Oscar, le petit chat, arrive devant la chambre 313. La porte est ouverte, il entre. Mme K. est allongée paisiblement sur son lit et respire doucement. Autour d'elle, les photos de ses petits-enfants et une de son mariage. Malgré ces souvenirs, elle est seule. Oscar saute sur le lit, renifle l'air et marque une pause, histoire de considérer la situation. Sans plus hésiter, il fait alors deux tours sur lui-même pour se lover contre Mme K. Une heure passe. Oscar attend. Une infirmière entre, vérifie l'état de la malade et note la présence d'Oscar. Préoccupée, elle sort et commence à passer des coups de téléphone. La famille arrive, le prêtre est appelé pour les derniers sacrements. Le matou ne bouge toujours pas. Le petit-fils de Mme K. demande alors :" Mais que fait le chat ici ?* Sa mère, maîtrisant ses larmes, lui répond : " Il est là pour aider grand-mère à arriver au paradis... * Trente minutes plus tard, Mme K. pousse son dernier soupir. Oscar se lève, sort à pas de velours, sans que personne ne le remarque..."
Oscar, présente la particularité incroyable d'identifier les patients dont la mort est imminente. La prestigieuse revue médicale américaine The New England Journal of Medicine, dans son dernier numéro, loin de ses articles austères, a choisi de publier l'histoire vraie et touchante d'un petit chat pas comme les autres. Recueilli dans une unité pour malades d'Alzheimer à Rhode Island aux États-Unis, il présente la particularité incroyable d'identifier les patients dont la mort est imminente et de se blottir alors contre eux pour leur apporter un ultime réconfort. Il s'intéresse à chaque patient, mais ne s'installe sur leur lit que lorsque le moment fatal est arrivé. Le docteur David Dosa, gériatre à l'hôpital Rhode Island de Providence, travaillant dans cette unité, décrit avec précision dans le New England comment ce chat a transformé les pratiques de fin de vie, en prévoyant les décès, permettant d'organiser l'appel aux familles et les derniers offices religieux. "Un indicateur quasi certain"
L'animal, âgé de deux ans, tigré et blanc, a été adopté par le personnel de l'unité de soins spécialisés dans la maladie d'Alzheimer situé au troisième étage. Selon David Dosa, Oscar fait des rondes régulières, observe les patients, les renifle avant de passer son chemin ou de s'installer pour un dernier câlin. Il lui est arrivé d'accompagner jusqu'à leur ultime demeure des mourants qui, faute de famille, seraient morts tout seul.
Ses prévisions se sont révélées jusqu'à présent si exactes que, dès qu'il se blottit contre un patient, les soignants contactent les proches. "Personne ne meurt au troisième étage sans avoir reçu la visite d'Oscar, écrit David Dosa. Sa seule présence au chevet d'un patient est perçue par les médecins et les soignants comme un indicateur quasi certain d'un décès imminent." Jusqu'ici, il a supervisé la mort de plus de 25 pensionnaires, selon David Dosa, qui a précisé de ne pas pouvoir fournir d'explication aux capacités divinatoires du chat. Oscar a-t-il des dons particuliers ? Cette histoire permet de méditer en tout cas sur l'impact des animaux de compagnie dans certaines structures destinées aux personnes âgées.
Les chats, animaux particulièrement affectueux, pourraient jouer un rôle de réconfort pour ces malades atteints d'Alzheimer que la démence éloigne du monde rationnel. L'agence d'hospitalisation locale, en tout cas, a pris la mesure du rôle d'Oscar puisqu'elle a fait graver ces quelques mots sur le mur du service : "Cette plaque récompense Oscar le chat pour ses soins dignement compassionnels."

De nouvelles découvertes réécrivent notre compréhension de l’évolution des mammifères

Des paléontologues brésiliens viennent de faire une découverte fascinante qui pourrait changer notre compréhension de l’évolution des mammifères. En examinant des fossiles bien conservés de deux espèces de cynodontes, précurseurs de mammifères, ces chercheurs ont mis au jour des informations cruciales sur l’évolution de la mâchoire et de l’oreille moyenne. Ce travail révèle que certaines caractéristiques essentielles des mammifères ont évolué bien plus tôt que ce que l’on pensait auparavant.

Les Cynodontes : les ancêtres des mammifères

Les cynodontes sont un groupe fascinant de reptiles mammaliens qui ont vécu il y a environ 260 à 200 millions d’années durant le Trias. Ils sont souvent considérés comme les ancêtres directs des mammifères modernes, marquant une étape cruciale dans l’évolution des vertébrés. Ce groupe se distingue par plusieurs caractéristiques qui préfigurent celles des mammifères, telles qu’une dentition plus spécialisée et une structure de mâchoire évoluée.

