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Des ingénieurs conçoivent des robots souples capables de marcher réellement sur l’eau.

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3 mois environ

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Des chercheurs de l’Université de Virginie, dirigés par Baoxing Xu, ont développé une technique révolutionnaire appelée Hydrospread, permettant de fabriquer des robots mous directement sur l’eau.

Ces mini-robots, inspirés des strideurs d’eau, pourraient bientôt surveiller la pollution, collecter des échantillons d’eau ou explorer des zones inondées trop dangereuses pour les humains.

Contrairement aux méthodes précédentes nécessitant des surfaces solides, Hydrospread utilise la surface de l’eau comme base de fabrication, permettant aux polygones de s’étendre uniformément et d’être taillés avec précision au laser.

L’équipe a déjà créé deux prototypes : l’Hydroflexor, qui utilise des mouvements de nageoire, et l’Hydrobuckler, qui marche grâce au flambement de ses jambes.

Ces innovations ouvrent des perspectives de robots autonomes pouvant réagir à divers stimuli, comme la lumière ou les champs magnétiques.

Cette avancée pourrait également favoriser le développement de capteurs médicaux, d’électroniques flexibles et d’appareils de surveillance environnementale, transformant ainsi divers domaines où des matériaux rigides ne sont pas adaptés.

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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

5 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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