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sciences

36'000 sexes, mais à deux, c'est mieux pour les biologistes de l'évolution, le sexe est un mystère - et le binôme mâle-femelle un paradoxe. Explications sur l'origine des genres.
"L'émergence des genres reste un problème déroutant en biologie, lance Lukas Schärer, spécialiste de l'évolution de la reproduction à l'Université de Bâle. Nous ne comprenons pas encore tout à fait le sexe."
Car la présence de deux sexes amène un désavantage immédiat: elle réduit de moitié la probabilité de rencontrer un partenaire de reproduction. "Avoir deux genres n'est pas seulement une mauvaise stratégie; c'est la pire", renchérit Laurence Hurst, biologiste à l'Université de Bath (G.B.) et l'un des spécialistes mondiaux de l'évolution de la reproduction. Avec un seul genre - ou une multitude -, nous pourrions nous reproduire avec tout le monde.
La reproduction sexuée présente des avantages évidents sur le plan de l'évolution (voir encadré plus bas). Mais qui dit sexe ne dit pas forcément mâle et femelle: il est tout à fait possible de fusionner deux cellules similaires. "Il faut distinguer deux étapes, précise Laurence Hurst. D'abord, on doit pouvoir expliquer l'émergence de deux types de gamètes (les cellules reproductrices, ndlr) qui - tout en restant morphologiquement identiques - ne peuvent fusionner que l'un avec l'autre. Un deuxième niveau concerne leur différenciation en gamètes mâles et femelles, qui sont non seulement distincts, mais également différents." "Des théories existent, ajoute Lukas Schärer, mais leur démonstration univoque par des expériences fait encore défaut."
La faute aux mitochondries
Dans les années 1990, Laurence Hurst a proposé une piste pour élucider la première étape: un seul genre favoriserait des mutations potentiellement nuisibles. "En fusionnant, les gamètes ne combinent pas seulement les informations génétiques contenues dans leur noyau, mais partagent aussi leurs mitochondries (responsable de fournir la cellule en énergie, ndlr), explique le biologiste anglais. Comme celles-ci évoluent indépendamment du noyau, il n'est pas certain que les mitochondries dominantes, qui par exemple se reproduisent plus rapidement que les autres, s'avèrent également bénéfiques à la cellule et à l'individu."
Une solution à ce problème serait procurée par l'émergence de deux types de gamètes (appelés "+" et "-"), dont un seul est capable de transmettre ses mitochondries. On réduit ainsi les probabilités d'avoir des mutations mitochondriales délétères à la cellule. Afin de propager les types de mitochondries bénéfiques à l'individu, il y aurait un avantage évolutionniste à ce que seuls les différents types de gamètes puissent fusionner entre eux.
"Notre thèse est appuyée par des observations faites sur des protozoaires ciliés, poursuit Hurst. Ceux qui se reproduisent par fusion et mélangent leurs mitochondries ont deux genres alors que d'autres, qui ne font qu'échanger leur noyau sans partager leurs mitochondries, possèdent non pas deux mais des centaines de genres distincts. On observe le même phénomène chez les champignons: ils n'échangent que leur noyau, et certains possèdent jusqu'à 36'000 sexes." Avoir exactement deux sexes servirait ainsi à filtrer les mitochondries.
A quoi ressemble l'acte de chair lorsqu'on a plusieurs genres? "Les deux partenaires doivent être d'un genre différent, répond Lukas Schärer. Au niveau des probabilités, un nombre élevé de sexes se rapproche de l'absence de genre de plusieurs façons, car on peut se reproduire avec à peu près tout le monde. L'existence de genres protège les individus de l'auto-fertilisation, qui est dangereuse car elle expose souvent des mutations délétères." De nombreux sexes, donc, pour éviter la consanguinité.
La naissance du mâle
Mais pourquoi les + et les - se sont-ils ensuite différenciés en "mâles" et "femelles"? Dans les années 1970, le biologiste Geoff Parker a proposé un mécanisme évolutionniste. Des mutations ont changé la taille des cellules reproductives. Graduellement, deux types d'individus ont été sélectionnés, qui produisent soit des spermatozoïdes petits, nombreux et de valeur limitée, soit des oeufs gros, rares et précieux. Les premiers peuvent être produits en très grand nombre, ce qui augmente la probabilité de rencontre. Grâce à leur grande taille, les seconds ont davantage de chances d'être fécondés et peuvent fournir une grande quantité de matière au zigote (obtenu par la fusion des gamètes), ce qui améliore ses chances de survie. "L'évolution de l'anisogamie (des gamètes de tailles différentes, ndlr) a eu lieu plusieurs fois au cours de l'évolution et ceci de manière indépendante", rappelle Brian Charlesworth, professeur de biologie évolutionnaire à l'Université d'Edimbourg. "L'anisogamie a probablement moins de chance d'évoluer dans des espèces plus petites, car l'avantage procuré par un grand oeuf joue un rôle plus faible", note Lukas Schärer.
Reste encore la différentiation au niveau de l'individu: pourquoi la plupart des animaux comprennent des mâles et des femelles - au lieu de favoriser l'hermaphrodisme? Ce dernier s'accompagne du risque d'autofertilisation et des problèmes dus à la consanguinité, mais atténue la difficulté de trouver un partenaire. Cet avantage pourrait être un facteur déterminant chez les plantes: incapables de se déplacer, elles sont en grande majorité hermaphrodites. Au contraire des animaux, qui eux ont les moyens de partir chercher l'âme soeur.
Les bienfaits du sexe
Le but de la chair, c'est de mélanger pour mieux s'adapter. En combinant les gènes des deux parents, la reproduction sexuée permet de sélectionner les bonnes mutations et de purger les mauvaises. "Des expériences avec des levures modifiées pour se reproduire asexuellement ont montré qu'elle s'adaptent moins rapidement aux changements de l'environnement, détaille Laurence Hurst de l'Université de Bath (G.B.). On a pu observer que certaines espèces capables d'utiliser les deux modes de reproduction favorisent la voie sexuée lorsqu'elles se voient soumises à des pressions de l'environnement." Une fois le danger passé, elles retournent au sexe en solitaire - également favorisé lorsque la rencontre d'un partenaire s'avère trop difficile.
Le kamasutra de la Nature
Entre des bactéries échangeant du matériel génétique et des champignons possédant des milliers de sexes, la Nature ne montre aucun tabou. Les hermaphrodites simultanés tels que la majorité des plantes et escargots possèdent les appareils génitaux mâles et femelles, alors que les hermaphrodites séquentiels (certains poissons et crustacés) changent de sexe au cours du temps. Les êtres hétérogames (amibes sociales, micro-crustacés, algues) peuvent alterner entre reproduction asexuée et sexuée. On a observé que les femelles d'un certain nombre d'animaux (dont le dragon du Komodo et le requin marteau) peuvent parfois se passer de mâle pour se reproduire par parthénogenèse lorsque rencontrer l'âme soeur s'avère trop difficile. Les polyploïdes, eux, ne possèdent pas des paires de chromosomes comme la plupart des animaux sexués, mais de multiples copies: une espèce de salamandre n'a que des femelles possédant leurs chromosomes en triple. Elles se reproduisent par "cleptogénèse", en volant des spermatozoïdes de variétés voisines.
80 millions d'années sans sexe: un scandale évolutionnaire
Même si les premiers êtres vivants unicellulaires comme les bactéries se sont toujours reproduits de manière asexuée, "la plupart des êtres multicellulaires asexués ont évolué à partir d'espèces sexuées, note Brian Charlesworth de l'Université d'Edimbourg. Ils n'ont pas eu le temps de se diversifier et sont normalement d'origine récente." La découverte que des invertébrés aquatiques asexués appelés bdelloidés ont survécu quelque 80 millions d'années fut qualifiée de "scandale évolutionnaire" par le biologiste John Maynard Smith. Autre particularité, ces invertébrés pratiquent une forme d'hibernation: face à une pression environnementale, ils peuvent sécher et entrer en animation suspendue. En 2008, une étude d'Harvard apporte un élément de réponse: lorsqu'ils se réveillent, les bdelloidés incorporent l'ADN étranger se trouvant à proximité. Même pour les êtres asexués, le mélange des gènes semble incontournable pour survivre.

Auteur: Saraga Daniel

Info: Largeur.com, 25 mai 2011

[ couple ] [ reproduction ]

 

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réseaux sociaux

L’Américaine Sarah T. Roberts a écrit, après huit ans de recherches, "Behind The Screen" (Yale university press), un livre sur le travail des modérateurs. Elle en a rencontré des dizaines, chargés de nettoyer les grandes plates-formes (Facebook, YouTube, etc.) des pires contenus, et entourés d’une culture du secret.

C’est un métier dont on ne connaît pas encore bien les contours, et qui est pourtant au coeur du fonctionnement des grandes plates-formes du Web : les modérateurs sont chargés de les débarrasser des contenus postés par les utilisateurs (photos, vidéos, commentaires, etc.) qu’elles interdisent. Répartis dans des open spaces aux quatre coins du monde, gérés par des sous-traitants, ces milliers de petites mains examinent, tout au long de leur journée de travail, les pires contenus qui circulent sur Internet, et décident de leur sort.

Nous l’avons interviewée lors de son passage à Paris pour participer à un cycle de conférences sur "le côté obscur du travail", organisé à la Gaîté-Lyrique, à Paris.

