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Le nouveau modèle offre une durée de vie prolongée et des écrans plus éclatants.
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Ce modèle, publié dans Nature Communications, pourrait améliorer la longévité des appareils OLED et faciliter le développement de matériaux plus performants, en clarifiant le transfert d’excitons entre les états singulet et triplet, essentiels à la production de lumière par fluorescence.
Le défi principal réside dans l’évaluation précise de l’écart d’énergie (( Delta EST )) entre ces deux états, souvent sujet à des méthodes de mesure peu fiables.
L’équipe a cherché à surmonter les limites des calculs quantiques traditionnels en élaborant une méthode qui intègre divers principes de chimie physique.
Leur approche vise également à exploiter l’intelligence artificielle pour prédire les propriétés de nouveaux matériaux, promettant ainsi de nouvelles avancées dans le domaine de l’optique et de la photochimie.Non classé
Une nouvelle voie pour optimiser le matériel d’IA : l’extraction de gradient Homodyne en français
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 paragraphesNon classé
L’apprentissage guidé permet d’entraîner efficacement des réseaux neuronaux autrefois jugés « impossibles à former ».
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.Non classé
Un système de synthèse vocale génère des objets sur demande grâce à l’IA et à la robotique.
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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