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.

Des chercheurs du MIT ont développé une méthode innovante pour générer et manipuler des images sans utiliser de générateur traditionnel.

Leur approche repose sur un tokenizer unidimensionnel qui convertit des images en séquences de nombres compressées, permettant ainsi de modifier des images de manière plus efficace.

Plutôt que d’entraîner des modèles sur des milliers d’images, cette technique permet de générer des images nouvelles et d’éditer des images existantes grâce à un décodeur, en utilisant des indications fournies par un réseau neuronal.

Cette avancée pourrait transformer l’industrie de la génération d’images, avec le potentiel de réduire considérablement les coûts de calcul associés à la création d’images complexes.

Les implications de ces découvertes vont au-delà de la vision par ordinateur, avec des applications possibles dans d’autres domaines, tels que la robotique.

Les chercheurs explorent également la compression extrême des données, ce qui pourrait ouvrir de nouvelles voies dans divers secteurs.

Les créateurs de contenu rencontrent des difficultés à transformer des articles de blog longs en visuels attrayants pour les réseaux sociaux, un processus chronophage nécessitant des compétences en design.

La création manuelle de résumés et de carrousels résulte souvent en une incohérence de marque et en des délais prolongés.

Alors que les non-concepteurs peinent à produire des visuels professionnels, les concepteurs se voient souvent confrontés à des tâches répétitives qui leur font perdre de vue des objectifs stratégiques.

L’intégration Claude-Canva propose une solution automatisée pour faciliter la transformation de contenu et garantir une cohérence visuelle.

Cette intégration combine les capacités de traitement de texte de Claude avec la plateforme de design de Canva, permettant aux utilisateurs d’élaborer rapidement des carrousels de marque par le biais d’instructions en langage naturel.

Elle offre plusieurs avantages, notamment la réutilisation efficace de contenu, l’automatisation de la conception et la rationalisation des flux de travail sans avoir besoin de changer d’application.

Grâce à cet outil, même ceux qui manquent de compétences en design peuvent produire des visuels attrayants, économisant ainsi du temps tout en maintenant une image de marque cohérente.