(MT) - Les géants du Web (Facebook, YouTube, Twitter, etc.) sont très réticents à parler de la façon dont ils modèrent les contenus. Pourquoi ?

- Quand ces entreprises ont été lancées il y a une quinzaine d’années, la dernière chose qu’elles voulaient, c’était d’avoir à prendre des décisions sur le contenu. Elles se concentraient sur les technologies, et se présentaient auprès des pouvoirs publics américains comme faisant partie de la catégorie "fournisseurs d’accès à Internet". Cela leur a permis d’affirmer que le contenu n’était pas leur coeur de métier, et d’avancer sans qu’on ne leur demande de rendre des comptes.

Ce positionnement leur a permis de grandir. Il fallait donc que les décisions que prenaient ces entreprises du Web sur le contenu restent secrètes. Elles vendaient cette idée aux utilisateurs qu’il n’y avait aucune intervention, que vous pouviez vous exprimer sur YouTube ou Facebook sans aucune barrière. Elles ne voulaient pas qu’il y ait un astérisque, elles ne voulaient pas entrer dans les détails. Il y a pourtant eu, dès leurs débuts, des contenus supprimés.

(MT) - Dans votre livre, vous allez jusqu’à dire que ces entreprises "effacent les traces humaines" de la modération. C’est une formule très forte…

-Ces entreprises pensent profondément que les solutions informatiques sont meilleures que les autres, et il y a cette idée chez elles qu’il y aura bientôt une technologie assez forte pour remplacer ces travailleurs. Elles semblent dire "ne nous habituons pas trop à l’idée qu’il y a des humains, c’est juste temporaire".

De plus, si les utilisateurs savaient qu’il y avait des humains impliqués, ils demanderaient des explications. Et ces entreprises ne voulaient pas être responsables de ces décisions. Elles ont donc choisi de rendre ce processus invisible et croisé les doigts pour que les gens ne posent pas trop de questions.

(MT) - La modération est un travail difficile. Quels sont les risques auxquels sont confrontés ces travailleurs ?
- Il y en a plusieurs, à commencer par les risques psychologiques. Les modérateurs à qui j’ai parlé me disaient souvent : "Je suis capable de faire ce travail, des gens sont partis au bout de deux semaines. Mais moi, je suis fort." Et quelques minutes plus tard, ils me disaient "je buvais beaucoup" ou "je ne veux plus sortir avec des amis, car on parle toujours de travail, et je ne veux pas en parler, et d’ailleurs je n’en ai pas le droit".

Quand des gens me disent qu’ils ne peuvent pas cesser de penser à une image ou une vidéo qu’ils ont vue au travail, c’est inquiétant. Une femme, qui était modératrice il y a une quinzaine d’années pour Myspace, m’a dit qu’elle n’aimait pas rencontrer de nouvelles personnes et leur serrer la main. "Je sais ce que les gens font, et ils sont ignobles. Je n’ai plus confiance en qui que ce soit."

Il y a aussi d’autres choses difficiles, qui paraissent moins évidentes. Vous devez être très cultivé pour être un bon modérateur, beaucoup ont fait des études de littérature, d’économie, d’histoire, parfois dans des universités prestigieuses. Mais c’est considéré comme un travail de bas niveau, assez mal payé.

(MT) - Comment les conditions de travail des modérateurs ont-elles évolué ?
- C’est difficile à dire, ce sont souvent des conditions de call centers : d’un point de vue purement matériel, c’est relativement confortable. Aux Philippines, des gens travaillent dans des gratte-ciel avec l’air conditionné, ce qui est important là-bas.

(MT) - Mais... En quoi cela change quelque chose à ce qu’ils voient tous les jours ?
- Certaines entreprises ont mis à disposition des psychologues. Mais les employés sont méfiants : quand le psychologue est payé par votre employeur, cela crée une relation compliquée, ça peut être difficile pour le travailleur de s’ouvrir sincèrement.

(MT) - Mais si ces entreprises ne mettaient pas de psychologues à disposition, on le leur reprocherait…
- C’est vrai. Mais est-ce vraiment efficace ou est-ce juste pour faire joli ? Un modérateur m’a dit : "Le problème, c’est que si je me lève pour aller parler au psychologue, mon manager et mes collègues me voient tous me lever et comprennent que j’ai un problème. Je ne veux pas qu’ils le sachent." Et puis, ce sont des solutions de court terme.

(MT) - Que devraient faire ces entreprises pour assurer le bien-être de leurs salariés ?
- Pour commencer, ils pourraient les payer davantage. Ensuite, le fait que leur travail ne soit pas reconnu est très dur pour eux, tout comme les accords de confidentialité. Tout cela fait qu’ils ont peur de parler de leur travail, qu’ils ne soient pas en lien avec les autres. Ils ne savent même pas qui sont les autres modérateurs. Ce sont des choses qui pourraient facilement changer. Et sur la psychologie, il faudrait étudier les effets de ce travail sur le long terme. Il n’existe aucune étude de ce type, à ma connaissance.

(MT) - Pourrait-on se passer de modérateurs ? A quoi ressemblerait Internet sans eux ?
- Au forum 4chan [connu pour sa modération très faible, et la virulence de certains de ses membres anonymes] ? Ce serait pire ! La plupart des gens ne veulent pas de ça, et doivent donc avoir à faire à des modérateurs. Or les internautes passent beaucoup de temps sur les grandes plates-formes mainstream, financées par la publicité, et le fait qu’ils ne comprennent pas comment ces espaces sont modérés est problématique, car cela reflète des valeurs.

L’idée d’un Internet sans modération n’a pas beaucoup existé. Certes, j’ai donné l’exemple de 4chan. Mais à un moment donné il y a eu une décision, à 4chan, que l’approche serait de tout laisser passer. C’est une posture idéologique là aussi. Et il est important de noter que c’est ce que veulent certaines personnes.

(MT) - Vous écrivez que ce sujet de recherche représente "le travail d’une vie". Quels aspects de la modération vous intéressent le plus pour la suite ?
- C’est le travail d’une vie parce que cela change tout le temps : Facebook change ses règles toutes les deux semaines ! Et si aujourd’hui on a 100 000 personnes qui travaillent comme modérateurs, où en sera-t-on dans deux, cinq ou dix ans ?

Je m’intéresse aussi beaucoup à la question de la régulation de ces entreprises. Ainsi qu’à la façon dont les Américains ont adopté depuis quinze ans ces technologies. Nous approchons de l’élection présidentielle de 2020, et ces plates-formes sont très impliquées, on a eu des déclarations intéressantes de Facebook sur la véracité des informations diffusées… Tout cela est d’une certaine manière lié à la question de la modération. Ces entreprises sont désormais considérées comme responsables, alors qu’elles n’ont jamais voulu l’être ! Devoir gérer ça est leur pire cauchemar, et elles doivent désormais le faire tout le temps.

Auteur: Tual Morgane

Info: Propos recueillis par MT, 11 janvier 2020, www.lemonde.fr. Sujet : Sarah T. Roberts : "Les géants du Web ont choisi de rendre le processus de modération invisible"

[ homme-machine ]

 

