biochimie

L'IA prédit la fonction des enzymes mieux que les principaux outils

Un nouvel outil d'intelligence artificielle peut prédire les fonctions des enzymes sur la base de leurs séquences d'acides aminés, même lorsque ces enzymes sont peu étudiées ou mal comprises. Selon les chercheurs, l'outil d'intelligence artificielle, baptisé CLEAN, surpasse les principaux outils de pointe en termes de précision, de fiabilité et de sensibilité. Une meilleure compréhension des enzymes et de leurs fonctions serait une aubaine pour la recherche en génomique, en chimie, en matériaux industriels, en médecine, en produits pharmaceutiques, etc.

"Tout comme ChatGPT utilise les données du langage écrit pour créer un texte prédictif, nous tirons parti du langage des protéines pour prédire leur activité", a déclaré Huimin Zhao, responsable de l'étude et professeur d'ingénierie chimique et biomoléculaire à l'université de l'Illinois Urbana-Champaign. "Presque tous les chercheurs, lorsqu'ils travaillent avec une nouvelle séquence de protéine, veulent savoir immédiatement ce que fait la protéine. En outre, lors de la fabrication de produits chimiques pour n'importe quelle application - biologie, médecine, industrie - cet outil aidera les chercheurs à identifier rapidement les enzymes appropriées nécessaires à la synthèse de produits chimiques et de matériaux".

Les chercheurs publieront leurs résultats dans la revue Science et rendront CLEAN accessible en ligne le 31 mars.

Grâce aux progrès de la génomique, de nombreuses enzymes ont été identifiées et séquencées, mais les scientifiques n'ont que peu ou pas d'informations sur le rôle de ces enzymes, a déclaré Zhao, membre de l'Institut Carl R. Woese de biologie génomique de l'Illinois.

D'autres outils informatiques tentent de prédire les fonctions des enzymes. En général, ils tentent d'attribuer un numéro de commission enzymatique - un code d'identification qui indique le type de réaction catalysée par une enzyme - en comparant une séquence interrogée avec un catalogue d'enzymes connues et en trouvant des séquences similaires. Toutefois, ces outils ne fonctionnent pas aussi bien avec les enzymes moins étudiées ou non caractérisées, ou avec les enzymes qui effectuent des tâches multiples, a déclaré Zhao.

"Nous ne sommes pas les premiers à utiliser des outils d'IA pour prédire les numéros de commission des enzymes, mais nous sommes les premiers à utiliser ce nouvel algorithme d'apprentissage profond appelé apprentissage contrastif pour prédire la fonction des enzymes. Nous avons constaté que cet algorithme fonctionne beaucoup mieux que les outils d'IA utilisés par d'autres", a déclaré M. Zhao. "Nous ne pouvons pas garantir que le produit de chacun sera correctement prédit, mais nous pouvons obtenir une plus grande précision que les deux ou trois autres méthodes."

Les chercheurs ont vérifié leur outil de manière expérimentale à l'aide d'expériences informatiques et in vitro. Ils ont constaté que non seulement l'outil pouvait prédire la fonction d'enzymes non caractérisées auparavant, mais qu'il corrigeait également les enzymes mal étiquetées par les principaux logiciels et qu'il identifiait correctement les enzymes ayant deux fonctions ou plus.

Le groupe de Zhao rend CLEAN accessible en ligne pour d'autres chercheurs cherchant à caractériser une enzyme ou à déterminer si une enzyme peut catalyser une réaction souhaitée.

"Nous espérons que cet outil sera largement utilisé par l'ensemble de la communauté des chercheurs", a déclaré M. Zhao. "Avec l'interface web, les chercheurs peuvent simplement entrer la séquence dans une boîte de recherche, comme dans un moteur de recherche, et voir les résultats.

M. Zhao a indiqué que son groupe prévoyait d'étendre l'intelligence artificielle de CLEAN à la caractérisation d'autres protéines, telles que les protéines de liaison. L'équipe espère également développer davantage les algorithmes d'apprentissage automatique afin qu'un utilisateur puisse rechercher une réaction souhaitée et que l'IA lui indique l'enzyme appropriée.

"Il existe de nombreuses protéines de liaison non caractérisées, telles que les récepteurs et les facteurs de transcription. Nous voulons également prédire leurs fonctions", a déclaré Zhao. "Nous voulons prédire les fonctions de toutes les protéines afin de connaître toutes les protéines d'une cellule et de mieux étudier ou concevoir la cellule entière pour des applications biotechnologiques ou biomédicales.

Zhao est également professeur de bio-ingénierie, de chimie et de sciences biomédicales et translationnelles au Carle Illinois College of Medicine. 

Auteur: Internet

Info: "Enzyme function prediction using contrastive learning, "30 mars 2023. Université de l'Illinois à Urbana-Champaign

[ cofacteurs ]

prospective aventurée

Imaginons FLP avec une ambition au-delà de la prétention ; celle d'établir une réflexion collective qui s'inspire de l'eau, même si nous sommes loin d'avoir compris les mystères de cette dernière. L'idée est : la réflexion de base qui anime l'humain reste celle, binaire, d'une survie pulsionnelle, égoïste (sauf à de rares exceptions, comme la défense des enfants et de la tribu). A l'échelon communautaire c'est un peu mieux, mais il faut bien reconnaître que nos système et fonctionnements de primates dépoilés sont loin du compte, il suffit de constater comment les intérêts oligarchiques se maintiennent aisément, parallèlement à des habitudes de "culture des vainqueurs", soi-disant démocratiques, qui amènent trop souvent arrivistes et/ou nantis aux commandes des Etats.

