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« L’IA explore la rotation fascinante du trou noir supermassif de la Voie lactée »
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Cette avancée, collaborative et soutenue par quatre décennies d’innovation en informatique distribuée, remet en question des théories existantes sur les comportements magnétiques associés aux trous noirs.
L’équipe a formé un réseau neuronal basé sur un vaste ensemble de données simulées, permettant une analyse approfondie des données du télescope Event Horizon Telescope (EHT).
Cette approche a permis de mieux interpréter les émissions autour du trou noir, qui reposent principalement sur des électrons chauds dans le disque d’accrétion plutôt que sur un jet d’émission, comme le suggéraient des théories antérieures.
Les chercheurs, dont le principal est Michael Janssen, voient cette découverte comme une première étape vers l’amélioration des modèles existants, soulignant l’importance de la capacité de traitement des données à haut débit pour les avancées scientifiques majeures.
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La plateforme informatique analogique exploite un domaine de fréquence synthétique pour améliorer l’évolutivité.
Des chercheurs de Virginia Tech, du Oak Ridge National Laboratory et de l’Université du Texas à Dallas ont mis au point une nouvelle approche pour améliorer les ordinateurs analogiques, qui utilisent des quantités physiques continues pour représenter des données, rendant ces systèmes plus efficaces sur le plan énergétique par rapport aux ordinateurs numériques.
Leur méthode, décrite dans un article de Nature Electronics, repose sur l’utilisation de phononie non linéaire intégrée dans des dispositifs en niobate de lithium, permettant de coder une grande quantité d’informations sur un seul appareil.
Cela aide à réduire les erreurs généralement associées à l’intégration de plusieurs composants dans des systèmes analogiques.Cette innovation a engendré un système de calcul analogique basé sur un réseau de neurones physiques, capable de classer des données avec une précision impressionnante de 98,2 %.
La co-conception des dispositifs et des réseaux neuronaux améliore considérablement les performances.
Les chercheurs continuent à optimiser leur approche pour aborder des problèmes complexes, espérant avoir un impact significatif sur le déploiement des algorithmes d’apprentissage automatique dans des architectures informatiques analogiques à grande échelle, sans compromettre leurs performances.Non classé
Les ambitions en réalité augmentée de Meta face à la réalité, tandis que la Californie prend à nouveau des mesures concernant la sécurité de l’IA.
Pour une analyse approfondie, écoutez l’intégralité de l’épisode.
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L’IA : Révolutionner les Secteurs d’Activité et Favoriser l’Innovation
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