Les cynodontes avaient une grande variété de formes et de tailles, allant de petits prédateurs agiles à des espèces plus volumineuses. Un aspect clé de leur évolution a été le développement d’une mâchoire composée de plusieurs os, ce qui a permis une mastication plus efficace des aliments. Contrairement à leurs ancêtres reptiles, qui possédaient une mâchoire moins complexe, les cynodontes ont alors commencé à montrer des adaptations qui ont facilité la transition vers les caractéristiques modernes des mammifères.

Un autre aspect significatif des cynodontes est leur oreille moyenne. Les premiers cynodontes avaient en effet déjà commencé à évoluer vers la présence de trois os distincts dans l’oreille, une caractéristique qui distingue les mammifères des autres vertébrés.

Deux espèces clés

Parmi les cynodontes, deux espèces récentes ont été découvertes au Brésil : Brasilodon quadrangularis et Riograndia guaibensis. Ces fossiles, datés d’environ 225 millions d’années, ont été trouvés dans une région qui était à l’époque riche en biodiversité. Des paléontologues de l’Université de Bristol se sont penchés sur ces espèces pour mieux comprendre les premières étapes de l’évolution de la mâchoire chez les mammifères.

Pour réaliser leur étude, ils ont utilisé une technique appelée tomodensitométrie. Cette méthode permet de créer des images en 3D des structures internes des fossiles. En étudiant les articulations de la mâchoire des deux espèces, les chercheurs ont découvert que Riograndia guaibensis présentait une structure de mâchoire qui ressemblait à celle des mammifères. Étonnamment, cette espèce a vécu 17 millions d’années avant le plus ancien exemple connu de ce type d’articulation.

En revanche, la deuxième espèce, Brasilodon quadrangularis, n’avait pas cette structure. Cela signifie que les caractéristiques de la mâchoire des mammifères ont évolué à plusieurs reprises au sein de différents groupes de cynodontes, ce qui était jusqu’à présent inconnu.

(Photo : Les deux fossiles découverts. B. quadrangularis en haut et R. guaibensis en bas.)

Une évolution plus complexe que prévu

Cette découverte remet donc en question l’idée que l’évolution des mammifères a suivi un chemin linéaire. Au lieu de cela, il semble que les ancêtres des mammifères ont expérimenté diverses formes d’articulation de la mâchoire, conduisant à l’évolution des traits des mammifères de manière indépendante dans différentes lignées. Ce phénomène est décrit par les scientifiques comme une évolution " patchwork " ou " mosaïque ".

En intégrant ces nouvelles informations aux données existantes, les scientifiques espèrent approfondir leur compréhension de l’évolution de la mâchoire et de l’oreille des mammifères. Ces découvertes sont non seulement fascinantes d’un point de vue scientifique, mais elles pourraient également nous aider à mieux comprendre notre propre histoire évolutive. 



 

Comment utiliser la théorie des jeux au profit de la collaboration entre l'humain et le robot ?

Et si les robots pouvaient travailler avec nous afin de nous permettre d'effectuer des activités, telles qu'un entraînement sportif ou une rééducation physique ? Afin de nous aider à atteindre nos objectifs, ils auraient besoin de comprendre nos actions et d'adapter leur comportement en conséquence. Même si les robots sont de plus en plus utilisés dans plusieurs domaines, en allant de la fabrication à la chirurgie médicale, ils ne peuvent pas réagir de manière optimale aux utilisateurs individuels.

Partiellement soutenus par le projet CoglMon financé par l'UE des scientifiques ont répondu à ce défi en adaptant la théorie des jeux pour analyser l'interaction physique entre un robot et un humain. Leur recherche a été récemment publiée dans la revue "Nature Machine Intelligence". Un article de l'Imperial College London résume le cadre théorique de cette étude: "Pour appliquer avec succès la théorie des jeux à leur interaction les chercheurs ont dû résoudre le fait que le robot ne puisse pas prédire les intentions de l'humain seulement par le raisonnement."
Apprendre le comportement humain
L'équipe de recherche a examiné de quelle manière "devrait être contrôlé un robot de contact pour apporter une réponse stable et adaptée à un utilisateur au comportement inconnu qui effectue des mouvements au cours d'activités, telles que l'entraînement sportif, la rééducation physique ou le covoiturage." Il est déclaré dans l'article de l'Imperial College London que l'équipe s'est intéressée à "la différence entre ses mouvements attendus et ses mouvements réels pour estimer la stratégie humaine – comment l'humain utilise les erreurs dans une tâche pour générer de nouvelles actions." Et il est ajouté que: "Par exemple, si la stratégie de l'humain ne leur permet pas d'accomplir cette tâche, le robot peut fournir davantage d'efforts pour les aider. Apprendre au robot à prédire la stratégie de l'humain lui fait changer sa propre stratégie en retour."