Pour l'eau, la molécule/individu et le petit groupe famille/tribu paraissent ne pas exister en tant que tels. Allons savoir ?... Quoi qu'il en soit les molécules H₂O mises ensemble forment un composé vraiment stable mais néanmoins très réactif, constituant un élément auquel peu d'obstacles résistent, encore moins sur la durée - à l'image du ruisseau qui érode le granit.

L'esprit des hommes - c'est à dire le langage - s'est développé via deux voies principales. Une lente, principalement par l'établissement de listes ; l'autre dans l'instant, réactive et primaire. Deux aspects opposés mais qui, avec temps et sagesse, intriquent cette dualité d'aspect orthogonal, rendant le tout plus plastique et robuste - en apparence du moins.

Tel est l'esprit collectif que les humains développent sans cesse à partir du moment magique où ils réussirent à établir une mémoire collective externe de par les grâces des signes et de l'écriture trans générationnelle. Âme communautaire qui améliore et augmente sans cesse son étendue et sa plasticité, de nos jours principalement via les outils informatiques. Et aujourd'hui avec Internet la terre ressemble à un cerveau, chaque humain/site se comportant un peu comme un neurone. Mais cet esprit collectif est loin d'avoir l'adaptabilité, la cohérence communautaire, la souplesse et la mobilité de l'eau et ses formes (sans parler de ses vertus) telles que nous les connaissons et les conceptualisons : fluidité, omniprésence, adaptation tous azimuts... Capable de se solidifier, s'évaporer, s'infiltrer... Pour réapparaître en pluie, vapeur, neige, sources... Apte aussi à se décomposer par électrolyse.

Voilà donc posé notre modèle logico-mécanique de formes/aptitudes, proposées pas l'eau. Indications pour perfectionner un esprit collectif, c'est à dire capable d'avoir "au-moins" une plasticité similaire à celle d'aqua simplex, capable de partager au maximum des capacités analogues, ces malléabilités et cet esprit de corps montrés par l'eau dans la réalité que nous partageons avec elle.

Mais revenons sur terre. Alliance de la mouvance des idées avec la gravitation des mots et des modes/époques, FLP n'a d'autres règles que celles fixées par le langage issu de la réalité humaine (en attendant mieux), et ses significations/interprétations. Le langage "quasi-esprit" (voir C.S. Peirce) semble se situer dans un autre espace que celui de notre chair, et de l'eau même s'il est clairement une hyperstructure qui en émerge, une survenance (supervénience).

Dès le codage de notre réalité en un univers conceptuel écrit, ces abstractions sémantiques combinées présentent des configurations et des obstacles d'un autre ordre : dogmes, idées fixes, mensonges, bâtons et carottes spirituels... Bagarres quant à la signification ou l'étymologie d'un terme... Malentendus, références biaisées... Ambivalences... Vérités fugaces, certitudes frelatées...

Il est imaginable que nous avons là, avec FLP, une des conditions pour un monde meilleur, plus complexe. La nécessité d'une conscience grégaire agrandie, distanciée... Indispensable si on veut éviter que l'humanité n'explose en vol par manque de recul, de médiation... de méditation. Ou par avidité, abus des flux tendus, et autres miroirs aux alouettes publicitaires, possessions destinées à faire enrager le voisin.

Et puis, n'est que parce que nous pressentons ici une ouverture, un autre espace, l'esprit devrait offrir, tant au niveau de la molécule/individu qu'aux étages communautaires ou civilisationnels, des vertus élargies par comparaison à celles de l'eau. Sauf l'immense respect que nous lui devons.



( Voir, dans les commentaires, l'ajout de 2024, quand à la préséance de l'eau, dipôle, sur la tétravalence du carbone. Tous deux vus comme socles d'un cosmos fondé sur les éléments atomiques - ou non subatomiques. Et ensuite de de la vie émergée de par les grâce de la tétravalence des atomes de carbones excités, passage obligé - semble-t'il, vers le vivant. )

Auteur: Mg

Info: 2021

[ citation s'appliquant à ce logiciel ]

exploration spatiale

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Auteur: Internet

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

[ rencontre exotique ]

