénéficié du soutien financier de l'Agence nationale de la recherche et du CNES.

Auteur: Internet

Info: http://www.techno-science.net, 9 04 2016

[ extraterrestre ]

exploration spatiale

Astrolinguistique : comment communiquer en cas de contact avec une civilisation extraterrestre ?
L’astrolinguistique, xénolinguistique, ou encore exolinguistique, est le domaine de recherche de la linguistique qui s’attèle à déterminer et développer des modèles de langages non-humains (extraterrestres) dans le cas où un premier contact avec une civilisation extraterrestre intelligente serait effectué. Un tel événement ne s’étant toujours pas produit, ce domaine reste encore hypothétique, mais donne lieu à un véritable travail de recherche universitaire de la part des scientifiques.

L’univers observable compte des centaines de millions de galaxies, chacune contenant à leur tour des centaines de millions d’étoiles et de planètes potentielles. L’existence de civilisations extraterrestres intelligentes n’est donc pas à exclure. Si aucun contact avec l’Homme ne s’est encore produit, la possibilité d’un tel événement est envisageable. Tant et si bien que les scientifiques commencent déjà à prévoir cette éventualité en tentant de développer des outils de communication.

Loin d’être de la science-fiction, l’astrolinguistique est une discipline universitaire qui s’est développée au cours des 30 dernières années. Certaines universités, comme la Bowling Green State University (États-Unis), l’ont même intégrée à leurs cours afin de former des chercheurs spécialisés dans ce domaine. La xénolinguistique est en réalité une sous-famille de la linguistique théorique dont l’objectif est la construction et la déconstruction de langages fictifs ou existants.

(Le langage des heptapodes utilisé dans le film Premier Contact a été développé par la linguiste Jessica Coon et le scientifique Stephen Wolfram. Il est considéré comme scientifiquement plausible par la communauté scientifique." photo de l'article original absente)

L’un des précurseurs du domaine est le célèbre linguiste américain Noam Chomsky. Pour ce dernier, la théorie de la grammaire universelle empêcherait l’Homme de comprendre naturellement une civilisation extraterrestre. Cette théorie postule que les bases élémentaires et communes de la grammaire humaine sont génétiquement prédéterminées, encodées dans le génome, indépendamment de la culture ou de l’environnement. L’Homme devrait donc difficilement et lentement déchiffrer chaque structure de ce nouveau langage.

Pour la linguiste canadienne Keren Rice, spécialisée dans les langages indigènes, une communication extrêmement basique entre humains et extraterrestres serait possible tant que les éléments contextuels primitifs restent les mêmes. Par exemple, même si les termes pour désigner une planète changent, il est fort probable qu’une civilisation extraterrestre connaisse l’objet lui-même, c’est-à-dire qu’elle ait déjà vu une planète.

L’astrolinguistique est plus largement intégrée au domaine de la Communication avec une intelligence extraterrestre (CETI) sur lequel se penchent de nombreux chercheurs et institutions scientifiques. La question fait régulièrement l’objet de discussions scientifiques lors de l’American Association for the Advancement of Science.

Généralement, quatre formes de langages possibles sont définis : le langage mathématique, le langage pictural, le langage algorithmique et multimodal, et le langage naturel. Les outils linguistiques développés dans le cadre de ces recherches s’appuient sur des études actuelles visant à décrypter des langages humains encore non déchiffrés, comme le Linéaire A, un langage utilisé en Crête ancienne entre 1900 et 1400 av. J.-C.

Le Lincos (pour lingua cosmica) est un des tous premiers langages mathématiques développé par le mathématicien allemand Hans Freudenthal au début des années 1960, dans son livre Lincos: Design of a Language for Cosmic Intercourse. Il utilise une structure mathématique basique pour transmettre des messages, destinée à être comprise par n’importe quelle civilisation intelligente. Par la suite, des scientifiques comme Lancelot Hogben et Carl Sagan proposeront eux aussi des syntaxes reposant sur des principes mathématiques.

Ce disque est embarqué par les sondes Voyager 1 et 2 afin de raconter l’histoire de la Terre. Elle contient un message de bienvenu en 60 langages différents, des échantillons de musiques de plusieurs styles et ethnies, des sons d’origine humaine ainsi que des schémas et informations électroniques compréhensibles par une civilisation avancée.

De la même manière, le message d’Arecibo contenait quelques structures atomiques, les briques de l’ADN, un schéma du Système solaire et un dessin du télescope Arecibo lui-même. Un hybride de langage mathématique et pictural, considéré comme scientifiquement réaliste, a été développé pour le film Premier Contact, sous la direction de la linguiste Jessica Coon.

Le langage multimodal combine plusieurs systèmes de communication afin de maximiser les chances de compréhension. Le Teen-Age Message développé par des scientifiques russes en est un bon exemple.