Les scientifiques ont testé leur cadre dans des simulations et des expérimentations avec des sujets humains. Ils ont démontré "que le robot peut s'adapter quand la stratégie de l'humain change lentement, comme si l'humain récupérait de la force, et quand la stratégie de l'humain change et est incohérente, comme après une blessure", selon le même article.

Le projet CogIMon (Cognitive Interaction in Motion) a été mis en place pour modifier "la façon dont les robots interagissent avec les humains en introduisant des robots plus faciles à utiliser, qui sont plus flexibles et plus dociles, et qui apprennent davantage", comme expliqué sur le site web du projet. "Le projet CoglMon vise un changement par étape dans l'interaction entre le robot et l'humain vers une intégration systémique de capacités d'interaction robustes et fiables pour des équipes d'humains et de robots dociles, en particulier l'humanoïde docile COMAN."

Il est également indiqué que, pour atteindre son objectif, le projet utilise "des démonstrations évoluées, en situation réelle, de prise et de lancer dociles interactifs, faites par un robot, une interaction avec COMANS sous le changement de contact et de composition de l'équipe, et dans un modèle entièrement porté par l'ingénierie de manipulation à multi-bras."

Le robot COmpliant HuMANoid Platform (COMAN) a été mis au point dans le cadre du projet FP7 AMARSi (Adaptive Modular Architecture for Rich Motor Skills) qui s'est déroulé entre 2010 et 2014. Grâce à sa robustesse physique il peut marcher et garder l'équilibre et il est entièrement autonome d'un point de vue énergétique comme expliqué sur le site web du projet AMARSi.

Des scientifiques découvrent "par hasard" que la vie sur Terre est beaucoup plus ancienne qu'on ne le pensait auparavant

Une rencontre fortuite dans une région reculée de l'Australie et des années d'analyse minutieuse ont permis de repousser de 750 millions d'années les preuves de l'apparition d'une vie complexe sur la planète.

Le Dr Erica Barlow, géobiologiste à l'université de Nouvelle-Galles du Sud (UNSW), a découvert une nouvelle façon de comprendre comment la vie s'est formée sur la planète en analysant une roche qu'elle avait posée sur son bureau.

Barlow a trouvé cette roche lors d'une excursion dans l'arrière-pays de l'Australie occidentale il y a une dizaine d'années.

Elle a étudié les stromatolites dans le cadre de son projet de recherche de premier cycle et a passé ses journées dans la région de Pilbara à cartographier la zone et à analyser les structures rocheuses. Barlow rentrait au camp lorsqu'une petite pierre noire et brillante reflétant la lumière du soleil a attiré son attention. Elle se détachait du paysage rouge et il l'a ramassée en souvenir de son voyage.

La roche mystérieuse cache des secrets.

La roche est restée sur le bureau de Mme Barlow au Centre australien d'astrobiologie pendant plusieurs mois, alors qu'elle travaillait sur son projet sur les stromatolithes. Son superviseur à l'UNSW, le professeur associé Martin Van Kranendonk, a vu la roche - connue sous le nom de chert noir - et l'a encouragée à rechercher des microfossiles à l'intérieur. Ce qu'Erica a vu l'a choquée.

La plupart des microfossiles ont la forme de longs filaments, mais ce fossile était rond.

"Le microfossile que j'ai trouvé n'existait pas dans les archives géologiques", explique Barlow. "Il s'agissait d'un type de vie totalement nouveau".

Le grand événement d'oxydation et le développement de la vie sur Terre

La datation indépendante des couches rocheuses entourant le chert noir encastré suggère que les microfossiles ont environ 2,4 milliards d'années.

Cette estimation de l'âge coïncide avec le "Grand événement d'oxydation" : un tournant volatil dans l'histoire de la Terre au cours duquel les niveaux d'oxygène à la surface de la planète ont augmenté de façon spectaculaire et irréversible.

Barlow explique que l'augmentation soudaine et unique de l'oxygène a été théoriquement liée au développement de toute vie complexe sur Terre, mais que rien dans les archives fossiles ne prouvait cette théorie - jusqu'à aujourd'hui...

La seule forme de vie connue qui existait avant le Grand Événement d'Oxydation était " procaryotique " : des organismes simples, unicellulaires et sans noyau, comme les bactéries.