homme-machine

Quand l'ordinateur façonne sa propre compréhension du monde
Des ordinateurs capables de regrouper, à partir d'une seule photo de vous, toutes les informations que contient votre empreinte numérique... Des machines aptes à auto générer des résumés à partir de textes complexes, ou encore en mesure de détecter un problème de santé à partir de l'imagerie médicale sans l'aide d'un médecin...
Le mariage des deux sciences que sont l'intelligence artificielle et le traitement des métadonnées est consommé. Et, si leur progéniture technologique est déjà parmi nous sous différentes formes, on prévoit que leurs futurs rejetons révolutionneront encore bien davantage notre quotidien.
C'est ce que prédit notamment Yoshua Bengio, professeur au Département d'informatique et de recherche opérationnelle (DIRO) de l'Université de Montréal et directeur de l'Institut des algorithmes d'apprentissage de Montréal. Cet organisme compte près de 70 chercheurs, ce qui en fait le plus grand groupe de recherche en apprentissage profond (deep learning) du monde dont les activités sont concentrées en un seul endroit.
Les conséquences des avancées scientifiques actuelles et à venir sont encore difficiles à imaginer, mais l'explosion du volume de données numériques à traiter pose tout un défi : selon une estimation d'IBM, les échanges de données sur Internet devraient dépasser le zettaoctet, soit un milliard de fois la capacité annuelle d'un disque domestique...
Comment l'intelligence artificielle - IA pour les intimes - permettra-t-elle de traiter ces informations et de les utiliser à bon escient ?
Avant de répondre à la question, clarifions d'abord ce qu'on entend par "intelligence". Le célèbre psychologue suisse Jean Piaget en avait résumé une définition très imagée : "L'intelligence n'est pas ce qu'on sait, mais ce qu'on fait quand on ne sait pas." Plusieurs décennies plus tard, Yoshua Bengio applique cette définition à l'intelligence artificielle.
Apprentissage profond
Inspiré par les théories connexionnistes, Yoshua Bengio ainsi que les chercheurs Geoffrey Hinton et Yann LeCun ont donné naissance, il y a 10 ans, aux algorithmes d'apprentissage profond. Il s'agit de réseaux de neurones artificiels dont le nombre de couches plus élevé permet de représenter des concepts plus abstraits et donc d'apprendre mieux. Chaque couche se construit sur la précédente et combine les concepts plus simples captés à la couche précédente.
Par exemple, au cours des dernières années, différents chercheurs ont tenté d'améliorer la capacité de l'ordinateur à traiter le langage naturel, selon le concept de représentation distribuée : on associe chaque mot à une représentation, puis on utilise les neurones pour obtenir la probabilité du prochain mot.
"On crée de la sorte des relations sémantiques, explique M. Bengio. Si l'on dit "chien" dans une phrase, il est fort possible que cette phrase demeure correcte même si l'on remplace "chien" par "chat", puisque ces mots partagent de nombreux attributs sémantiques : l'ordinateur découvre des attributs communs et, par une forme de déduction, il devient capable d'opérer des transformations successives qui permettent par exemple à l'ordinateur de traduire d'une langue vers une autre."
De sorte que, là où il fallait auparavant plusieurs êtres humains pour montrer à l'ordinateur comment acquérir des connaissances, celui-ci est de plus en plus apte à façonner lui-même sa propre compréhension du monde. C'est là le propre de l'apprentissage profond.
Quelques applications actuelles
Combinée avec les avancées en recherche opérationnelle et les métadonnées, l'intelligence artificielle est déjà présente dans notre vie sous diverses formes. Il n'y a qu'à penser à la façon dont on peut désormais interagir verbalement avec son téléphone portable pour lui faire accomplir une tâche, comme lui demander d'avertir notre conjoint qu'on sera en retard, lui faire ajouter un rendez-vous à notre agenda ou, encore, lui demander de nous suggérer un restaurant italien à proximité de l'endroit où l'on se trouve... Il peut même vous indiquer qu'il est temps de partir pour l'aéroport en raison de la circulation automobile difficile du moment pour peu que vous lui ayez indiqué l'heure de votre vol !
"Ce n'est pas encore une conversation soutenue avec l'ordinateur, mais c'est un début et les recherches se poursuivent", indique de son côté Guy Lapalme, professeur et chercheur au laboratoire de Recherche appliquée en linguistique informatique de l'UdeM, spécialisé entre autres en génération interactive du langage et en outils d'aide à la traduction.
Et maintenant la recherche porte sur la combinaison langage et image. "Après un entraînement au cours duquel l'ordinateur a appris en visionnant plus de 80 000 photos associées chacune à cinq phrases descriptives, il est à présent en mesure de mettre lui-même par écrit ce que l'image évoque; il y a deux ans à peine, je n'aurais pas cru qu'il était possible d'en arriver là", mentionne M. Bengio, qui collabore régulièrement avec le Massachusetts Institute of Technology, Facebook ou Google.
"Nous avons fait de grands progrès récemment, mais nous sommes loin, très loin, de reproduire l'intelligence humaine, rassure l'éminent chercheur. Je dirais que nous avons peut-être atteint le degré d'intelligence d'une grenouille ou d'un insecte, et encore, avec plusieurs imperfections..."

Auteur: Internet

Info: 9 oct. 2015

[ Internet ] [ évolution ]

greenwashing

La découverte climatique de Zeller-Nikolov utilise les données officielles de la NASA pour quantifier les températures moyennes des corps satellites à surface dure en orbite autour de notre Soleil. La formule n’est pas applicable aux planètes gazeuses: Jupiter, Saturne, Uranus et Neptune. Zeller et Nikolov déclarent pouvoir déterminer la température moyenne à long terme de Vénus, de la Terre, de Mars, de Titan (une lune de Saturne) et de Triton (une lune de Neptune) en utilisant seulement deux valeurs informatives: leur distance au Soleil. et leur pression atmosphérique.

Zeller et Nikolov ont constaté que la composition gazeuse des atmosphères n’était pas essentielle pour déterminer les températures moyennes à long terme. Par exemple, l’atmosphère de Vénus est composée à 96,5% de dioxyde de carbone, alors que l’atmosphère terrestre ne contient que 0,04% de dioxyde de carbone, mais ces différences considérables n’ont aucune incidence sur les calculs mathématiques nécessaires pour déterminer les températures moyennes. Cette preuve mathématique nous dit que même si Vénus a 2412 fois plus de dioxyde de carbone que la Terre, mesurée en pourcentage de son atmosphère, le CO2 n’a aucun effet mesurable sur sa température moyenne à long terme. Zeller et Nikolov affirment que le dioxyde de carbone et tous les autres gaz atmosphériques ne contribuent à la température que par leur masse physique et la pression atmosphérique résultante.

La découverte de Zeller-Nikolov signifie que l’atmosphère de la Terre nous maintient au chaud grâce à un chauffage par compression de gaz sous le poids de l’atmosphère de la Terre, d’une épaisseur d’environ 300 milles, et non par effet de serre. Une serre réelle est entourée d’un mur de verre. La Terre n’a pas d’enceinte et est ouverte sur l’espace. Les deux scientifiques suggèrent donc de remplacer le terme "effet de serre" par "rehaussement thermique atmosphérique". La chaleur est créée en comprimant les gaz atmosphériques sous l’effet de la gravité. De même, dans un moteur diesel, un piston est utilisé pour comprimer les gaz afin de générer suffisamment de chaleur pour éliminer le besoin d’une bougie d’allumage. L’attraction gravitationnelle énorme exercée sur la masse énorme de l’atmosphère terrestre combinée au rayonnement solaire réchauffe notre planète suffisamment pour permettre aux formes de vie à base de carbone de s’épanouir.