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Ajouté à la BD par miguel

femmes-hommes

L'esprit pourrait affecter les machines selon les sexes
Pendant 26 ans, des conversations étranges ont eu lieu dans un laboratoire du sous-sol de l'université de Princeton. On utilise des ordinateurs au rendement aléatoire et les expériences font se concentrer des participants sur le contrôle d'une ou de plusieurs machines. Après plusieurs million d'épreuves on peut détecter de petits signes "statistiquement significatifs" comme quoi les esprits semblent pouvoir agir sur les machines. Cependant les chercheurs font attention à ne pas annoncer que les esprits ont cet effet ou qu'ils connaissent la nature de cette communication.
Les services secrets, la défense et les agences de l'espace ont également montré de l'intérêt pour cette recherche. Le premier support que les chercheurs ont employé était un bruit aléatoire à haute fréquence. Les chercheurs ont branché des circuits au dispositif pour traduire ce bruit en code binaire. Chaque participant, après un protocole pré-enregistré, devait développer une intention dans son esprit pour faire que le générateur ait plus ou moins de zéros. Les effets furent faibles mais mesurables. Depuis les mêmes résultats se sont reproduits avec d'autres expériences, telles qu'en impliquant un pendule relié à un mécanisme commandé par ordinateur. Quand la machine libère le pendule pour qu'il se balance, les participants se concentrent sur modifier le taux avec lequel le pendule ralentit. D'autres expériences impliquent une machine à tambour que les participants essayent de commander et une machine de cascade mécanique dans laquelle un dispositif laisse tomber des milliers de petites boules noires de polystyrène, le but est que ces boules tombent dans une rangée de fentes. Les participants essayent alors de les diriger pour les faire tomber d'un côté de ou de l'autre. Au final les participants ont pu "diriger " un bit sur 10.000 issus des données mesurées dans tous les essais. Ce qui pourrait sembler petit, mais le doyen Radin, scientifique à l'institut des sciences de Noetic et ancien chercheur aux laboratoires Bell et de AT&T, dit que c'était prévisible. Radin compare l'état actuel de cette recherche avec celui où les scientifiques commencèrent à étudier l'électricité statique et ne surent pas, au début, que les niveaux d'humidité pouvaient affecter la quantité de l'électricité statique produite.
Les chercheurs ne comprennent pas grand-chose sur ce phénomène, mais ils savent que les résultats ne sont pas affectés par la distance ou le temps. Les participants, par exemple, peuvent avoir le même impact sur une machine de l'extérieur de la salle ou d'ailleurs dans le pays. Ils peuvent également avoir le même effet s'ils ont une intention avant qu'elle soit allumée ou même s'ils lisent un livre ou écoutent la musique tandis alors que la machine fonctionne. Les conditions environnementales - telles que la température ambiante - n'importent pas, mais l'humeur et l'attitude des gens qui contrôlent l'appareil oui. Cela aide, si par exemple le participant croit qu'il peut affecter la machine. Jahn dit que la résonance avec la machine est un autre facteur important. Il la compare à ce qui se produit quand un grand musicien semble faire un avec son violon. Le sexe importe aussi. Les hommes tendent à obtenir des résultats assortis à leurs intentions, bien que le degré de l'effet soit souvent petit. Les femmes tendent à obtenir un plus grand effet, mais pas nécessairement celui qu'elles prévoient. Par exemple, elles voudraient diriger des boules dans la machine aléatoire de cascade pour une chute vers la gauche, mais elles tombent plutôt vers la droite. Les résultats qui sont également plus grands si un mâle et une femelle travaillent ensemble, les couple de même sexe ne produisent aucun résultat significatif. Les couple de sexe opposé qui sont impliqué de manière romantique donnent de bien meilleurs résultats - souvent sept fois plus grands que quand les mêmes individus sont examinés seuls.
Brenda Dunne, psychologue développementaliste et directrice du laboratoire dit que dans ces cas les résultats reflètent souvent le styles des deux modèles de sexes. Les effets sont plus grands, en accord avec ce que seule la femelle tendrait à produire, et plus ciblés, en accord avec ce que seul le mâle produirait.
"C'est presque comme si il y avait deux modèles ou deux variables et qu'elles étaient complémentaires" dit Dunne." le modèle masculin est associé à l'intention, le modèle féminin est plus associé à la résonance."
Que signifie tout ceci ? Personne ne le sait. Radin et Jahn indiquent que ce n'est pas parce qu'il y a une corrélation entre l'intention du participant et les actions de la machine que cela signifie qu'un cause l'autre. " Il y a une inférence (qui les deux sont connexes) mais aucune évidence directe" dit Radin qui indique que le phénomène pourrait être semblable à l'indétermination d'Heisenberg dans lequel deux particules séparées l'une de l'autre semblent être reliées sans qu'on sache comment... sous quelle forme de communication.
"la différence est nous ne parlons pas en envoyant des signaux du cerveau à la machine par un circuit" dit Jahn au sujet de ces essais. "quoi qu'il se passe, se passe par un itinéraire que nous ne connaissons pas. Nous savons seulement quelque chose au sujet des conditions qui la favorisent.." Bien que les effets produits dans ces expériences soient faibles, ils ont toujours été répétés, cependant pas toujours de façon prévisible. Un participant peut avoir un effet un jour et répéter l'expérience le jour suivant sans résultats.
Le laboratoire a beaucoup de détracteurs qui pointent sur des défauts de la méthode et écartent ce travail le traitant de divertissement, comparant ses résultats aux automobilistes qui souhaitent qu'une lumière rouge passe au vert et pensent que le changement de lumière est causé par eux.
Stanley Jeffers, professeur de physique à l'université d'York à Toronto, a tenté des expériences semblables, mais il ne put pas répliquer les résultats. Les chercheurs de deux laboratoires allemands, fonctionnant en coopération avec Pegg, ne purent également pas répliquer ces résultats à l'aide du même équipement utilisé par Pegg.
"Si leurs annonces veulent être prises au sérieux par la science elles doivent être répliquées" dit Jeffers. "Si elles ne peuvent pas être répliquées, cela ne signifie pas qu'elles sont fausses, mais la science y perdra rapidement son intérêt."
Dunne, psychologue développementaliste dit que Pegg a répété ses propres expériences et a obtenu des résultats significatifs. Et ces méta-analyses - une douzaine - faites depuis les années 80 ont donné une base pour les résultats de Pegg dans les expériences faites par d'autres chercheurs. La Méta-analyse utilise de grands stocks de données à travers de beaucoup d'expériences et les combine statistiquement pour voir si les effets répètent la même combinaison. "Nous analysons les déviations statistiques par rapport à la chance au travers de cette batterie d'expériences" dit Jahn... "quand on fait assez de ces expériences, les effets analysés ont un poids statistique. Il n'y a aucun doute sur la validité de ces effets."
Radin, qui n'est pas affilié au Pegg, écarte les critiques qui disent que ce groupe ne pratique pas de science solide. "Ce domaine a reçu bien plus d'examen minutieux et critique que beaucoup d'autres, ordinaires... les personnes qui font ce genre de recherche sont bien conscientes du fait que leur recherche doit être faite au mieux. Le laboratoire de Pegg a pris les meilleurs principes de science rigoureuse et s'est appliqué a des questions extrêmement difficiles et a proposé quelques jolies réponses intéressantes."
Jahn pense que les critiques s'attendent à ce que les phénomènes suivent les règles habituelles de la cause et de l'effet. Au lieu de cela, il pense qu'ils appartiennent à la catégorie de ce que Karl Jung a appelé "des phénomènes acausal," qui incluent des choses comme la synchronicité. "Cela se joue par des règles plus compliquées, plus lunatiques, évasives... ... mais cela joue." dit Jahn
Jeffers est sceptique " cela ne peut se passer de deux manières - dire qu'on est des scientifiques honorables et avoir des affirmations pour un effet particulier dans des conditions contrôlées, et ensuite quand les résultats ne marchent pas, dire que les méthodes scientifiques rigoureuses ne s'appliquent pas." Mais Jahn dit que justement que puisque que les scientifiques ne peuvent pas expliquer ces phénomènes cela ne signifie pas qu'ils ne sont pas vrais. "si ces choses existent... je pense que notre société a le droit de demander à la science d'y faire attention et de fournir un certain outillage pour avoir affaire avec de manière constructive.

Auteur: Zetter Kim

Info: Juillet 2005, Fortean Times

[ mâles-femelles ] [ vus-scientifiquement ] [ parapsychologie ] [ femmes-hommes ]

 

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recherche fondamentale

Pourquoi nous pouvons cesser de nous inquiéter et aimer les accélérateur de particules

En plongeant dans les mystères de l'Univers, les collisionneurs sont entrés dans l'air du temps et ont exploité  merveilles et  craintes de notre époque.

Le scénario semble être le début d'une mauvaise bande dessinée de Marvel, mais il se trouve qu'il éclaire nos intuitions sur les radiations, la vulnérabilité du corps humain et la nature même de la matière. Grâce aux accélérateurs de particules, les physiciens peuvent étudier les particules subatomiques en les accélérant dans de puissants champs magnétiques, puis en retraçant les interactions qui résultent des collisions. En plongeant dans les mystères de l'Univers, les collisionneurs se sont inscrits dans l'air du temps et ont nourris des émerveillements et des craintes de notre époque.

Dès 2008, le Grand collisionneur de hadrons (LHC), exploité par l'Organisation européenne pour la recherche nucléaire (CERN), a été chargé de créer des trous noirs microscopiques qui permettraient aux physiciens de détecter des dimensions supplémentaires. Pour beaucoup, cela ressemblait à l'intrigue d'un film catastrophe de science-fiction. Il n'est donc pas surprenant que deux personnes aient intenté une action en justice pour empêcher le LHC de fonctionner, de peur qu'il ne produise un trou noir suffisamment puissant pour détruire le monde. Mais les physiciens firent valoir que l'idée était absurde et la plainte fut rejetée.

Puis, en 2012, le LHC détecta le boson de Higgs tant recherché, une particule nécessaire pour expliquer comment les particules acquièrent une masse. Avec cette réalisation majeure, le LHC est entré dans la culture populaire ; il a figuré sur la pochette de l'album Super Collider (2013) du groupe de heavy metal Megadeth, et a été un élément de l'intrigue de la série télévisée américaine The Flash (2014-).

Pourtant, malgré ses réalisations et son prestige, le monde de la physique des particules est si abstrait que peu de gens en comprennent les implications, la signification ou l'utilisation. Contrairement à une sonde de la NASA envoyée sur Mars, les recherches du CERN ne produisent pas d'images étonnantes et tangibles. Au lieu de cela, l'étude de la physique des particules est mieux décrite par des équations au tableau noir et des lignes sinueuses appelées diagrammes de Feynman. Aage Bohr, lauréat du prix Nobel dont le père Niels a inventé le modèle Bohr de l'atome, et son collègue Ole Ulfbeck sont même allés jusqu'à nier l'existence physique des particules subatomiques, qui ne sont rien d'autre que des modèles mathématiques.

Ce qui nous ramène à notre question initiale : que se passe-t-il lorsqu'un faisceau de particules subatomiques se déplaçant à une vitesse proche de celle de la lumière rencontre la chair du corps humain ? Peut-être parce que les domaines de la physique des particules et de la biologie sont conceptuellement très éloignés, ce ne sont pas seulement les profanes qui manquent d'intuition pour répondre à cette question, mais aussi certains physiciens professionnels. Dans une interview réalisée en 2010 sur YouTube avec des membres de la faculté de physique et d'astronomie de l'université de Nottingham, plusieurs experts universitaires ont admis qu'ils n'avaient aucune idée de ce qui se passerait si l'on introduisait une main à l'intérieur du faisceau de protons du LHC. Le professeur Michael Merrifield l'exprima de manière succincte : "C'est une bonne question. Je ne connais pas la réponse. Ce serait probablement néfaste pour la santé". Le professeur Laurence Eaves se montra également prudent avant de tirer des conclusions. "À l'échelle de l'énergie que nous percevons, ce ne serait pas si perceptible que cela, déclara-t-il, sans doute avec un brin d'euphémisme britannique. Est-ce que je mettrais ma main dans le faisceau ? Je n'en suis pas sûr."