Cependant, la forme relativement complexe et la grande taille du fossile découvert par le Dr Barlow suggèrent que sa forme de vie pourrait avoir été une première étape vers une forme de vie " eucaryote ", c'est-à-dire une forme de vie complexe, généralement multicellulaire, dotée d'un noyau.

"Nous avons montré la première preuve fossile directe reliant l'évolution de l'environnement pendant la Grande Oxydation à une augmentation de la complexité de la vie", déclare Barlow. "Cela montre une avancée dans l'organisation de la vie à cette époque".

Cet événement est parfois appelé la " catastrophe de l'oxygène ", catastrophique pour de nombreuses formes de vie à l'époque, qui avaient besoin d'environnements pauvres en oxygène pour survivre.

Si les recherches futures confirment cette théorie, ce fossile serait la plus ancienne preuve connue d'une vie complexe sur Terre, mais il faudra sans doute attendre un certain temps avant que la technologie ne permette de l'évaluer.



 

IA : Cette technique oubliée du 18e siècle rend le Deep Learning inutile

Et si le deep learning devenait inutile au développement de l’intelligence artificielle ? Cette technique oubliée du 18e siècle pourrait le remplacer.

Jusqu’à maintenant, le deep learning ou l’apprentissage profond est présenté comme un processus essentiel au développement de l’intelligence artificielle. Il consiste à entraîner les grands modèles de langage (LLM) avec un énorme volume de données. Mais des chercheurs finlandais avancent que le deep learning pourrait devenir inutile.

Ces chercheurs font partie d’une équipe de l’université de Jyväskylä qui effectue des travaux sur les techniques de développement de l’intelligence artificielle. Ils ont publié le mois dernier, dans la revue Neurocomputing, un papier intéressant sur une ancienne méthode mathématique du 18e siècle.

Cette technique est plus simple et plus performante que l’apprentissage profond, défendent les auteurs dans leur papier. Notons que cette conclusion constitue l’aboutissement de six années de recherche.

Il faut que le deep learning devienne inutile…

Le deep learning s’apparente aux techniques d’intelligence artificielle exploitant massivement des données et des ressources informatiques. Celles-ci servent à entraîner des réseaux neuronaux pour avoir des LLM. Rappelons que ces derniers se trouvent au cœur des IA génératives comme le populaire Chat-GPT.

Mais il ne faut pas croire que l’apprentissage profond est infaillible. Le volume des données à traiter en fait une méthode complexe et souvent sujette à des erreurs. Cela impacte significativement les performances des modèles génératifs obtenus.

En effet, la complexité du deep learning se retrouve dans la structure d’un LLM (large miodèle de langage). Cela peut instaurer une boîte noire sur le mécanisme du modèle IA. Dans la mesure où son fonctionnement n’est pas maîtrisé, les performances ne seront pas au rendez-vous. L’opacité du mécanisme IA peut même exposer à des risques.

Des modèles IA performants sans deep learning

L’équipe de l’université de Jyväskylä travaille ainsi depuis six ans sur l’amélioration des procédés d’apprentissage profond. Leurs travaux consistaient notamment à explorer la piste de la réduction des données. L’objectif est de trouver un moyen pratique pour alimenter les LLM sans pour autant les noyer de données.

Les auteurs de la recherche pensent avoir trouvé la solution dans les applications linéaire et non-linéaire. Il s’agit d’un concept mathématique dont le perfectionnement a eu lieu du 17e au 18e siècle. Celui-ci s’appuie principalement sur la combinaison des fonctions et des équations différentielles.

Les applications linéaire et non-linéaire permettent ainsi de générer un nouvel ordre de modèles de langage. Il en résulte des LLM avec une structure beaucoup moins complexe. Par ailleurs, son fonctionnement ne requiert pas un énorme volume de données. Cela n’a pourtant aucun impact négatif sur la performance.

Les mathématiques du 18e siècle pour moderniser l’IA…

L’importance de l’intelligence artificielle dans la technologie moderne augmente rapidement. La compréhension et la vraie maîtrise des grands modèles de langage deviennent indispensables. Les chercheurs finlandais pensent que leur nouvelle méthode peut résoudre certains problèmes en lien avec le développement de l’intelligence artificielle.

En effet, plus le développement de l’IA sera simple et transparent, il sera davantage facile d’envisager son utilisation éthique. L’accent est également mis sur la dimension écologique du nouveau procédé. Des LLM plus simples requièrent beaucoup moins de ressources informatiques et sont moins énergivores.