Si le dioxyde de carbone était le puissant catalyseur de gaz à effet de serre que les alarmistes prétendent, les calculs de Vénus devraient être radicalement différents de ceux de la Terre, mais ils sont identiques. Cela nous indique que le CO2 n’a pas d’effet direct mesurable sur la température de la planète, ce qui est parfaitement logique puisque la Terre a connu de graves périodes glaciaires lorsque les niveaux de CO2 dans l’atmosphère étaient bien plus élevés qu’aujourd’hui.

La théorie des gaz à effet de serre basée sur le dioxyde de carbone Le scientifique suédois Svante Arrhenius, proposé pour la première fois en 1896, n’a jamais été prouvée valide par des tests empiriques. Les idées de Svante semblaient plausibles, alors les gens les acceptèrent sans preuve. Plus récemment, des politiciens américains ont littéralement ordonné au GIEC de dépenser des sommes énormes en dollars des contribuables en concoctant des projections farfelues et fantaisistes de modèles informatiques fondées sur les hypothèses de Svante. Comme le dit le vieil adage de la programmation informatique, "garbage in, garbage out" (GIGO).

Toutes les prévisions climatiques catastrophiques du GIEC ont échoué, en dépit des efforts de nos médias fortement biaisés pour déformer et exagérer. Les vagues de chaleur estivales ordinaires et les tempêtes hivernales ont été faussement décrites comme des précurseurs de la fin du monde, ce qui ne se produira certainement pas si nous n’élisons plus de démocrates. Les gourous du climat continuent à repousser la date de la catastrophe dans l’avenir parce que la catastrophe mondiale qu’ils continuent de prédire n’arrive jamais. Ce qui est arrivé, ce sont des fluctuations ordinaires et attendues du climat de la Terre depuis sa formation. Demandez-vous quand le climat de la Terre était plus agréable et bénéfique pour l’homme que le climat actuel. La réponse honnête est simplement jamais .

Malgré les nombreuses revues techniques effectuées par des scientifiques du monde entier, personne n’a trouvé d’erreur dans les formules mathématiques et les calculs spécifiques de Zeller et Nikolov. Les objections soulevées contre leur découverte portent en grande partie sur le fait que cela ne correspond pas aux théories climatiques acceptées, qui sont populaires sur les plans professionnel et politique. La science du climat est devenue un outil de pouvoir politique orwellien et une énorme activité lucrative pour les scientifiques, les professeurs, les universités, les employés des gouvernements fédéral et des États et de mille et une entreprises écologiques. Il suffit de penser aux milliards de dollars consacrés au "réchauffement de la planète" et aux faux remèdes prescrits. Aucun malheur n’équivaut à aucun recours coûteux ni à aucun profit pour ceux qui vendent la peur.

Auteur: Internet

Info: La terre du futur, https://www.laterredufutur.com/accueil/la-decouverte-climatique-de-zeller-nikolov-pourrait-bouleverser-le-monde/

[ climatosceptique ] [ cycle naturel ] [ catastrophisme ] [ lobbyisme écologique ] [ Gaïa ]

chimie organique

Des chercheurs créent un nouveau composé chimique pour résoudre un problème vieux de 120 ans

L’accès à ces molécules peut avoir des impacts majeurs sur l’agriculture, les produits pharmaceutiques et l’électronique.

(Image - graphique qui représente le composé chimique découvert)  

Pour la première fois, des chimistes du Twin Cities College of Science and Engineering de l'Université du Minnesota ont créé un composé chimique hautement réactif qui échappe aux scientifiques depuis plus de 120 ans. Cette découverte pourrait conduire à de nouveaux traitements médicamenteux, à des produits agricoles plus sûrs et à une meilleure électronique.

Depuis des décennies, les chercheurs étudient des molécules appelées N-hétéroarènes, qui sont des composés chimiques en forme d'anneau contenant un ou plusieurs atomes d'azote. Les molécules bioactives ayant un noyau N-hétéroarène sont largement utilisées pour de nombreuses applications médicales, pharmaceutiques vitales, pesticides et herbicides, et même dans l'électronique.

"Bien que la personne moyenne ne pense pas quotidiennement aux hétérocycles, ces molécules uniques contenant de l'azote sont largement utilisées dans toutes les facettes de la vie humaine", a déclaré Courtney Roberts, auteur principal de l'étude et professeur au département de chimie de l'Université du Minnesota.

Ces molécules sont très recherchées par de nombreuses industries, mais sont extrêmement difficiles à fabriquer pour les chimistes. Les stratégies précédentes ont pu cibler ces molécules spécifiques, mais les scientifiques n’ont pas réussi à créer une série de ces molécules. L’une des raisons à cela est que ces molécules sont extrêmement réactives. Elles sont si actives que les chimistes ont utilisé la modélisation informatique pour prédire qu’elles devraient être impossibles à réaliser. Cela a créé des défis pendant plus d’un siècle et a empêché de trouver une solution pour créer cette substance chimique.

"Ce que nous avons pu faire, c'est exécuter ces réactions chimiques avec un équipement spécialisé tout en éliminant les éléments couramment présents dans notre atmosphère", a déclaré Jenna Humke, étudiante diplômée en chimie à l'Université du Minnesota et auteur principal de l'article. " Heureusement, nous disposons des outils nécessaires pour le faire à l’Université du Minnesota. Nous avons mené des expériences sous azote dans une boîte à gants à chambre fermée, ce qui crée un environnement chimiquement inactif pour tester et déplacer les échantillons."

