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L’IA détecte des indicateurs invisibles de maladies avant l’apparition des symptômes.

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Des chercheurs de l’Université McGill ont développé un outil d’intelligence artificielle nommé Dolphin, capable d’identifier des marqueurs de maladies dissimulés dans les cellules individuelles.

Cette innovation pourrait révolutionner la détection précoce et le traitement des maladies en permettant aux médecins de poser des diagnostics plus précis et de choisir des thérapies adaptées.

L’étude publiée dans Nature Communications montre que Dolphin analyse l’expression de l’ARN à un niveau granulaire, révélant des changements souvent négligés par les méthodes traditionnelles qui se basent uniquement sur des décomptes de gènes.

Dans un cas d’application, Dolphin a identifié plus de 800 marqueurs dans des données unicellulaires de patients atteints de cancer du pancréas, aidant à différencier les patients à haut risque de ceux avec des cas moins graves.

À long terme, cet outil pourrait contribuer à la création de modèles numériques des cellules humaines, permettant des simulations de comportements cellulaires et facilitant ainsi le développement de traitements avant des essais cliniques.

Les chercheurs prévoient d’étendre Dolphin pour analyser des millions de cellules, optimisant ainsi la précision des futurs modèles virtuels.

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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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