Néanmoins, les chercheurs craignent le scepticisme des actuels principaux acteurs de l’IA. "Le deep learning occupe une place si importante dans la recherche, le développement de l’intelligence artificielle (…) Même si la science progresse, la communauté elle-même peut se montrer réticente au changement", explique l’un des auteurs de la recherche.

Comment l'humain va-t-il évoluer ?

Sélectionnés, réparés, greffés, augmentés... comment les humains vont-ils évoluer ? C'est notre Question de lecteur de la semaine.

"Comment allons-nous évoluer ?", nous demande Kim Fontaine sur notre page Facebook.  

"Il est certain que l’Homme continuera d’évoluer"

Très grande, le front haut, un cerveau énorme et des yeux globuleux. C’est ainsi que la science-fiction représente souvent notre descendance après des centaines de milliers d’années d’évolution. Une autre école la voit, au contraire, inchangée physiquement, car sa puissance technologique l’aura totalement soustraite aux "pressions" de l’environnement. Les deux visions sont également fantasmatiques. "Parce qu’il est impossible de prévoir l’évolution de notre espèce sur des centaines de milliers d’années, insiste Anne-Marie Guihard- Costa, directrice de l’unité Dynamique de l’évolution humaine du CNRS. Sauf à posséder une boule de cristal et connaître les événements – climatiques, épidémiologiques, etc. – qui se produiront d’ici là !"

Depuis l’ère industrielle, les pressions de sélection se sont néanmoins "relâchées". "Elles sont en grande partie contrecarrées par les progrès techniques et médicaux, poursuit la bio-anthropologue, qui ont entraîné en particulier une chute drastique de la mortalité infantile. Mais il est certain que l’Homme continuera d’évoluer."

Quelles sont les tendances prévisibles ? Même si la taille moyenne des populations a augmenté depuis plusieurs siècles grâce à une meilleure hygiène, une alimentation diversifiée ainsi qu’aux vaccinations (les infections ralentissent la croissance), elle se stabilisera sans doute autour de 1,85 mètre pour l’homme. Soumise à des contraintes mécaniques et osseuses, la stature devient en effet un handicap au-delà d’un certain seuil. Il est très peu probable, par ailleurs, que la taille de notre cerveau croisse de façon importante, parce qu’elle est étroitement liée à cette stature et que la bipédie contraint la largeur du bassin : les femmes ne pourraient accoucher de bébés à la trop grande boîte crânienne.

"Nous courons aussi le risque de continuer à grossir"

La taille des mâchoires devrait en revanche se réduire en raison d’une alimentation plus molle. L’augmentation des chevauchements dentaires et le fait qu’un tiers de l’humanité naît sans dents de sagesse résultent déjà de ces changements. "Nous courons aussi le risque de continuer à grossir, souligne Anne-Marie Guihard-Costa. Et pas seulement en raison d’une alimentation trop riche. On sait, à présent, que la pollution joue un rôle dans l’obésité, à travers des perturbateurs endocriniens qui modifieraient le métabolisme hormonal."

Tout aussi attendu, l’accroissement de la longévité. Au milieu des années 1970, l’espérance de vie moyenne était de 75 ans en Europe, avec des phénomènes de vieillissement qui commençaient vers 60 ans. Elle est aujourd’hui de 80 ans, avec une sénescence débutant autour de 75 ans. "La longévité continuera à croître, annonce ainsi Charles Susanne, professeur d’anthropologie et de génétique humaine à l’Université libre de Bruxelles, pour atteindre un pic estimé à 125 ans."

Certains tenants du "transhumanisme", courant de pensée très vivace aux États-Unis, estiment néanmoins que la convergence des nano et biotechnologies, de l’intelligence artificielle et des sciences cognitives permettra de modifier la nature humaine… et même d’échapper à notre condition de mortel ! "Sans tomber dans ce type d’utopie, note Charles Susanne, les avancées technologiques laissent entrevoir un Homme de plus en plus sélectionné génétiquement par la procréation médicalement assistée qui permet d’éliminer les embryons porteurs de maladies. Mais aussi de plus en plus augmenté, réparé, avec une pléiade de greffes et d’organes artificiels connectés entre eux."



 

La pompe biotique est un phénomène naturel qui a été mis en évidence par des chercheurs. L'étude la plus complète concernant la pompe biotique est celle conduite par une équipe scientifique russe, animée par  Anastassia Makarieva  et  Victor Gorshkov .

Le principe de ce phénomène  tient au mécanisme suivant :

1 Les espaces forestiers ont capables d'augmenter la capacité des sols à absorber l'eau de pluie en comparaison de surfaces faiblement végétalisées ou de simples surfaces agricoles. Les systèmes racinaires des arbres et la matière organique des sols forestiers permettent la pénétration de l'eau dans les terrains qui peuvent alors stocker plus. Dans un champ sans culture (comme souvent en hiver en France) l'eau après une forte pluie s'infiltre moins facilement dans le sol, reste en surface et s'évapore ou ruisselle plus rapidement vers les cours d'eau.