Ce dernier combine un signal radio destiné à permettre aux destinataires d’en remonter la source, une musique jouée sur un thérémine, ainsi qu’une association d’images semblables à celles du message d’Arecibo. Tandis que le langage algorithmique prend la forme d’un code informatique pouvant être exécuté sur n’importe quelle machine.

Enfin, le langage naturel renvoie au cas où une civilisation communiquerait, volontairement ou non, avec nous dans son langage natif. Dans ce cas, les scientifiques devraient déconstruire le langage en isolant des schémas répétitifs, des rythmes, des taux de répétition, des structures complexes et des propriétés linguistiques sous-jacentes renvoyant à un système de communication intelligent.

Auteur: Internet

Info: https://trustmyscience.com, Thomas Boisson 27 mars 2019

[ rencontre exotique ]

bio-mathématiques

C’est confirmé : vous êtes constitué de cristaux liquides

Une équipe de chercheurs a réussi à prouver l’existence d’une double symétrie dans les tissus organiques, qui permet de les appréhender comme des cristaux liquides. Cette découverte pourrait faire émerger une nouvelle façon d’étudier le fonctionnement du vivant, à la frontière de la biologie et de la mécanique des fluides.

Dans une étude parue dans le prestigieux journal Nature et repérée par Quanta Magazine, des chercheurs ont montré que les tissus épithéliaux, qui constituent la peau et les enveloppes des organes internes, ne sont pas que des amas de cellules réparties de façon aléatoire. Ils présentent en fait deux niveaux de symétrie bien définis qui leur donnent des propriétés fascinantes; fonctionnellement, on peut désormais les décrire comme des cristaux liquides. Une découverte qui pourrait avoir des retombées potentiellement très importantes en médecine.

Ces travaux tournent entièrement autour de la notion de cristal liquide. Comme leur nom l’indique, il s’agit de fluides; techniquement, ils peuvent donc s’écouler comme de l’eau – mais avec une différence importante. Contrairement aux liquides classiques, où les atomes se déplacent les uns par rapport aux autres de façon complètement chaotique, les constituants d’un cristal liquide présentent tout de même un certain degré d’organisation.

Il ne s’agit pas d’une vraie structure cristalline comme on en trouve dans presque tous les minéraux, par exemple. Les cristaux liquides ne sont pas arrangés selon un motif précis qui se répète dans l’espace. En revanche, ils ont tendance à s’aligner dans une direction bien spécifique lorsqu’ils sont soumis à certains facteurs, comme une température ou un champ électrique.

C’est cette directionnalité, appelée anisotropie, qui est à l’origine des propriétés des cristaux liquides. Par exemple, ceux qui sont utilisés dans les écrans LCD (pour Liquid Crystal Display) réfractent la lumière différemment en fonction de leur orientation. Cela permet d’afficher différentes couleurs en contrôlant localement l’orientation du matériau grâce à de petites impulsions électriques.

Du tissu biologique au cristal liquide

Mais les cristaux liquides n’existent pas seulement dans des objets électroniques. Ils sont aussi omniprésents dans la nature ! Par exemple, la double couche de lipides qui constitue la membrane de nos cellules peut être assimilée à un cristal liquide. Et il ne s’agit pas que d’une anecdote scientifique ; cette organisation est très importante pour maintenir à la fois l’intégrité structurelle et la flexibilité de ces briques fondamentales. En d’autres termes, la dynamique des cristaux liquides est tout simplement essentielle à la vie telle qu’on la connaît.

Pour cette raison, des chercheurs essaient d’explorer plus profondément le rôle biologique des cristaux liquides. Plus spécifiquement, cela fait quelques années que des chercheurs essaient de montrer que les tissus, ces ensembles de cellules organisées de façon à remplir une mission bien précise, peuvent aussi répondre à cette définition.

Vu de l’extérieur, l’intérêt de ces travaux est loin d’être évident. Mais il ne s’agit pas seulement d’un casse-tête très abstrait ; c’est une question qui regorge d’implications pratiques très concrètes. Car si l’on parvient à prouver que les tissus peuvent effectivement être assimilés à des cristaux liquides, cela débloquerait immédiatement un nouveau champ de recherche particulièrement vaste et fascinant. Les outils mathématiques que les physiciens utilisent pour prédire le comportement des cristaux pourraient soudainement être appliqués à la biologie cellulaire, avec des retombées considérables pour la recherche fondamentale et la médecine clinique.

Mais jusqu’à présent, personne n’a réussi à le prouver. Tous ces efforts se sont heurtés au même mur mathématique — ou plus précisément géométrique ; les théoriciens et les expérimentateurs ne sont jamais parvenus à se mettre d’accord sur la symétrie intrinsèque des tissus biologiques. Regrettable, sachant qu’il s’agit de LA caractéristique déterminante d’un cristal liquide.