Ces expériences ont été réalisées en utilisant la catalyse organométallique, l'interaction entre les métaux et les molécules organiques. La recherche a nécessité une collaboration entre des chimistes organiques et inorganiques. C'est quelque chose de courant à l'Université du Minnesota.

"Nous avons pu résoudre ce défi de longue date parce que le département de chimie de l'Université du Minnesota est unique en ce sens que nous n'avons pas de divisions formelles", a ajouté Roberts. " Cela nous permet de constituer une équipe d’experts dans tous les domaines de la chimie, ce qui a été un élément essentiel pour mener à bien ce projet. "

Après avoir présenté le composé chimique dans cet article, les prochaines étapes consisteront à le rendre largement accessible aux chimistes de plusieurs domaines afin de rationaliser le processus de création. Cela pourrait aider à résoudre des problèmes importants tels que la prévention de la pénurie alimentaire et le traitement des maladies pour sauver des vies.

Aux côtés de Roberts et Humke, l'équipe de recherche de l'Université du Minnesota comprenait le chercheur postdoctoral Roman Belli, les étudiants diplômés Erin Plasek, Sallu S. Kargbo et l'ancienne chercheuse postdoctorale Annabel Ansel.  



(Résumé : jusqu'à quel point une triple liaison carbone-carbone peut-elle être confinée ? Avec les réactions motrices appropriées, il est devenu simple de comprimer le motif dans des anneaux à six chaînons tels que le benzyne et de récolter les bénéfices de la réactivité rapide favorisée par la contrainte. Cependant, les anneaux à cinq chaînons ont eu tendance à être trop serrés. Humke et al. rapportent maintenant que la coordination par le nickel peut soulager la contrainte juste assez pour stabiliser une triple liaison dans la partie pentagonale des azaindoles. Ces complexes azaindolynes ont été caractérisés cristallographiquement et ont réagi avec des nucléophiles et des électrophiles.  Jake S. Yeston

La liaison au nickel permet d'isoler et de réactiver des 7-aza-2,3-indolynes auparavant inaccessibles

Les N-hétéroaromatiques sont des éléments clés des produits pharmaceutiques, agrochimiques et des matériaux. Les N-hétéroarynes fournissent un échafaudage pour construire ces molécules essentielles, mais ils sont sous-utilisés parce que les N-hétéroarynes à cinq chaînons ont été largement inaccessibles en raison de la contrainte d'une triple liaison dans un anneau aussi petit. Sur la base des principes d'interactions métal-ligand qui sont fondamentaux pour la chimie organométallique, nous rapportons dans ce travail la stabilisation des N-hétéroarynes à cinq chaînons dans la sphère de coordination du nickel. Une série de complexes 1,2-bis(dicyclohexylphosphino)éthane-nickel 7-azaindol-2,3-yne ont été synthétisés et caractérisés par cristallographie et spectroscopie. La réactivité ambiphile des complexes de nickel 7-azaindol-2,3-yne a été observée avec de multiples partenaires de couplage nucléophiles, électrophiles et énophiles.)

Auteur: Internet

Info: https://www.eurekalert.org/ https://www.science.org/doi/10.1126/science.adi1606?adobe_mc=MCMID%3D03744988943267014683426377033153538910%7CMCORGID%3D242B6472541199F70A4C98A6%2540AdobeOrg%7CTS%3D1714721362, 2 mai 2024

[ nanomonde ] [ N-hétéroarènes ] [ N-heterocycles ]

extensibilité FLP

Dans l'idéal l'étiqueteur FLP devrait savoir oublier son ego. Difficulté proche de l'utopie puisqu'il s'agit de prendre la distance qui permet de voir ses propres vécus comme autant d'illusions. Que presque toutes nos réactions et jugements ne furent que biais de confirmation de notre existence. Et le sont encore majoritairement par simple effet d'inertie. 

Au-delà de son support physique l'incarnation, Moi, Je... ne s'appuye que sur quelques croyances ; éphémères constructions d'un ego dont la mission première est de survivre, pour éventuellement se reproduire. Fugaces échafaudages qui confortent un SOI effarouché par les aléas du réel. D'où, entre autres, les mythes et religions - mais aussi notre rationalité duale et la pensée cybernétique subséquente.

On dira, en termes peircéens, que la secondéité-monade humaine, au vu d'une priméité-source mystérieuse et instable, génère des tiercités, ici linguistiques, majoritairement destinées à se défendre-justifier elle-même. 

On pourra aussi établir un positionnement-classement circulaire des postures potentielles de cette secondéité, le théologique faisant face au scientifique, duo dominant accompagné dans le cercle par quelques termes-postures-attitudes importants - peu nombreux et à cerner-identifier-préciser - comme ceux de conteur, d'humoriste, communiquant, thérapeuthe, joueur... et autres. Distribution à intégrer un jour dans une taxonomie multidimensionnelle FLP plus large, éventuellement septénaire. Mais stop.

Tout ceci n'est pas un "jeu d'enfant". Rappelons le truisme : pour acquérir quelque distanciation egotique il faut avoir éprouvé des choses. Autrement dit, pour détester, il faut tester d'abord. Est pré-requise la matérialité des expériences dans ce réel, suivies de leurs verbalisations et, un peu plus avant, de leurs formulations écrites. 

OU LUES, car lorsque ces énonciations de l'expérience rencontrent l'esprit du lecteur elle peuvent "résonner" avec lui et son vécu propre. Fonction réflexive, indispensable au participant de FLP. Tout ceci passant évidemment par le "sens de la lecture" (sense of reading).