2 Les arbres régulent ensuite le retour de l'eau vers l'atmosphère par évapotranspiration. C'est le résultat d'un processus physico-chimique de la photosynthèse, qui absorbe le gaz carbonique et l'eau pour produire de l'oxygène et les matières organiques de l'arbre, bois et feuillages. Une partie de cette eau pompée du sol échappe à la photosynthèse et retourne à l'atmosphère par les stomates des feuilles ou des épines de résineux.

3 L'évaporation dans l'atmosphère au-dessus des massifs forestiers accentue les phénomènes de condensation et de restitution de la chaleur. Cet effet par conséquent peut créer une zone dépressionnaire sur les massifs.

4 Si le massif forestier se trouve proche d'une façade maritime, la dépression peut être plus importante qu'au-dessus de la mer et engendre donc une circulation de la mer vers l'intérieur des terres, qui peut aller au-delà de la simple brise de mer, phénomène diurne.

5 Si le massif forestier est très étendu, ou si plusieurs massifs forestiers se jouxtent vers l'intérieur des continents, le flux d'air chargé en eau se propage vers l'intérieur des continents, favorisant ainsi le transport de l'eau depuis les mers et océans.

6 Même en cas de masses d'air circulant naturellement des mers vers les terres, les forêts ont cette capacité de recharger l'atmosphère en eau pour la transporter plus loin.

L'ensemble de ce processus est  appelé pompe biotique .

Lorsque l'on procède à de vastes déforestations comme en Amazonie, on désamorce la pompe biotique, les prélèvements diminuent et on peut créer des zones désertiques. C'est ce que l'on observe en Amazonie, ou une diminution du rythme des prélèvements suite à l'abattage à grande échelle de la forêt.

On voit ainsi que la forêt peut influencer le climat en accompagnant le cycle de l'eau et en favorisant les prélèvements.  

 

De très faibles doses de LSD pourraient booster le cerveau

Les participants ont profité des avantages de cette drogue sans en percevoir les inconvénients.

(image : Les chercheurs affirment " qu'une complexité neuronale accrue n'est pas nécessaire, ou du moins pas suffisante pour altérer les états de conscience." )

Une nouvelle étude récente suggère que la prise régulière de psychédéliques en très faibles quantités pourrait procurer de nombreux avantages au cerveau, tant au niveau de la humeur que de la puissance cérébrale. Dans leurs recherches publiées dans la revue Neuropsychopharmacology le 29 janvier 2024, des scientifiques américains et allemands ont tenté des expériences de microdosages sur un groupe de vingt-et-un adultes en bonne santé.

Science Altert rappelle que le LSD, qui a été créé accidentellement dans les années 1930, est toujours une drogue interdite. On sait aujourd'hui que le LSD active certains récepteurs de sérotonine dans le cerveau, ce qui complexifie l'activité cérébrale. Cependant, les risques d'altération de la conscience obligent les scientifiques à un jeu d'équilibriste pour parvenir à une solution thérapeutique efficace. L'objectif est d'obtenir les effets positifs en s'affranchissant des problèmes de sécurité et d'éthique associés aux états de conscience altérés que provoquent les psychédéliques. Dans ce cas précis, les résultats ont montré que de faibles doses peuvent améliorer le bien-être à certains égards, notamment en diminuant la perception de la douleur.

Pour leur expérience, les chercheurs ont administré aux participants trois types de microdoses: soit un placebo, soit treize microgrammes de LSD, soit vingt-six microgrammes de LSD. En théorie, aucun de ces dosages n'est censé entraîner d'effets hallucinatoires sur le consommateur.

L'activité cérébrale des participants a ensuite été testée grâce à l'électroencéphalographie, au moment où les effets des drogues étaient censés être les plus forts. Les participants ont également dû remplir un questionnaire pour évaluer s'ils avaient ressenti des changements sur leur niveau de conscience.

Les résultats montrent que la microdose de vingt-six microgrammes de LSD augmentait la complexité neuronale du cerveau d'environ 12% par rapport à un placebo, le tout sans que la conscience des participants ne soit altérée. Ces derniers ont toutefois fait mention de légères augmentations de l'anxiété et d'excitation dans leurs ressentis.

