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Un système d’IA explicable dévoile l’impact des combinaisons d’éléments sur la résistance et la durabilité des alliages.

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7 mois environ

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Des chercheurs dirigés par Sanket Deshmukh à Virginia Tech ont développé de nouveaux alliages d’éléments principaux (MPEA) avec des propriétés mécaniques supérieures, en utilisant un cadre d’intelligence artificielle explicable.

Les MPEA, composés de trois métaux ou plus, offrent une excellente résistance, ténacité et durabilité, ce qui les rend idéaux pour des applications dans des secteurs comme l’aérospatiale et les dispositifs médicaux.

Grâce à l’intégration de l’IA explicable et d’analyses prédictives, l’équipe a pu optimiser les compositions de ces alliages, permettant une conception plus efficace par rapport aux méthodes traditionnelles basées sur l’essai et l’erreur.

La collaboration interdisciplinaire avec des partenaires de Johns Hopkins et de Virginia Tech a accéléré les découvertes, notamment dans le domaine des glycomatériaux, qui sont prometteurs pour diverses applications allant des soins personnels à l’emballage.

En utilisant la technique SHAP pour analyser les données, les chercheurs ont obtenu des informations précieuses sur l’influence des compositions sur la performance des MPEA.

Ces avancées soulignent non seulement l’importance de l’intelligence artificielle en science des matériaux, mais ouvrent également la voie à des innovations futures dans divers domaines.

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Une nouvelle voie pour optimiser le matériel d’IA : l’extraction de gradient Homodyne en français

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3 jours environ

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11 décembre 2025

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reformule et résume totalement ce texte Une équipe dirigée par le Centre BRAINS pour le calcul inspiré du cerveau de l’Université de Twente a démontré une nouvelle façon d’adapter les matériaux électroniques d’une manière comparable à l’apprentissage automatique.

Leur étude, publiée dans Nature Communications, introduit une méthode d’apprentissage physique qui ne nécessite pas d’algorithmes logiciels tels que la rétropropagation.

La rétropropagation, la méthode d’optimisation popularisée dans les années 1980 par le prix Nobel Geoffrey Hinton et ses collègues, est au cœur de la révolution actuelle de l’IA. avec un minimum de 2 paragraphes

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L’apprentissage guidé permet d’entraîner efficacement des réseaux neuronaux autrefois jugés « impossibles à former ».

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4 jours environ

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10 décembre 2025

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Des chercheurs du CSAIL du MIT ont découvert qu’il est possible d’améliorer l’apprentissage de réseaux neuronaux, même ceux historiquement perçus comme « impossibles à entraîner », grâce à une technique de guidage.

Celle-ci implique une courte phase d’alignement entre les réseaux, ce qui permet une performance accrue même pour des architectures traditionnellement jugées inadaptées aux défis contemporains.

Cette innovation souligne l’importance d’un soutien ajusté dans l’entraînement des modèles, ouvrant la voie à des applications plus larges et plus efficaces des réseaux neuronaux.

Ainsi, la méthode pourrait révolutionner notre approche des architectures intelligentes, leur permettant de s’attaquer à des tâches modernes avec une efficacité renouvelée.

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Un système de synthèse vocale génère des objets sur demande grâce à l’IA et à la robotique.

Publié

5 jours environ

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10 décembre 2025

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L’ de l’IA générative et de la robotique nous rapproche d’une nouvelle ère de création rapide d’objets sur demande.

Des chercheurs du MIT ont mis au point un système innovant capable de transformer des commandes vocales en réalité physique.

Ce processus, géré par l’IA, permet à un bras robotique de matérialiser des objets, tels que des meubles, en seulement cinq minutes.

Cette avancée technologique promet de révolutionner notre manière d’interagir avec le monde matériel.

En offrant la possibilité de produire des articles simplement par la parole, elle ouvre des perspectives fascinantes pour la personnalisation et la fabrication à la demande, bouleversant ainsi nos méthodes actuelles de production.

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