Celà étant : l'étiqueteur, une fois un minimum de ce recul acquis, se retrouve plus neutre, mieux apte à capter la signification des mots "quasi-esprits" et donc la compréhension de leurs textes matrices. De leurs sémantiques, presqu'en terme arithmétique dans l'idéal.

Sens-signification qui s'appréhende donc via la comparaison d'un vécu-verbalisé, en miroir avec la logique formelle animant le codage verbal du réel, ici français. Assemblage de symboles qui génère une sémantique (un sens) sous-tendue par quatre facteurs-règles-contextes : a) grammaire et déictique (agencement des mots)  b) coutumes-routines et médiatiquement convenable de l'époque-moment où l'idée est proférée c) contexte, qualités et positionnement subjectif de leur auteur. d) état d'esprit, disponibilité, vécu, qualités diverses, etc... du lecteur-tagueur-inserteur.

Ici déjà les problématiques et possibilités de classification nous dépassent de beaucoup. D'où l'importance de s'atteler à la chose collectivement.  

FLP est un outil transitoire en expansion, qui, dans un absolu lexico-sémantique (grâce peut-être à l'informatique quantique à venir), devrait à moyen terme représenter l'émergence centrale consensuelle de concepts terminologisés ; mots-idées issus des conjonctions-discussions-interactions-intégrations sémantiques en son sein. Idéalement via un dialogue continu avec beaucoup d'autres "FLP individuels" que chacun aura développé dans son coin, processus dont l'aboutissement se situe à ce jour dans les chaînes FLP. Le tout sous régulation de règles classificatoire souples et complexes, s'établissant et se modifiant avec le temps.

Ensuite on se prend à imaginer une intelligence lexicologique collective Homme-machine qui, une fois établie son aptitude à consensualiser/préciser les mots-expressions basiques incontournables du cercle évoqué dans le 3e paragraphe - termes centraux, à valeur diachronique si possible -, on pourra, en les conjuguant-mémorisant (comme les 4 bases de l'ADN ?), développer une véritable mémoire-intelligence-réservoir perspectiviste communautaire. Et peut-être même, soyons allumés, dépasser les potentialités du DNA. 

A l'image des mathématiques, elles aussi langage commun à tous, mais ici remises en périphérie, le langage verbal revisité, idiome 2.0 de nos civilisations de singes dépoilés (ou de la Nature extendue par notre entremise) devrait alors permettre d'émanciper l'humain de son enfermement conceptuel anthropocentré. 

Telles sont les grâces d'une logique - à créer/découvrir - indépendante de son propre langage. Tout à fait possible, en des temps où l' accélération exponentielle des savoirs nécessite des pistes de développement culturelles évolutives (scalable) non superficielles. 

Tentative FLP trop ambitieuse, prétentieuse, folle ? Pas vraiment, elle ne fait qu'offrir (sans autre usage du machine learning et de l'IA que pour des tâches mécaniques de vérifications multiples, tout simplement parce que ces tâches seront simplement inhumaines, parce que trop titanesques et ennuyeuses !) un élargissement de la pensée-langage collective en proposant de pousser la taxonomie linguistique numérique " un cran plus loin " ; dans trois directions :

1) Celle de listes analogiques intriquées   

2) Par l'ajout d'étiquettes "non apparentes dans les extraits insérés" qui forcent à la réflexion et au classement sémantique. 

3) Par l'hypothèse-suggestion d'un saut qualitatif taxonomique qui passerait d'une base logique duale vers un socle tétravalent plus souple, puissant, et nuancé. 

Ici on pensera à la puissance d'une mémoire ADN - déjà évoquée plus haut - qui n'est autre que l'essence du vivant.

Auteur: Mg

Info: nov 2022

[ prospective ] [ pré-mémétique   ] [ science-fiction ]

extensibilité FLP

Le langage, si on approfondit la connaissance qu'on en a, révèle et circonstancie la priméité de C.S. Peirce. C'est à dire qu'on grandit avec et en lui, tout comme le monde extérieur dont nous sommes issus se développe et se définit via une science qui en dévoile petit à petit les détails au fur et à mesure de ses progrès et affinements. Malgré le différentiel de complexité inouï qui existe entre langages-vocabulaires et sciences-rationalismes. Pour s'en rendre compte amusons nous simplement à prendre exemple sur les millions de protéines différentes recensées de nos jours, et comparer ce très partiel et scientifique listing protéique de notre réel avec nos vocabulaires.  

Il y a le premier livre... et le second. Le second se divisant dans notre idée en deux parties 1) Linguistique subjective et 2) scientifico-informatique objective.

Il n'en reste pas moins que mots et langages afférents développent suffisamment de méandres et de complications pour que n'importe qui qui s'y intéresse puisse, via la lecture, la recherche, le plaisir, l'écriture, etc. y développer sa propre idiosynchrasie. Comme l'arbre qui s'intégre à sa forêt : "la nature individualise et généralise en même temps". Processus orthogonal susceptible d'augmenter et intégrer la variété - en favorisant le développement personnel de chacun au sein du corpus des savoirs verbalisés humains.

Et puis est récemment arrivée l'informatique, cybernétique post-leibnizienne, avec ses divers traitements automatiques du langage. Outils numériques qui permettent l'études des idiomes et dialectes sur trois axes en constante évolution :

a) Le langage du "maintenant présent" que le dictionnaire Internet permet de désambiguer sans cesse. 

b) Le langage devenu métadonnées, telles que manipulées-étudiées-utilisées par les traitements automatique des langues (TAL) ou "machine learning" ou Machine-homme. Avec maintenant Bard et/ou ChatGpt, sortis en mars de cette année,  agents conversationnels apte au compendium d'immenses données et qui peuvent répondre à des questions précises en partant de n'importe quelle idée qu'on leur soumet ; gérant et "précisant" points de vue et réponses en fonction d'algorithmes et autres "transformers" de plus en plus efficaces .