Une expérience répétée sur d'autres drogues

Les chercheurs ont répété l'expérience dans deux autres groupes, en remplaçant les microdoses de LSD par des microdoses de THC dans l'un, et de méthamphétamine dans l'autre. Dans ces expériences, le THC a affecté la conscience des participants, ce qui n'était pas le cas de la méthamphétamine. Toutefois, et même si le THC a modifié le niveau de conscience, la complexité neuronale est restée inchangée. Dans leur rapport, les chercheurs expliquent que ces données permettent de prouver " qu'une complexité neuronale accrue n'est pas nécessaire, ou du moins pas suffisante pour altérer les états de conscience ".

En revanche, il est encore trop tôt pour arriver à une mesure précise et définitive des effets psychédéliques. L'étude en question repose sur un échantillon très restreint, et le neurologue Robin Carhart-Harris avance que des expériences de plus grande envergure sont nécessaires. Selon lui, il est encore trop tôt pour affirmer que des microdoses n'ont aucun impact sur la conscience de chacun. De plus, les risques liés à la consommation de LSD, même s'il s'agit de vingt-six microgrammes, sont encore difficiles à définir avec précision.

Conor Murray, qui a dirigé l'étude, estime aussi que des recherches supplémentaires sont nécessaires. Il espère qu'à l'avenir, l'augmentation de la complexité neuronale que lui et son équipe ont observée puisse se traduire par des solutions thérapeutiques adaptées aux personnes souffrant de troubles cognitifs et comportementaux.



 

Cette IA de Deepmind pourrait révolutionner les maths et " repousser les frontières de la connaissance humaine "

DeepMind vient de frapper un grand coup : le laboratoire d'IA de Google a annoncé en janvier avoir développé AlphaGeometry, une intelligence artificielle révolutionnaire capable de rivaliser avec les médaillés d'or des Olympiades internationales dans la résolution de problèmes de géométrie. Si cela ne vous parle pas, sachez que les médailles Fields - Terence Tao, Maryam Mirzakhani et Grigori Perelman - ont tous les trois été médaillés d'or lors de cette compétition annuelle de mathématiques qui fait s'affronter les meilleurs collégiens et lycéens du monde. Or, AlphaGeometry a résolu avec succès 25 des 30 problèmes de géométrie de l'Olympiade, se rapprochant ainsi du score moyen des médaillés d'or humains. C'est 15 de plus que son prédécesseur. Mais comment les scientifiques de DeepMind ont-ils accompli un tel exploit ?

L'approche neuro-symbolique, la petite révolution de l'IA

AlphaGeometry est le fruit d'une approche neuro-symbolique, combinant un modèle de langage neuronal (MLN) et un moteur de déduction symbolique (MDS).

Les MLN sont des réseaux de neurones artificiels entraînés sur de vastes ensembles de données textuelles. Ils sont capables d'apprendre et de reconnaître des schémas et des structures dans les données textuelles, ce qui leur permet de générer du texte cohérent et de comprendre le langage naturel. Les MDS sont, pour leur part, particulièrement efficaces pour traiter des problèmes qui nécessitent une manipulation formelle des symboles et des règles logiques.

L'approche neuro-symbolique permet de faire travailler ces deux composantes en tandem : dans le cadre d'AlphaGeometry, le MLN prédit des constructions géométriques potentiellement utiles, puis le MDS utilise ces prédictions pour guider la résolution du problème. Cette combinaison offre à l'IA les capacités intuitives des réseaux de neurones et la rigueur logique des moteurs de déduction symbolique, ce qui lui permet de résoudre efficacement des problèmes de géométrie complexes.

Pour surmonter le manque de problèmes mathématiques de niveau Olympiades qui auraient dû servir de données d'entraînement à AlphaGeometry, les chercheurs ont développé une méthode innovante de génération de données synthétiques à grande échelle, permettant au génial bébé de DeepMind de s'entraîner sur un ensemble de 100 millions d'exemples uniques.

(Image : Alphageometry résoud un problème simple...) 

Mission : repousser les frontières de la connaissance

Cette réalisation marque une avancée significative dans le développement de systèmes d'IA capables de raisonner et de résoudre des problèmes mathématiques complexes, rapportent les chercheurs de DeepMind dans un article paru dans Nature en février dernier. Bien que présentant des résultats impressionnants, AlphaGeometry se heurte tout de même à quelques défis, notamment celui de s'adapter à des scénarios mathématiques de plus en plus complexes et à mobiliser ses compétences dans des domaines mathématiques autres que la géométrie. 