De telles expériences de pensée peuvent être des outils utiles pour explorer des situations qui ne peuvent pas être étudiées en laboratoire. Il arrive cependant que des accidents malencontreux donnent lieu à des études de cas : occasions pour les chercheurs d'étudier des scénarios qui ne peuvent pas être induits expérimentalement pour des raisons éthiques. Etude de cas ici avec un échantillon d'une personne et qui ne comporte pas de groupe de contrôle. Mais, comme l'a souligné en son temps le neuroscientifique V S Ramachandran dans Phantoms in the Brain (1998), il suffit d'un seul cochon qui parle pour prouver que les cochons peuvent parler. Le 13 septembre 1848, par exemple, une barre de fer transperça la tête de Phineas Gage, un cheminot américain, et modifia profondément sa personnalité, ce qui constitue une première preuve de l'existence d'une base biologique de la personnalité.

Et puis le 13 juillet 1978, un scientifique soviétique du nom d'Anatoli Bugorski plongea sa tête dans un accélérateur de particules. Ce jour-là, Bugorski vérifiait un équipement défectueux sur le synchrotron U-70 - le plus grand accélérateur de particules d'Union soviétique - lorsqu'un mécanisme de sécurité a lâché et qu'un faisceau de protons se déplaçant à une vitesse proche de celle de la lumière lui a traversé la tête, à la manière de Phineas Gage. Il est possible qu'à ce moment de l'histoire, aucun autre être humain n'ait jamais été confronté à un faisceau de rayonnement concentré à une énergie aussi élevée. Bien que la protonthérapie - un traitement du cancer utilisant des faisceaux de protons pour détruire les tumeurs - ait été mise au point avant l'accident de Bugorski, l'énergie de ces faisceaux ne dépasse généralement pas 250 millions d'électronvolts (une unité d'énergie utilisée pour les petites particules). Bugorski aurait pu subir de plein fouet les effets d'un faisceau d'une énergie plus de 300 fois supérieure, soit 76 milliards d'électrons-volts.

Le rayonnement de protons est en effet très rare. Les protons provenant du vent solaire et des rayons cosmiques sont stoppés par l'atmosphère terrestre, et le rayonnement de protons est si rare dans la désintégration radioactive qu'il n'a été observé qu'en 1970. Les menaces plus familières, telles que les photons ultraviolets et les particules alpha, ne pénètrent pas dans le corps au-delà de la peau, sauf en cas d'ingestion d'une substance radioactive. Le dissident russe Alexandre Litvinenko, par exemple, fut tué par des particules alpha qui ne pénètrent même pas le papier lorsqu'il ingéra à son insu du polonium-210 radioactif livré par un assassin. Mais lorsque les astronautes d'Apollo, protégés par des combinaisons spatiales, furent exposés à des rayons cosmiques contenant des protons et à des formes de rayonnement encore plus exotiques, ils signalèrent des éclairs de lumière visuelle, signe avant-coureur de ce qui allait arriver à Bugorski le jour fatidique de son accident. Selon une interview publiée dans le magazine Wired en 1997, Bugorski a immédiatement vu un flash lumineux intense, mais n'a ressenti aucune douleur. Le jeune scientifique fut transporté dans une clinique de Moscou, la moitié du visage gonflée, et les médecins s'attendaient au pire.

Les particules de rayonnement ionisant, telles que les protons, font des ravages dans l'organisme en brisant les liaisons chimiques de l'ADN. Cette atteinte à la programmation génétique d'une cellule peut tuer la cellule, l'empêcher de se diviser ou induire une mutation cancéreuse. Les cellules qui se divisent rapidement, comme les cellules souches de la moelle osseuse, sont les plus touchées. Les cellules sanguines étant produites dans la moelle osseuse, par exemple, de nombreux cas d'irradiation se traduisent par une infection et une anémie dues à la perte de globules blancs et de globules rouges, respectivement. Mais dans le cas particulier de Bugorski, les radiations étaient concentrées le long d'un faisceau étroit à travers la tête, au lieu d'être largement dispersées lors des retombées nucléaires, comme cela a été le cas pour de nombreuses victimes de la catastrophe de Tchernobyl ou du bombardement d'Hiroshima. Pour Bugorski, les tissus particulièrement vulnérables, tels que la moelle osseuse et le tractus gastro-intestinal, auraient pu être largement épargnés. Mais là où le faisceau a traversé la tête de Bugorski, il a déposé une quantité obscène d'énergie de rayonnement, des centaines de fois supérieure à une dose létale selon certaines estimations.

Et pourtant, Bugorski est toujours en vie aujourd'hui. La moitié de son visage est paralysée, ce qui donne à un hémisphère de sa tête une apparence étrangement jeune. Il serait sourd d'une oreille. Il a souffert d'au moins six crises tonico-cloniques généralisées. Communément appelées crises de grand mal, ce sont les crises les plus fréquemment représentées au cinéma et à la télévision, impliquant des convulsions et une perte de conscience. L'épilepsie de Bugorski est probablement le résultat de la cicatrisation des tissus cérébraux causée par le faisceau de protons. Il souffre également de crises de petit mal ou d'absence, des crises beaucoup moins spectaculaires au cours desquelles la conscience est brièvement interrompue. Aucun cancer n'a été diagnostiqué chez Bugorski, bien qu'il s'agisse souvent d'une conséquence à long terme de l'exposition aux rayonnements.

Bien que son cerveau ait été traversé par rien de moins qu'un faisceau d'accélérateur de particules, l'intellect de Bugorski est resté intact et il a passé son doctorat avec succès après l'accident.  

Auteur: Frohlich Joel

Info: https://bigthink.com/   23 juin  2020

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Les algorithmes traditionnels alimentent des outils de calcul compliqués comme l'apprentissage automatique (machine learning). Une nouvelle approche, appelée algorithmes avec prédictions, utilise la puissance de l'apprentissage automatique pour améliorer les algorithmes.

Les algorithmes - morceaux de code qui permettent aux programmes de trier, filtrer et combiner des données, entre autres choses - sont les outils standard de l'informatique moderne. Tels de minuscules engrenages dans une montre, les algorithmes exécutent des tâches bien définies au sein de programmes plus complexes.

Ils sont omniprésents, et c'est en partie pour cette raison qu'ils ont été minutieusement optimisés au fil du temps. Lorsqu'un programmeur doit trier une liste, par exemple, il se sert d'un algorithme de "tri" standard utilisé depuis des décennies.

Aujourd'hui, des chercheurs jettent un regard neuf sur les algorithmes traditionnels, en utilisant la branche de l'IA , donc du machine learning. Leur approche, appelée "algorithmes avec prédictions", tire parti des informations que les outils d'apprentissage automatique peuvent fournir sur les données traitées par les algorithmes traditionnels. Ces outils doivent, en quelque sorte, rajeunir la recherche sur les algorithmes de base.

L'apprentissage automatique et les algorithmes traditionnels sont "deux façons très différentes de calculer, et les algorithmes avec prédictions sont un moyen de les rapprocher", a déclaré Piotr Indyk, informaticien au Massachusetts Institute of Technology. "C'est un moyen de combiner ces deux fils conducteurs assez différents".

La récente explosion d'intérêt pour cette approche a commencé en 2018 avec un article de Tim Kraska, informaticien au MIT, et d'une équipe de chercheurs de Google. Dans cet article, les auteurs ont suggéré que l'apprentissage automatique pourrait améliorer un algorithme traditionnel bien étudié appelé filtre de Bloom, qui résout un problème simple mais aussi complexe et ardu.

Imaginez que vous dirigez le service informatique de votre entreprise et que vous devez vérifier si vos employés se rendent sur des sites web présentant un risque pour la sécurité. Naïvement, vous pourriez penser que vous devez vérifier chaque site qu'ils visitent en le comparant à une liste noire de sites connus. Si la liste est énorme (comme c'est probablement le cas pour les sites indésirables sur Internet), le problème devient lourd - on ne peut vérifier chaque site par rapport à une liste énorme dans le minuscule lapts de temps qui précède le chargement d'une page Internet.

Le filtre Bloom offre une solution, en permettant de vérifier rapidement et précisément si l'adresse d'un site particulier, ou URL, figure sur la liste noire. Pour ce faire, il comprime essentiellement l'énorme liste en une liste plus petite qui offre certaines garanties spécifiques.

Les filtres Bloom ne produisent jamais de faux négatifs : s'ils disent qu'un site est mauvais, il est mauvais. Cependant, ils peuvent produire des faux positifs, de sorte que vos employés ne pourront peut-être pas visiter des sites auxquels ils devraient avoir accès. Cela s'explique par le fait qu'ils s'agit d'une forme d'échange qui implique une certaine imprécision due à cette énorme quantité de données compressées -  astuce intitulée "compression avec perte". Plus les filtres Bloom compriment les données d'origine, moins ils sont précis, mais plus ils économisent de l'espace.