Outils très intéressants, mais aussi extrêmement limités puisqu'il s'agit de compilateurs, (qui donc peuvent difficilement donner leurs sources - ou pas du tout ) et qui ne fonctionnent in fine qu'avec la latence d'un certain a postériori. Agents dialogueurs qui "rebondissent" sur questions et propositions, en fonction des instructions humaines de ses programmateurs. Reste qu'il faut reconnaitre que la puissance perspectiviste de ces bots, et leurs facultés à éviter pas mal de biais humains grâce aux transformers, est assez bluffante. 

On mettra ici aussi l'accent sur les profondes différences sémantiques du terme "intelligence" en français (ensemble des fonctions mentales apte à connaître, comprendre et à s'adapter facilement sur une base rationelle) et en anglais (collecte d'informations ayant une valeur militaire ou politique, tout autant que : capacité d'acquérir et d'appliquer des connaissances et des compétences.) Mais stop.

c) Le langage tel que FLP veut l'aborder, c'est à dire un traitement "Homme-machine", continu, qui propose à des participants qui aiment lire et réfléchir !!!  Oui oui - de faire émerger collectivement (et maintenir à flot) - un dictionnaire intriqué susceptible de développer une réflexion naturelle, organique... humaine collective. Le tout en conservant un minimum de précision sémantique consensuelle. 

Processus FLP francophone qui part évidemment du "terme simple", pour immédiatement s'intéresser aux premières combinaisons, à 2 mots - ou radicaux de mots - et aller vers "plus long et plus complexe" via une incessante quête de compréhension et de partage du consensus sémantique et syntaxique des participants. On pourra parler ici de tropisme vers un genre de logique formelle ensemble. Logique formelle qui recherche l'ouverture puisque ce "monde humain verbalisé" n'a d'autre limite que "le sens contextualisé des mots et des phrases", que ce soit dans le rationnel, la littérature, la poésie, le religieux ou pur imaginaire... ou même la fantaisie potache.

Au passage et pour l'anecdote il y a aussi cette piste "théologico-scientifique" ou "mystico-rationnelle", plutôt d'ordre ludique et maniaque et issue des Dialogue avec l'ange, qui veut s'inspirer et relier les septénaires tels que les recherches et classification humaines ont pu les discerner - et les faire apparaitre à tous niveaux-endroits et échelles possibles.

Partant de l'idée que le sept au-delà de tous les symboles culturels et cognitifs humains, porte en lui une inouie complexité dans la mesure où ce nombre peut s'apprécier géométriquement comme le mélange du cercle et du carré. Mélange, une fois utilisé comme mètre dans le rythme musical, qui nous apparait comme un carrousel infini. 

Le sept pourra-t'il éventuellement être corrélé un jour de manière plus générale, via par exemple une AI perspectiviste suffisamment puissante pour le faire ? Qui établira plus profondément et formellement un multidimensionnel maillage du réel de la cognition humaine sous cet angle septénaire après l'avoir comparé à d'autres maillages possibles (par 12, ou 5, ou autre).

En attendant de rencontrer - et pouvoir communiquer - avec une autre race, extraterrestre si possible, histoire de voir si pareil angle de perception est éventuellement partagé. 

Si tel est le cas nous pourrons alors parler d'exo-spiritualité ...ou de religion cosmique.

Hon hon hon hon hon hon hon...

Auteur: Mg

Info: avril-mai 2023 *on pourra presque dire ici que la matière nous parle

[ gnose ] [ polydipsique curiosité ] [ théologico-humoristico-mégalo ]

prospective technologique

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Auteur: Internet

Info: zero hedge, 1 mars 2019

topologie abstraite

Des surfaces au-delà de l'imagination sont découvertes après des décennies de recherche

Grâce à des idées empruntées à la théorie des graphes, deux mathématiciens ont montré que des surfaces extrêmement complexes sont faciles à parcourir.

En juillet dernier, deux mathématiciens de l'Université de Durham, Will Hide et Michael Magee , ont confirmé l'existence d'une séquence de surfaces très recherchée : chacune plus compliquée que la précédente, devenant finalement si étroitement liée à elles-mêmes qu'elles atteignent presque les limites de ce qui est possible. possible.

Au début, il n’était pas évident que ces surfaces existaient. Mais depuis que la question de leur existence s’est posée pour la première fois dans les années 1980, les mathématiciens ont compris que ces surfaces pouvaient en réalité être courantes, même si elles sont extrêmement difficiles à identifier – un exemple parfait de la façon dont les mathématiques peuvent renverser l’intuition humaine. Ce nouveau travail constitue un pas en avant dans une quête visant à aller au-delà de l’intuition pour comprendre les innombrables façons dont les surfaces peuvent se manifester.

"C'est un brillant morceau de mathématiques", a déclaré Peter Sarnak , mathématicien à l'Institute for Advanced Study de Princeton, New Jersey.

Les surfaces comprennent toutes sortes d’objets bidimensionnels : l’enveloppe extérieure d’une sphère, d’un beignet ou d’un cylindre ; une bande de Möbius. Ils sont essentiels aux mathématiques et à la physique. Mais même si la relation des mathématiciens avec les surfaces remonte à plusieurs siècles, ils ne connaissent pas du tout ces objets.