Malgré tout, cette avancée ouvre la voie à d'extraordinaires possibilités dans les domaines des mathématiques, des sciences et de l'IA. Ses créateurs ne cachent d'ailleurs pas leur ambition : " Notre objectif à long terme reste de construire des IA capables de transférer leurs compétences et leurs connaissances dans tous les domaines mathématiques en développant la résolution de problèmes et le raisonnement sophistiqués dont dépendront les systèmes d'IA généraux ", assènent Trieu Trinh et Thang Luong, les responsables du projet dans un communiqué. 

Le ton est donné : autrement dit, les systèmes d'IA développés par DeepMind doivent acquérir des capacités de résolution de problèmes sophistiquées et de raisonnement, ce qui implique la capacité à identifier des schémas, à formuler des hypothèses, à déduire des conclusions et à prendre des décisions logiques dans des contextes variés. Le tout en " repoussant les frontières de la connaissance humaine ". Très ambitieux, mais peut-être pas impossible.

Une exoplanète tout juste découverte stupéfie les astronomes : "Le système le plus bizarre de tous les temps"

Elle s'appelle 2M1510 (AB) b et son nom n'est pas le seul élément étonnant de cette découverte purement fortuite.

(Image : En bleu, les trajectoires des deux étoiles du système. En orange, la trajectoire de la planète en question.)

On en connaît certaines avec des vents supersoniques, d’autres en forme de ballon de rugby, voire régulièrement arrosées de pluie de verre à l’horizontale (oui oui). Mais cette fois, les chercheurs des universités de Birmingham, Cambridge, Paris et Coimbra ont découvert une exoplanète " d’un genre inconnu ", comme ils le disent eux-mêmes. 

Nommée 2M1510 (AB) b, elle regroupe plusieurs caractéristiques extrêmement rares. Couplées, cela donne un cocktail encore jamais vu par l’être humain. L’observatoire européen austral (ESO), n’hésite pas à qualifier la découverte de « système planétaire le plus bizarre de tous les temps ». 

De surprises en surprises

Contrairement à la Terre, qui ne dispose que d’une étoile (notre Soleil), 2M1510 (AB) b orbite autour de deux étoiles, comme Tatooine dans Star Wars. Ce n’est pas inédit en soi, mais c’est assez rare pour être signalé : on a à peine confirmé l’existence d’une vingtaine de planètes à double étoiles dans tout ce qui a déjà été observé.

De plus, les deux étoiles en question, 2M1510 A et 2M1510 B, sont des naines brunes. Il s’agit d’objets plus grands que des planètes géantes gazeuses comme Jupiter, mais trop petits pour être des étoiles proprement dites comme notre Soleil.

En résumé : elles ne produisent que très peu de chaleur (toutes proportions gardées) et n’émettent pas beaucoup de lumière. Vulgairement, on peut parfois les qualifier d’étoiles " ratées ". Même avec deux " soleils ", pas de flamboyant double lever du jour sur 2M1510 (AB) b.

D’ailleurs, regardées depuis la Terre, les deux naines brunes s’éclipsent régulièrement l’une l’autre, formant ainsi ce que les astronomes appellent une binaire à éclipses. 

Dit comme ça, cela paraît très technique. Et ça l’est. Eh bien si, en plus, on vous disait qu’il y a une troisième caractéristique quasiment jamais vue par l’être humain. 

On le sait, la Terre tourne autour du Soleil sur un axe quasi horizontal, l’équateur. C’est le cas de la plupart des planètes et exoplanètes découvertes à ce jour. 

Eh bien 2M1510 (AB) b, elle, orbite plus ou moins à la verticale. On parle d’orbite " polaire ", et c’est la première fois qu’une exoplanète avec une telle orbite est observée autour d’un système binaire de naines brunes.

Ce système est incroyablement rare : il s'agit seulement de la deuxième paire de naines brunes à éclipses connue à ce jour, et il contient la première exoplanète jamais découverte sur une trajectoire perpendiculaire à l'orbite de ses deux étoiles hôtes. Les auteurs de Evidence for a polar circumbinary exoplanet orbiting a pair of eclipsing brown dwarfsDans le communiqué de presse de l'ESO, observatoire européen austral

Découverte fortuite 

" Une planète en orbite non seulement autour d’un système binaire, mais d’un système binaire composé de deux naines brunes, et qui plus est sur une orbite polaire, c’est vraiment incroyable et passionnant ", s’enthousiasme Amaury Triaud, co-auteur de l’étude et professeur à l’Université de Birmingham.

Enthousiasme d’autant plus compréhensible quand on sait que la découverte a été faite de manière fortuite, alors que les scientifiques ne cherchaient pas du tout une telle planète ou une telle configuration orbitale.

Reste maintenant à étudier toutes les données possibles pour mieux comprendre ce système d’un nouveau genre.