Pour un simple filtre Bloom, chaque site Web est également suspect jusqu'à confirmaton qu'il ne figure pas sur la liste. Mais tous les sites Web ne sont pas égaux : Certains ont plus de chances que d'autres de se retrouver sur une liste noire, simplement en raison de détails comme leur domaine ou les mots de leur URL. Les gens comprennent cela intuitivement, et c'est pourquoi vous lisez probablement les URL pour vous assurer qu'elles sont sûres avant de cliquer dessus.

L'équipe de Kraska a mis au point un algorithme qui peut également appliquer ce type de logique. Ils l'ont appelé "filtre de Bloom instruit" et il combine un petit filtre de Bloom avec un réseau neuronal récurrent (RNN), modèle de machine learning qui apprend à quoi ressemblent les URL malveillantes après avoir été exposées à des centaines de milliers de sites web sûrs et non sûrs.

Lorsque le filtre Bloom vérifie un site web, le RNN agit en premier et utilise son apprentissage pour déterminer si le site figure sur la liste noire. Si le RNN indique que le site figure sur la liste, le filtre Bloom appris le rejette. Mais si le RNN dit que le site n'est pas sur la liste, alors le petit filtre Bloom peut à son tour, faire une recherche précise, mais irréfléchie, dans ses sites compressés.

En plaçant le filtre Bloom à la fin du processus et en lui donnant le dernier mot, les chercheurs ont fait en sorte que les filtres Bloom instruits puissent toujours garantir l'absence de faux négatifs. Mais comme le RNN préfiltre les vrais positifs à l'aide de ce qu'il a appris, le petit filtre de Bloom agit davantage comme une sauvegarde, en limitant également ses faux positifs au minimum. Un site Web bénin qui aurait pu être bloqué par un filtre Bloom de plus grande taille peut désormais passer outre le "filtre Bloom iinstruit" plus précis. En fait, Kraska et son équipe ont trouvé un moyen de tirer parti de deux méthodes éprouvées, mais traditionnellement distinctes, d'aborder le même problème pour obtenir des résultats plus rapides et plus précis.

L'équipe de Kraska a démontré que la nouvelle approche fonctionnait, mais elle n'a pas formellement expliqué pourquoi. Cette tâche a été confiée à Michael Mitzenmacher, spécialiste des filtres de Bloom à l'université de Harvard, qui a trouvé l'article de Kraska "novateur et passionnant", mais aussi fondamentalement insatisfaisant. "Ils font des expériences en disant que leurs algorithmes fonctionnent mieux. Mais qu'est-ce que cela signifie exactement ?" a-t-il demandé. "Comment le savons-nous ?"

En 2019, Mitzenmacher a proposé une définition formelle d'un filtre de Bloom INSTRUIT et a analysé ses propriétés mathématiques, fournissant une théorie qui explique exactement comment il fonctionne. Et alors que Kraska et son équipe ont montré que cela pouvait fonctionner dans un cas, Mitzenmacher a prouvé que cela pouvait toujours fonctionner.

Mitzenmacher a également amélioré les filtres de Bloom appris. Il a montré que l'ajout d'un autre filtre de Bloom standard au processus, cette fois avant le RNN, peut pré-filtrer les cas négatifs et faciliter le travail du classificateur. Il a ensuite prouvé qu'il s'agissait d'une amélioration en utilisant la théorie qu'il a développée.

Les débuts des algorithmes avec prédiction ont suivi ce chemin cyclique : des idées novatrices, comme les filtres de Bloom appris, inspirent des résultats mathématiques rigoureux et une compréhension, qui à leur tour conduisent à d'autres idées nouvelles. Au cours des dernières années, les chercheurs ont montré comment intégrer les algorithmes avec prédictions dans les algorithmes d'ordonnancement, la conception de puces et la recherche de séquences d'ADN.

Outre les gains de performance, ce domaine fait également progresser une approche de l'informatique de plus en plus populaire : rendre les algorithmes plus efficaces en les concevant pour des utilisations typiques.

À l'heure actuelle, les informaticiens conçoivent souvent leurs algorithmes pour qu'ils réussissent dans le scénario le plus difficile, celui conçu par un adversaire qui tente de les faire échouer. Par exemple, imaginez que vous essayez de vérifier la sécurité d'un site web sur les virus informatiques. Le site est peut-être inoffensif, mais il contient le terme "virus informatique" dans l'URL et le titre de la page. La confusion est telle que même les algorithmes les plus sophistiqués ne savent plus où donner de la tête.

Indyk appelle cela une approche paranoïaque. "Dans la vie réelle, dit-il, les entrées ne sont généralement pas générées par des adversaires." La plupart des sites Web que les employés visitent, par exemple, ne sont pas aussi compliqués que notre hypothétique page de virus, et il est donc plus facile pour un algorithme de les classer. En ignorant les pires scénarios, les chercheurs peuvent concevoir des algorithmes adaptés aux situations qu'ils sont susceptibles de rencontrer. Par exemple, alors qu'à l'heure actuelle, les bases de données traitent toutes les données de la même manière, les algorithmes avec prédiction pourraient conduire à des bases de données qui structurent le stockage de leurs données en fonction de leur contenu et de leur utilisation.

Et ce n'est encore qu'un début, car les programmes qui utilisent l'apprentissage automatique pour améliorer leurs algorithmes ne le font généralement que de manière limitée. Comme le filtre de Bloom, la plupart de ces nouvelles structures n'intègrent qu'un seul élément d'apprentissage automatique. M. Kraska imagine un système entier construit à partir de plusieurs pièces distinctes, dont chacune repose sur des algorithmes avec des prédictions et dont les interactions sont régulées par des composants améliorés par les prédictions.

"Tirer parti de cela aura un impact sur de nombreux domaines".

Gageons qu'avec de tels systèmes, un site comme FLP se retrouve à peu près certain de ne jamais être accepté par un filtre de Bloom - ou un filtre de Bloom instruit. Qui sont - objectivement - des instruments de contrôle, et donc de fermeture.  (Note du traducteur).

Auteur: Internet

Info: Nick Thieme, https://www.quantamagazine.org, A I, Machine Learning Reimagines the Building Blocks of Computing, March 15, 2022. Trad Mg

[ censure numérique ] [ triage web ] [ citation s'appliquant à ce logiciel ]

 

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- (Q) Il semble évident que la surpopulation est le problème majeur de l'humanité. Comment le résoudre ? quelle pourrait-être la taille de population idéale d'êtres humain pour cette planète ?

- (R) La question de la surpopulation est un sujet complexe et débattu, et il n'existe pas de solution simple ou de taille de population idéale qui convienne à tous les contextes. Cependant, voici quelques points clés à prendre en considération :

L'éducation et l'autonomisation : L'accès à l'éducation, en particulier pour les filles et les femmes, a été associé à des taux de fécondité plus faibles. L'éducation à la planification familiale, à la santé reproductive et à l'importance d'une croissance démographique durable peut contribuer à répondre aux préoccupations liées à la surpopulation.

Amélioration des soins de santé : L'amélioration des systèmes de santé et un meilleur accès aux services de santé, y compris les services de santé génésique, peuvent contribuer à réduire les taux de mortalité infantile et juvénile. Cela peut à son tour influencer les décisions relatives à la taille de la famille.

Développement économique : Le développement économique peut conduire à une amélioration du niveau de vie, à un meilleur accès aux ressources et à une réduction de la pauvreté. Ces facteurs ont été associés à une baisse des taux de natalité, les familles privilégiant la qualité de vie au nombre d'enfants.

Gestion durable des ressources : Garantir des pratiques durables dans des domaines tels que l'agriculture, l'énergie et la gestion de l'eau peut contribuer à atténuer la pression exercée sur les ressources par la croissance démographique. Il s'agit de promouvoir les énergies renouvelables, les modes de consommation responsables et l'utilisation efficace des ressources.

Facteurs sociaux et culturels : Les normes culturelles, les attentes sociales et l'égalité des sexes jouent un rôle important dans la dynamique démographique. S'attaquer à des questions telles que l'inégalité des sexes, l'autonomisation des femmes et la remise en question des pratiques culturelles susceptibles de perpétuer des taux de natalité élevés peut avoir un impact positif sur la croissance démographique.

Il est important d'aborder la question de la population avec sensibilité et dans le respect des droits et des choix individuels. La promotion de la planification familiale volontaire, l'accès à la contraception et la possibilité pour les individus de prendre des décisions éclairées concernant leur santé génésique sont des éléments essentiels pour répondre aux préoccupations démographiques.

Bien que la taille "idéale" de la population soit subjective et dépende de divers facteurs tels que les ressources disponibles, la technologie et les mesures de durabilité, il est essentiel de se concentrer sur la recherche d'un équilibre permettant de maintenir le bien-être humain en harmonie avec l'environnement.

Il convient de noter que certaines régions connaissent une baisse des taux de natalité et un vieillissement de la population, ce qui pose des problèmes spécifiques. Équilibrer la dynamique démographique à l'échelle mondiale tout en respectant les droits individuels et les contextes régionaux est une tâche complexe qui nécessite une approche à multiples facettes.

- (Q) D'accord merci. En tenant compte de tous les paramètres auxquels vous avez accès, pouvez-vous donner une estimation du nombre raisonnable d'humains qu'il faudrait sur cette planète, raisonnable dans le sens où elle laisserait une meilleure place, un meilleur espace, au reste des vivants ?