Les surfaces simples ne sont pas le problème. Simple dans ce cas signifie que la surface a un petit nombre de trous, ou un faible " genre ". Une sphère, par exemple, n'a pas de trous et a donc un genre nul ; un beignet en a un.

Mais lorsque le genre est élevé, l’intuition nous fait défaut. Lorsqu'Alex Wright , mathématicien à l'Université du Michigan, tente de visualiser une surface de haut genre, il se retrouve avec des trous disposés en rangée bien rangée. " Si vous vouliez que je sois un peu plus créatif, je pourrais l'enrouler en un cercle avec de nombreux trous. Et j’aurais du mal à imaginer une image mentale fondamentalement différente de celle-là ", a-t-il déclaré. Mais sur les surfaces de grande qualité, les trous se chevauchent de manière complexe, ce qui les rend difficiles à saisir. Une simple approximation est " aussi loin d’être représentative qu’elle pourrait l’être, dans tous les sens du terme ", a déclaré Wright.

Cette lutte était prévisible, a déclaré Laura Monk , mathématicienne à l'Université de Bristol. " On peut souvent faire des choses qui ne sont pas bonnes. Cependant, créer des choses qui sont bonnes, qui ressemblent à ce que nous attendons généralement d’être vrai, est un peu plus difficile ", a-t-elle déclaré.

Cela signifie que les mathématiciens souhaitant vraiment comprendre l’espace des surfaces doivent trouver des moyens de découvrir des objets dont ils ignorent même l’existence.

C’est exactement ce qu’ont fait Hide et Magee dans leur article de juillet, confirmant l’existence de surfaces sur lesquelles les mathématiciens s’interrogeaient depuis des décennies. La conjecture qu’ils ont prouvée et l’histoire qui l’entoure s’inspirent d’un tout autre domaine des mathématiques : la théorie des graphes.

Le maximum possible

Pour les mathématiciens, les graphiques sont des réseaux constitués de points ou de nœuds reliés par des lignes ou des arêtes. Dès 1967, des mathématiciens comme Andrey Kolmogorov étudiaient des réseaux qui imposaient un coût à la connexion de deux nœuds. Cela a conduit à un exemple de ce que l’on appellera plus tard un graphe d’expansion : un graphe qui maintient le nombre d’arêtes à un faible niveau, tout en maintenant une connectivité élevée entre les nœuds.

Les graphiques expanseurs sont depuis devenus des outils cruciaux en mathématiques et en informatique, y compris dans des domaines pratiques comme la cryptographie. À l’instar d’un système routier bien conçu, ces graphiques facilitent le déplacement d’un nœud à un autre sans couvrir l’intégralité du graphique avec des arêtes. Les mathématiciens aiment limiter le nombre d’arêtes en stipulant que chaque nœud ne peut avoir, disons, que trois arêtes en émanant – tout comme vous ne voudriez peut-être pas plus de quelques autoroutes sillonnant votre ville.

Si un ordinateur choisit au hasard où mènent les trois arêtes de chaque nœud, vous constaterez que, surtout lorsque le graphique est très grand, la plupart de ces graphiques aléatoires sont d'excellents expanseurs. Mais bien que l’univers soit rempli de graphiques d’expansion, les êtres humains ont échoué à maintes reprises à les produire à la main.

"Si vous voulez en construire un, vous ne devriez pas les dessiner vous-même", a déclaré Shai Evra , mathématicien à l'Université hébraïque de Jérusalem. "Notre imagination ne comprend pas ce qu'est un expanseur."

L’idée d’expansion, ou de connectivité, peut être mesurée de plusieurs manières. La première consiste à couper un graphique en deux gros morceaux en coupant les bords un par un. Si votre graphique est constitué de deux groupes de nœuds, les groupes étant reliés par une seule arête, il vous suffit de couper une seule arête pour la diviser en deux. Plus le graphique est connecté, plus vous devrez découper d'arêtes.

Une autre façon d’accéder à la connectivité consiste à parcourir le graphique de nœud en nœud, en choisissant à chaque étape une arête sur laquelle marcher au hasard. Combien de temps faudra-t-il pour visiter tous les quartiers du graphique ? Dans l'exemple avec les deux amas, vous serez confiné à l'une des bulles à moins que vous ne traversiez la seule connexion avec l'autre moitié. Mais s’il existe de nombreuses façons de voyager entre les différentes zones du graphique, vous parcourrez l’ensemble en peu de temps.

Ces mesures de connectivité peuvent être quantifiées par un nombre appelé écart spectral. L'écart spectral est nul lorsque le graphe est complètement déconnecté, par exemple s'il est composé de deux groupes de nœuds qui ne sont pas du tout attachés l'un à l'autre. À mesure qu’un graphe devient plus connecté, son écart spectral aura tendance à s’élargir.

Mais l’écart spectral ne peut aller que jusqu’à un certain point. En effet, les deux caractéristiques déterminantes des graphes d’expansion – peu d’arêtes et une connectivité élevée – sont apparemment en contradiction l’une avec l’autre. Mais en 1988, Gregory Margulis et, indépendamment, Sarnak et deux co-auteurs ont décrit des " expanseurs optimaux " – des graphiques dont l’écart spectral est aussi élevé que le maximum théorique. " C'est choquant qu'ils existent ", a déclaré Sarnak.

Plus tard, les mathématiciens prouveront que la plupart des grands graphes sont proches de ce maximum. Mais le travail avec les expanseurs optimaux et les graphiques aléatoires ne consistait pas simplement à trouver les bons endroits pour placer les arêtes. Cela nécessitait le recours à des techniques étranges et sophistiquées empruntées à la théorie des nombres et des probabilités.

Auteur: Internet

Info: https://www.quantamagazine.org/ - Leila Sloman, 2 juin 2022

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