Les deux concepts enfin réconciliés

Selon Quanta Magazine, certains chercheurs ont réussi à montrer grâce à des simulations informatiques que les groupes de cellules pouvaient présenter une symétrie dite " hexatique ". C’est ce que l’on appelle une symétrie d’ordre six, où les éléments sont arrangés par groupe de six. Mais lors des expériences en laboratoire, elles semblent plutôt adopter une symétrie dite " nématique* ". Pour reprendre l’analogie de Quanta, selon ce modèle, les cellules se comportent comme un fluide composé de particules en forme de barres, un peu comme des allumettes qui s’alignent spontanément dans leur boîte. Il s’agit alors d’une symétrie d’ordre deux. 

C’est là qu’interviennent les auteurs de ces travaux, affiliés à l’université néerlandaise de Leiden. Ils ont suggéré qu’il serait possible d’établir un lien solide entre les tissus biologiques et le modèle des cristaux liquides, à une condition : il faudrait prouver que les tissus présentent les deux symétries à la fois, à des échelles différentes. Plus spécifiquement, les cellules devraient être disposées selon une symétrie d’ordre deux à grande échelle, avec une symétrie d’ordre six cachée à l’intérieur de ce motif qui apparaît lorsque l’on zoome davantage.

L’équipe de recherche a donc commencé par cultiver des couches très fines de tissus dont les contours ont été mis en évidence grâce à un marqueur. Mais pas question d’analyser leur forme à l’œil nu ; la relation qu’ils cherchaient à établir devait impérativement être ancrée dans des données objectives, et pas seulement sur une impression visuelle. Selon Quanta, ils ont donc eu recours à un objet mathématique appelé tenseur de forme grâce auquel ils ont pu décrire mathématiquement la forme et l’orientation de chaque unité.

Grâce à cet outil analytique, ils ont pu observer expérimentalement cette fameuse double symétrie. À grande échelle, dans des groupes de quelques cellules, ils ont observé la symétrie nématique qui avait déjà été documentée auparavant. Et en regardant de plus près, c’est une symétrie hexatique qui ressortait — exactement comme dans les simulations informatiques. " C’était assez incroyable à quel point les données expérimentales et les simulations concordaient ", explique Julia Eckert, co-autrice de ces travaux citée par Quanta.

Une nouvelle manière d’appréhender le fonctionnement du vivant

C’est la première fois qu’une preuve solide de cette relation est établie, et il s’agit incontestablement d’un grand succès expérimental. On sait désormais que certains tissus peuvent être appréhendés comme des cristaux liquides. Et cette découverte pourrait ouvrir la voie à un tout nouveau champ de recherche en biologie.

Au niveau fonctionnel, les implications concrètes de cette relation ne sont pas encore parfaitement claires. Mais la bonne nouvelle, c’est qu’il sera désormais possible d’utiliser des équations de mécanique des fluides qui sont traditionnellement réservées aux cristaux liquides pour étudier la dynamique des cellules.

Et cette nouvelle façon de considérer les tissus pourrait avoir des implications profondes en médecine. Par exemple, cela permettra d’étudier la façon dont certaines cellules migrent à travers les tissus. Ces observations pourraient révéler des mécanismes importants sur les premières étapes du développement des organismes, sur la propagation des cellules cancéreuses qui génère des métastases, et ainsi de suite.

Mais il y a encore une autre perspective encore plus enthousiasmante qui se profile à l’horizon. Il est encore trop tôt pour l’affirmer, mais il est possible que cette découverte représente une petite révolution dans notre manière de comprendre la vie.

En conclusion de l’article de Quanta, un des auteurs de l’étude résume cette idée en expliquant l’une des notions les plus importantes de toute la biologie. On sait depuis belle lurette que l’architecture d’un tissu est à l’origine d’un certain nombre de forces qui définissent directement ses fonctions physiologiques. Dans ce contexte, cette double symétrie pourrait donc être une des clés de voûte de la complexité du vivant, et servir de base à des tas de mécanismes encore inconnus à ce jour ! Il conviendra donc de suivre attentivement les retombées de ces travaux, car ils sont susceptibles de transformer profondément la biophysique et la médecine.

 

Auteur: Internet

Info: Antoine Gautherie, 12 décembre 2023. *Se dit de l'état mésomorphe, plus voisin de l'état liquide que de l'état cristallisé, dans lequel les molécules, de forme allongée, peuvent se déplacer librement mais restent parallèles entre elles, formant ainsi un liquide biréfringent.

[ double dualité ] [ tétravalence ]

legos protéiques

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."

Auteur: Internet

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

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