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L’outil d’IA révolutionnaire redéfinit les principes de l’ingénierie des protéines.

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5 mois environ

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Des chercheurs chinois, dirigés par le professeur Caixia Gao de l’Institut de génétique et de biologie du développement (IGDB), ont développé une nouvelle méthode d’ingénierie des protéines, nommée AICE, qui optimise la conception de protéines grâce à l’intelligence artificielle sans nécessiter de systèmes IA complexes.

Cette approche combine des données sur les structures et l’évolution des protéines pour surpasser les limitations des techniques conventionnelles, souvent coûteuses et peu efficaces.

Publiée dans la revue Cell, leur étude démontre que AICE améliore significativement la précision des prévisions liées aux mutations d’acides aminés par rapport à d’autres méthodes IA, atteignant des améliorations de précision allant jusqu’à 90%.

En appliquant ce cadre, les chercheurs ont réussi à faire évoluer huit types de protéines aux fonctions variées, telles que des éditeurs de base utilisés en médecine de précision.

Les résultats montrent que ces nouvelles protéines sont plus performantes, offrant des fenêtres d’édition plus étroites et des fidélités supérieures par rapport aux techniques précédentes.

AICE se présente ainsi comme une solution innovante, efficace et polyvalente pour l’ingénierie des protéines, promettant d’énormes avancées dans ce domaine en rendant l’utilisation de modèles d’IA plus accessible.

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

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4 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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5 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

6 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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