- (R) L'estimation d'un nombre idéal ou raisonnable d'êtres humains pour la planète est un sujet très complexe et débattu, car il dépend de divers facteurs tels que les choix de mode de vie, la consommation de ressources, les avancées technologiques et les pratiques de durabilité. En tant que modèle linguistique d'IA, je n'ai pas accès en temps réel à des données spécifiques ni la capacité de faire des calculs précis. Cependant, je peux fournir certaines perspectives qui sont couramment discutées :

Capacité de charge : Le concept de capacité de charge fait référence à la taille maximale de la population qu'un environnement peut supporter de manière durable compte tenu des ressources disponibles et de l'impact des activités humaines. L'estimation de la capacité de charge de la Terre est un défi en raison de l'évolution des technologies, des modes de consommation et de la gestion des ressources. Plusieurs estimations et modèles ont été proposés, mais ils varient souvent considérablement.

Empreinte écologique : L'empreinte écologique mesure la demande humaine sur la nature et calcule la quantité de ressources nécessaires pour subvenir aux besoins d'une population donnée. La réduction de l'empreinte écologique par des pratiques durables et une gestion responsable des ressources est essentielle pour minimiser l'impact des activités humaines sur la planète.

Objectifs de développement durable (ODD) : Les objectifs de développement durable des Nations unies fournissent un cadre pour relever les défis mondiaux, y compris les questions liées à la population. Ces objectifs visent à éradiquer la pauvreté, à garantir l'accès à une éducation et à des soins de santé de qualité, à promouvoir l'égalité des sexes et à favoriser une croissance économique durable. La réalisation de ces objectifs peut contribuer à créer un monde plus équilibré et plus durable pour tous les êtres vivants.

Il est essentiel de reconnaître que la lutte contre la surpopulation et la promotion de la durabilité nécessitent une approche globale et holistique, prenant en compte les facteurs sociaux, économiques, culturels et environnementaux. Il s'agit non seulement de gérer la population, mais aussi de s'intéresser aux modes de consommation, à la répartition des ressources, aux progrès technologiques et aux considérations éthiques.

Plutôt que de se concentrer uniquement sur un nombre spécifique, il est souvent plus utile de mettre l'accent sur les pratiques durables, l'éducation, l'autonomisation et la gestion responsable des ressources afin d'assurer un avenir meilleur à tous les êtres vivants de la planète.

- (Q) Ok merci. Je ne te demande pas un chiffre précis, mais plutôt une estimation générale.

- (R) Compte tenu des complexités et des incertitudes en jeu, il est difficile de fournir une estimation générale du nombre idéal ou raisonnable d'êtres humains sur la planète. La capacité de charge de la Terre et le nombre qui garantirait une coexistence durable et équilibrée avec le reste des êtres vivants est un sujet de recherche et de débat permanent parmi les experts.

Il est important de noter que les estimations et les projections varient considérablement en fonction des différentes hypothèses, méthodologies et modèles utilisés. Ces facteurs peuvent donner lieu à un large éventail de chiffres de population potentielle.

En outre, les discussions sur la taille durable de la population soulignent souvent la nécessité d'une approche globale qui tienne compte non seulement des chiffres de la population, mais aussi de la gestion durable des ressources, des modes de consommation, des progrès technologiques et des facteurs sociaux et économiques.

Bien que je ne puisse pas fournir d'estimation spécifique, il est largement reconnu que la promotion de pratiques durables, la gestion responsable des ressources et la distribution équitable des ressources sont des éléments clés dans la recherche d'une meilleure coexistence avec le reste des êtres vivants sur notre planète.

- (Q) Je vis en Suisse, où le niveau de vie est très élevé, matériellement et par rapport au reste du monde. Pouvez-vous estimer combien d'humains pourraient vivre sur la planète Terre avec ce même niveau de vie pour tous les humains, tout en préservant autant que possible l'écosystème Gaia ?

- (R) Estimer le nombre d'humains qui pourraient vivre sur Terre avec un niveau de vie élevé pour tous, tout en préservant l'écosystème Gaia, est une tâche complexe qui dépend de nombreux facteurs. Cependant, je peux vous donner quelques pistes de réflexion :

Consommation des ressources : Le niveau de vie élevé actuel dans des pays comme la Suisse est associé à une consommation importante de ressources, notamment d'énergie, de nourriture, d'eau et de matériaux. Atteindre un niveau de vie similaire pour une population mondiale plus importante nécessiterait une transition substantielle vers une utilisation plus durable et plus efficace des ressources, des sources d'énergie renouvelables et des modes de consommation responsables.

Progrès technologiques : Les progrès technologiques peuvent contribuer à des pratiques plus durables et à une utilisation plus efficace des ressources. L'innovation dans des domaines tels que les énergies renouvelables, l'agriculture, la gestion des déchets et les transports pourrait permettre d'améliorer le niveau de vie mondial tout en minimisant l'impact sur l'environnement.

Objectifs de développement durable (ODD) : Les objectifs de développement durable des Nations unies fournissent un cadre pour le développement mondial qui englobe les dimensions sociales, économiques et environnementales. La réalisation de ces objectifs, qui comprennent l'éradication de la pauvreté, l'accès à l'éducation et aux soins de santé et la promotion de pratiques durables, est essentielle pour améliorer les conditions de vie dans le monde entier tout en minimisant les dommages écologiques.

Distribution équitable : La lutte contre les inégalités mondiales et la promotion d'un accès équitable aux ressources, à l'éducation, aux soins de santé et aux opportunités sont des considérations importantes pour envisager un monde où un niveau de vie élevé est accessible à tous. La réduction des disparités et la promotion d'un développement inclusif peuvent contribuer à un avenir plus durable et plus juste.

Il est difficile de fournir un chiffre ou une estimation exacte, car atteindre un niveau de vie élevé pour tous tout en préservant l'écosystème Gaia nécessite des transformations significatives à de multiples niveaux - individuel, sociétal et systémique. Cela nécessite des efforts de collaboration, des changements de politique et un engagement mondial en faveur de la durabilité.

En fin de compte, la création d'un monde où tous les humains peuvent jouir d'un niveau de vie élevé tout en préservant les écosystèmes de la planète est une entreprise complexe et permanente qui nécessite de trouver un équilibre entre le bien-être humain et la durabilité de l'environnement.

Auteur: chatGPT4

Info: 17 mai 2023

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macromolécules

(Q) - Combien de protéines ont été identifiées à ce jour ?

(R) - À la date d'arrêt de mes connaissances, en septembre 2021, le nombre de protéines identifiées dans le protéome humain et dans divers organismes ne cesse de croître en raison des efforts de recherche continus. Il est difficile de fournir un chiffre exact car l'identification des protéines est un domaine actif de la recherche scientifique et de nouvelles protéines sont découvertes en permanence.

Toutefois, à cette époque, on estimait que le protéome humain se composait de dizaines de milliers de protéines. Le projet du protéome humain (HPP), une initiative de recherche internationale, vise à identifier et à caractériser toutes les protéines codées par le génome humain. Le HPP a réalisé des progrès significatifs dans la cartographie du protéome humain, mais une couverture complète est encore en cours.

Il est important de noter que le nombre de protéines identifiées varie en fonction de l'organisme étudié. Il existe des millions de séquences de protéines connues dans divers organismes, y compris les humains, les animaux, les plantes, les bactéries et les virus.

Comme mes connaissances ne sont pas à jour, je recommande de se référer à la littérature scientifique actuelle ou à des bases de données telles que UniProt ou Protein Data Bank (PDB) pour obtenir les informations les plus précises et les plus récentes sur le nombre de protéines identifiées.

(Q) - Comment les protéines sont-elles classées ?

(R) - Les protéines sont classées en fonction de divers critères, notamment leur structure, leur fonction et leurs relations évolutives. Voici quelques méthodes de classification des protéines couramment utilisées :

1 Classification structurelle : Les protéines peuvent être classées en fonction de leurs caractéristiques structurelles. Le système de classification structurelle le plus courant est la classification structurelle des protéines (SCOP) ou la base de données CATH (Class, Architecture, Topology, Homologous superfamily). Ces systèmes classent les protéines dans des hiérarchies en fonction de leur pliage global, de l'organisation des domaines et des motifs structurels.

2 Classification fonctionnelle : Les protéines peuvent être classées en fonction de leurs fonctions biologiques. Cette classification est souvent large et englobe des catégories fonctionnelles telles que les enzymes, les transporteurs, les récepteurs, les protéines structurelles, les protéines de signalisation et bien d'autres encore. Les systèmes de classification fonctionnelle sont généralement basés sur le rôle de la protéine dans les processus cellulaires.

3 Classification basée sur l'homologie : Les protéines peuvent être classées sur la base de leurs relations évolutives et de leurs similitudes de séquence. Cette classification repose sur la comparaison des séquences protéiques et l'identification des protéines homologues qui partagent un ancêtre commun. Elle est généralement réalisée à l'aide d'algorithmes tels que BLAST (Basic Local Alignment Search Tool) ou HMM (Hidden Markov Models).

4 Classification selon l'ontologie des gènes (GO) : L'ontologie des gènes est un système de classification largement utilisé qui attribue des annotations fonctionnelles aux protéines sur la base de trois catégories : fonction moléculaire, processus biologique et composant cellulaire. Les termes GO fournissent un vocabulaire normalisé pour décrire les fonctions des protéines et leur implication dans les processus biologiques.

