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L’IA a découvert l’avenir des batteries, et ce n’est pas le lithium.

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L’intelligence artificielle (IA) a récemment facilité la découverte de nouveaux matériaux prometteurs capables de remplacer le lithium dans les batteries, offrant ainsi des alternatives plus abordables et durables au lithium-ion.

Des chercheurs du New Jersey Institute of Technology ont utilisé une IA générative pour identifier cinq matériaux innovants, principalement basés sur des éléments comme le magnésium et le zinc.

Ces nouvelles batteries multivalentes peuvent stocker davantage d’énergie grâce à des ions portant plusieurs charges, mais elles nécessitent des structures adaptées pour permettre leur efficacité.

L’équipe a développé une approche combinée utilisant un autoencodeur variationnel de diffusion cristalline et un modèle de langage finement ajusté pour explorer rapidement des milliers de matériaux.

Cela a conduit à la validation de cinq structures novatrices, promettant une amélioration significative des batteries de nouvelle génération.

Les implications de cette méthode ne se limitent pas aux batteries ; elle pourrait révolutionner la découverte de matériaux pour diverses applications technologiques.

Les chercheurs envisagent maintenant de collaborer avec des laboratoires pour expérimenter et tester ces nouvelles découvertes.

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

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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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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.

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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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