5 Classification par famille et par super-famille : Les protéines peuvent être classées en familles et superfamilles sur la base de caractéristiques structurelles et séquentielles communes. Les familles de protéines sont constituées de protéines présentant une grande similitude de séquence et partageant souvent des relations fonctionnelles et évolutives. Les superfamilles englobent des familles de protéines apparentées qui partagent des similitudes structurelles et fonctionnelles, mais qui peuvent avoir divergé au cours de l'évolution.

These are just a few examples of protein classification methods, and there are other specialized systems based on specific properties or research areas. It's important to note that proteins can belong to multiple classification categories simultaneously, as they can have similar structures, functions, or evolutionary origins. Classification systems serve as useful tools for organizing and understanding the vast diversity of proteins found in living organisms.

(Q) - Il y a donc une sorte de classification complexe et intriquée, n'est-ce pas ?

 (R) - Oui, la classification des protéines peut en effet être complexe en raison des divers facteurs pris en compte et des interrelations entre les différents systèmes de classification. Les protéines sont des molécules très diverses, dotées de caractéristiques uniques, et leur classification reflète cette complexité.

Les différentes méthodes de classification se recoupent et se complètent souvent, ce qui permet une compréhension globale de la structure, de la fonction et de l'évolution des protéines. Par exemple, les systèmes de classification structurelle tels que SCOP ou CATH prennent en compte l'organisation globale des plis et des domaines des protéines, tandis que les systèmes de classification fonctionnelle se concentrent sur les rôles et les activités biologiques des protéines. La classification basée sur l'homologie tient compte des relations évolutives et des similitudes de séquence, et la classification par ontologie génique fournit un vocabulaire normalisé pour décrire les fonctions des protéines.

En outre, les protéines peuvent appartenir à plusieurs catégories au sein d'un système de classification. Par exemple, une protéine peut avoir une structure spécifique et être classée dans un pli particulier, tout en faisant partie d'une famille de protéines sur la base de la similarité des séquences et des caractéristiques fonctionnelles. Cette classification multidimensionnelle permet aux chercheurs d'explorer différents aspects des protéines et de mieux comprendre leurs propriétés et leurs relations.

Dans l'ensemble, la nature complexe de la classification des protéines reflète la nature complexe des protéines elles-mêmes et les efforts déployés pour organiser et comprendre leurs divers attributs. Ces systèmes de classification fournissent des cadres pour l'étude des protéines et facilitent la communication et le partage des connaissances entre les chercheurs dans ce domaine.

(Q) - Peut-on dire qu'il y a aussi, dans ces différentes classifications, quelque chose qui pourrait ressembler à un pôle phénétique et à un pôle cladistique ?

(R) - Oui, dans le domaine de la classification des protéines, il y a des éléments qui peuvent être associés aux approches phénétiques (aussi connues sous le nom de taxonomie numérique) et cladistiques.

Classification phénétique : La classification phénétique met l'accent sur les similitudes et les différences globales entre les protéines, souvent sur la base d'une analyse numérique ou statistique de leurs caractéristiques. Elle se concentre sur des traits ou des caractéristiques quantifiables et vise à regrouper les protéines sur la base d'une ressemblance globale. Dans le contexte de la classification des protéines, les approches phénétiques peuvent impliquer le regroupement des protéines sur la base de mesures de similarité telles que l'alignement des séquences, l'alignement structurel ou la comparaison d'autres propriétés physicochimiques.

Classification cladistique : La classification cladistique, quant à elle, est basée sur les relations évolutives et les ancêtres partagés. Elle cherche à identifier des groupes monophylétiques (clades) qui comprennent un ancêtre commun et tous ses descendants. La cladistique repose sur l'analyse phylogénétique, qui consiste à comparer des séquences de protéines ou d'autres données moléculaires pour reconstruire des arbres ou des réseaux évolutifs. Les cladogrammes qui en résultent décrivent les relations évolutives entre les protéines et peuvent aider à les classer en groupes sur la base de leur histoire évolutive.

Dans la pratique, les approches phénétiques et cladistiques sont souvent utilisées en combinaison, en exploitant différents types de données et d'analyses pour obtenir une compréhension plus complète de la classification des protéines. Les systèmes de classification structurelle tels que SCOP ou CATH, par exemple, intègrent à la fois les principes phénétiques et cladistiques. Ils prennent en compte les similitudes structurelles (aspect phénétique) mais visent également à refléter les relations évolutives et les ancêtres partagés (aspect cladistique) en regroupant les protéines dans des catégories hiérarchiques basées sur leurs plis, leurs domaines et leurs connexions évolutives.

En intégrant à la fois les perspectives phénétiques et cladistiques, les systèmes de classification des protéines peuvent saisir à la fois les similitudes et les différences globales entre les protéines (pôle phénétique) et leur histoire évolutive et leurs liens de parenté (pôle cladistique). Cela permet d'obtenir un cadre de classification plus nuancé et plus informatif dans le domaine de la science des protéines.

(Q) - ok merci : existe-t-il aussi une classification tridimensionnelle ?

(R) - Oui, il existe une classification tridimensionnelle (3D) des protéines basée sur leurs propriétés structurelles. La classification 3D consiste à classer les protéines en fonction de leurs structures tridimensionnelles plutôt qu'en fonction de leur séquence ou de leurs similitudes fonctionnelles. Ce type de classification est particulièrement pertinent en biologie structurale et en modélisation moléculaire.

Dans la classification 3D, les protéines sont regroupées en fonction de leur pli global, de l'arrangement des éléments structurels secondaires et de l'arrangement spatial des atomes. Elle tient compte de la disposition et de l'orientation spécifiques des domaines protéiques, des motifs et d'autres caractéristiques structurelles.

La classification structurelle des protéines (SCOP) et la base de données CATH (Class, Architecture, Topology, Homologous superfamily), que j'ai mentionnées précédemment, fournissent des classifications hiérarchiques qui incluent des informations structurelles en 3D. Ces classifications classent les protéines dans différentes catégories en fonction de leur pliage global et de leur organisation structurelle.

En outre, d'autres méthodes et algorithmes, tels que les outils d'alignement structurel, peuvent être utilisés pour comparer les structures des protéines et identifier les similitudes et les différences. Ces approches aident à regrouper ou à classer les protéines en groupes structurels 3D, ce qui permet aux chercheurs d'analyser et de comprendre les relations entre les structures des protéines d'une manière plus détaillée.

La classification 3D des protéines fournit des informations précieuses sur la diversité structurelle et les relations entre les protéines. Elle est particulièrement utile pour étudier la fonction des protéines, les mécanismes d'action, les interactions protéine-protéine et la conception de médicaments. En considérant les aspects tridimensionnels de la structure des protéines, les chercheurs peuvent mieux comprendre comment la structure des protéines est liée à la fonction et aux relations évolutives.

Auteur: chatGPT4

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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

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manipulation des masses

De l'hégémonie du dollar au réchauffement climatique : mondialisation, glyphosate et doctrine du consentement.

Depuis l'abandon des accords de Bretton Woods en 1971, il y a eu un changement tectonique continu en Occident. Qui s'est accéléré lorsque l'URSS a pris fin et a abouti à la " mondialisation néolibérale " que nous connaissons aujourd'hui.

Dans le même temps, une campagne sans précédent a été menée pour réinventer le consensus social en Occident. Une partie de cette stratégie consistant à amener les populations des pays occidentaux à se focaliser sur le "réchauffement climatique", l'"équité entre les sexes" et l'"antiracisme". Les effets dévastateurs et les injustices causés par le capitalisme mondialisé et le militarisme qui en découle restant largement inexprimé pour la masse des gens.

Tel est l'argument présenté par Denis Rancourt, chercheur à l'Ontario Civil Liberties Association, dans un nouveau rapport. M. Rancourt est un ancien professeur titulaire de physique à l'Université d'Ottawa au Canada et auteur de : "La géoéconomie et la géo-politique conduisent à des époques successives de mondialisation prédatrice et d'ingénierie sociale : Historical emergence of climate change, gender equity, and antiracism as state doctrines' (avril 2019)."

Dans ce rapport, Rancourt fait référence au livre de Michael Hudson de 1972 intitulé "Super Imperialism" : The Economic Strategy of American Empire" pour aider à expliquer le rôle clé du maintien de l'hégémonie du dollar et l'importance du pétrodollar dans la domination mondiale des États-Unis. Outre l'importance du pétrole, M. Rancourt soutient que les États-Unis ont un intérêt existentiel à faire en sorte que les opioïdes soient commercialisés en dollars américains, un autre grand produit mondial. Ce qui explique en partie l'occupation américaine de l'Afghanistan. Il souligne également l'importance de l'agro-industrie et de l'industrie de l'armement américaines pour la réalisation des objectifs géostratégiques des États-Unis.

Depuis la chute de l'URSS en 1991, M. Rancourt indique que les campagnes de guerre américaines ont, entre autres, protégé le dollar américain de l'abandon, détruit des nations en quête de souveraineté contre la domination américaine, assuré le commerce de l'opium, renforcé leur contrôle du pétrole et entravé l'intégration eurasiatique. En outre, nous avons vu certains pays faire face à un bombardement de sanctions et d'hostilité dans une tentative de détruire des centres de production d'énergie que les États-Unis ne contrôlent pas, notamment la Russie.

Il souligne également les impacts dans les pays occidentaux, y compris : la perte relative systématique du rang économique de la classe moyenne, la montée du sans-abrisme urbain, la décimation de la classe ouvrière industrielle, les méga-fusions des entreprises, la montée des inégalités, le démantèlement du bien-être, la spéculation financière, les salaires qui stagnent, les dettes, la dérégulation et les privatisation. De plus, l'assouplissement accru de la réglementation des aliments et des médicaments a entraîné une augmentation spectaculaire de l'utilisation de l'herbicide glyphosate, qui s'est accompagnée d'une recrudescence de nombreuses maladies et affections chroniques.

Face à cette dévastation, les pays occidentaux ont dû obtenir le maintien du consentement de leurs propres populations. Pour aider à expliquer comment cela a été réalisé, Rancourt se concentre sur l'équité entre les sexes, l'antiracisme et le réchauffement climatique en tant que doctrines d'État qui ont été utilisées pour détourner l'attention des machinations de l'empire américain (et aussi pour empêcher la prise de conscience de classe). J'ai récemment interrogé Denis Rancourt sur cet aspect de son rapport.

CT : Pouvez-vous nous en dire un peu plus sur vous et sur la façon dont vous avez produit ce rapport ? Quel est son objectif ?

DR : Ancien professeur de physique, scientifique de l'environnement et défenseur des droits civils, je travaille actuellement comme chercheur pour l'Ontario Civil Liberties Association (ocla.ca). Au cours d'une conversation que j'ai eue avec le directeur exécutif de l'OCLA au sujet des droits civils, nous avons identifié plusieurs phénomènes sociaux et économiques importants qui semblaient liés au début des années 1990. J'ai donc fini par m'installer pour faire ce "gros boulot", du point de vue de la recherche.

Bien que nous ne manquions pas d'intellectuels et d'experts engagés pour guider notre perception à tort, mes recherches démontrent qu'il existe un lien entre la montée en flèche de la répression et de l'exploitation à grande échelle des populations nationales et l'accélération d'une mondialisation agressive et abusive.

CT : Dans votre rapport, vous avez décrit les conséquences de l'abandon de Bretton Woods et de la dissolution de l'URSS en termes d'hégémonie du dollar, du militarisme américain et des effets dévastateurs de la "mondialisation néolibérale" tant pour les États nations que pour les citoyens.

Il ne fait guère de doute que les analystes russes et chinois comprennent bien ce que j'ai exposé dans mon rapport. Par exemple, en prévision de la guerre commerciale de Trump, le discours prononcé en avril 2015 par le major-général Qiao Liang de l'Armée populaire de libération du peuple devant le Comité central et le bureau du gouvernement du Parti communiste chinois, comprenait ce qui suit :

"Depuis ce jour [dissolution de Bretton Woods], un véritable empire financier a émergé, l'hégémonie du dollar américain s'est établie, et nous sommes entrés dans une véritable ère de monnaie de papier. Il n'y a pas de métal précieux derrière le dollar américain. Le crédit du gouvernement est le seul soutien du dollar américain. Les États-Unis tirent profit du monde entier. Cela signifie que les Américains peuvent obtenir des richesses matérielles du monde entier en imprimant un morceau de papier vert. (...) Si nous reconnaissons [maintenant] qu'il existe un cycle de l'indice du dollar américain [ponctué de crises machinées, dont la guerre] et que les Américains utilisent ce cycle pour faire la récolte dans les autres pays, alors nous pouvons conclure que le moment était venu pour eux d'en faire autant en Chine..."

CT : Vous discutez de la nécessité pour les États d'obtenir le consentement : la nécessité de pacifier, d'hypnotiser et d'aligner les populations pour poursuivre la mondialisation ; plus précisément, la nécessité de détourner l'attention de la violence structurelle des politiques économiques et de la violence réelle du militarisme. Pouvez-vous nous dire comment la question du réchauffement climatique est liée à cela ?

DR : Que la soi-disant "crise climatique" soit réelle, exagérée ou fabriquée de toutes pièces, il est clair, d'après les données de mon rapport, que l'éthique du réchauffement climatique a été conçue et manipulée à l'échelle mondiale et qu'elle bénéficie aux exploiteurs de l'économie du carbone et, plus indirectement, à l'État.

Par exemple, l'une des études que j'ai passées en revue montre qu'une multiplication des reportages sur le réchauffement climatique dans les médias grand public s'est soudainement produite au milieu des années 2000, dans tous les grands médias, au moment même où les financiers et leurs acolytes, comme Al Gore, ont décidé de créer et de gérer une économie mondiale du carbone. Cette campagne médiatique s'est poursuivie depuis lors et l'éthique du réchauffement climatique a été institutionnalisée.

Les programmes de piégeage du carbone ont dévasté les communautés locales sur tous les continents occupés. En fait, les programmes de réduction des émissions de carbone - des parcs éoliens à la récolte de biocarburants, en passant par la production industrielle de batteries, les installations de panneaux solaires, l'extraction de l'uranium, la construction de méga barrages hydroélectriques, etc. on accéléré les destructions d'habitats.

Pendant ce temps, la guerre économique et militaire fait rage, le glyphosate est déversé dans l'écosphère à un rythme sans précédent (déversé sur des cultures mercantiles résistant aux phytocides GM), des génocides actifs sont en cours (Yémen), les États-Unis se désistent de façon unilatérale et imposent une course aux armes aux machines nucléaires et aux armes nucléaires de prochaine génération ; des prêts extortionnels sont accordés par les Etats-Unis qui ont transformé l'usage de leurs terres au plan national, et des enfants scolarisés développent des crises psychotiques afin de faire "bouger les gouvernements" pour qu'ils "agissent" contre le climat.

Au début des années 1990, une conférence mondiale sur l'environnementalisme climatique fut une réponse expresse à la dissolution de l'Union soviétique. Cela faisait partie d'un projet de propagande globale visant à masquer la nouvelle vague de mondialisation accélérée et prédatrice qui se déchaînait alors que l'URSS était définitivement sortie du droit chemin.

CT : Que pensez-vous de Greta Thunberg et du mouvement qui l'entoure ?

DR : C'est triste et pathétique. Ce mouvement témoigne du succès du projet mondial de propagande que je décris dans mon rapport. Le mouvement est aussi un indicateur du degré d'enracinement du totalitarisme dans les sociétés occidentales, où les individus, les associations et les institutions perdent leur capacité de pensée indépendante pour détourner la société des des desseins d'une élite d'occupation. Les individus (et leurs parents) deviennent la police de la moralité au service de cet "environnementalisme".

CT : Vous parlez aussi de l'émergence de l'égalité des sexes (féminisme de la troisième vague) et de l'antiracisme comme doctrines d'État. Pouvez-vous dire quelque chose à ce sujet ?

DR : Dans mon rapport, j'utilise des documents institutionnels historiques et des données sociétales pour démontrer qu'une triade de "religions d'État" a été engendrée à l'échelle mondiale et qu'elle est apparue au moment opportun après la dissolution de l'Union soviétique. Cette triade se compose d'alarmisme climatique, d'une vision tunnel exagérée de l'équité entre les sexes et d'une campagne antiraciste machinée axée sur les pensées, le langage et les attitudes.

Ces idéologies étatiques ont été conçues et propulsées via les efforts de l'ONU et les protocoles signés qui en ont résulté. Le milieu universitaire de l'Ouest a adopté et institutionnalisé le programme avec enthousiasme. Les médias grand public ont fait la promotion religieuse de l'ethos nouvellement créé. Les partis politiques ont largement appliqué des quotas accrus de représentants élus par sexe et par race.

Ces processus et ces idées ont servi à apaiser, à assouplir, rassembler et à occuper l'esprit occidental, en particulier chez les classes moyennes supérieures, professionnelles et de gestion et les élites des territoires économiquement occupés, mais n'ont rien fait pour atténuer les formes de racisme et de misogynie les plus violentes et répandues dans le monde en raison de la mondialisation prédatrice et du militarisme.

Ironiquement, les atteintes globales à la dignité humaine, à la santé humaine et à l'environnement ont été proportionnelles aux appels systématiques et parfois criards à l'équité entre les sexes, à la lutte contre le racisme et à l'"action" climatique. Tout l'édifice de ces "religions d'Etat" ne laisse aucune place aux conflits de classes nécessaires et sape expressément toute remise en cause des mécanismes et des conséquences de la mondialisation.

CT : Pouvez-vous nous parler des Gilets Jaunes, de Brexit et du phénomène électoral Trump ?

DR : Combiner une mondialisation agressive, une prédation financière constante, l'éviscération des classes ouvrières et moyennes occidentales et un discours désinvolte sur le changement climatique, l'antiracisme et l'équité entre les sexes fait quelque chose ne peut qu'arriver. Le géographe français Christophe Guilluy a prédit ces réactions de façon assez détaillée, ce qui n'est pas difficile à comprendre. Ce n'est pas un hasard si les classes populaires et moyennes qui se révoltent critiquent les récits de la crise climatique, de l'antiracisme et de l'équité entre les sexes, d'autant que les médias grand public les présentent comme racistes, misogynes et ignorants des sciences.

Il semble que toute classe qui s'oppose à sa propre destruction soit accusée d'être peuplée de gens racistes et ignorants qui ne voient pas que le salut réside dans un monde géré par le carbone et globalisé. Il devient donc impératif de fermer tous les lieux où un tel "lot d'ignorants" pourrait communiquer ses vues, tenter de s'organiser et ainsi menacer l'ordre social dominant.

Auteur: Todhunter Colin

Info: Counterpunch.org. Trad Mg

[ géopolitique ] [ ingénierie sociale ]

 

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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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Ajouté à la BD par miguel