Les yeux des mollusques révèlent à quel point l'évolution future dépend du passé

Les systèmes visuels d'un groupe obscur de mollusques fournissent un exemple naturel rare d'évolution dépendante du chemin, dans lequel une bifurcation critique dans le passé des créatures a déterminé leur avenir évolutif.

(photo : Les systèmes visuels des chitons, un type de mollusque marin, représentent un rare exemple réel d’évolution dépendante du chemin – où l’histoire d’une lignée façonne irrévocablement sa trajectoire future.)

Les biologistes se sont souvent demandé ce qui se passerait s'ils pouvaient rembobiner la bande de l'histoire de la vie et laisser l'évolution se dérouler à nouveau. Les lignées d’organismes évolueraient-elles de manière radicalement différente si on leur en donnait la possibilité ? Ou auraient-ils tendance à développer les mêmes types d’yeux, d’ailes et d’autres traits adaptatifs parce que leurs histoires évolutives précédentes les avaient déjà envoyés sur certaines voies de développement ?

Un nouvel article publié aujourd'hui dans Science décrit un cas test rare et important pour cette question, qui est fondamentale pour comprendre comment l'évolution et le développement interagissent. Une équipe de chercheurs de l'Université de Californie à Santa Barbara l'a découvert alors qu'elle étudiait l'évolution de la vision chez un groupe obscur de mollusques appelés chitons. Dans ce groupe d’animaux, les chercheurs ont découvert que deux types d’yeux – les ocelles et les yeux en coquille – ont chacun évolué deux fois indépendamment. Une lignée donnée peut évoluer vers un type d’œil ou vers l’autre, mais jamais les deux.

Curieusement, le type d’œil d’une lignée était déterminé par une caractéristique plus ancienne apparemment sans rapport : le nombre de fentes dans l’armure du chiton. Cela représente un exemple concret d' " évolution dépendante du chemin ", dans lequel l'histoire d'une lignée façonne irrévocablement sa trajectoire évolutive future. Les moments critiques dans une lignée agissent comme des portes à sens unique, ouvrant certaines possibilités tout en fermant définitivement d’autres options.

"C'est l'un des premiers cas où nous avons pu observer une évolution dépendante du cheminement", a déclaré Rebecca Varney , chercheuse postdoctorale au laboratoire de Todd Oakley à l'UCSB et auteur principal du nouvel article. Bien qu’une évolution dépendante du chemin ait été observée chez certaines bactéries cultivées en laboratoire, " montrer cela dans un système naturel était une chose vraiment excitante ".

"Il y a toujours un impact de l'histoire sur l'avenir d'un trait particulier", a déclaré Lauren Sumner-Rooney , qui étudie les systèmes visuels des invertébrés à l'Institut Leibniz pour les sciences de l'évolution et de la biodiversité et n'a pas participé à la nouvelle étude. "Ce qui est particulièrement intéressant et passionnant dans cet exemple, c'est que les auteurs semblent avoir identifié le moment où se produit cette division."

Pour cette raison, les chitons "sont susceptibles d'entrer dans les futurs manuels sur l'évolution" comme exemple d'évolution dépendante du chemin, a déclaré Dan-Eric Nilsson, un écologiste visuel à l'Université de Lund en Suède qui n'a pas participé à la recherche.

Les chitons, petits mollusques qui vivent sur les roches intertidales et dans les profondeurs marines, ressemblent à de petits réservoirs protégés par huit plaques de coquille – un plan corporel resté relativement stable pendant environ 300 millions d'années. Loin d'être des armures inertes, ces genres de plaques d'obus sont fortement décorées d'organes sensoriels qui permettent aux chitons de détecter d'éventuelles menaces.

(photo : Chiton tuberculatus , qui vit sur les côtes rocheuses des Caraïbes, utilise de nombreux ocelles pour obtenir une vision spatiale. Les chitons ont développé des ocelles à deux reprises au cours de leur histoire évolutive.)

Les organes sensoriels sont de trois types. Tous les chitons ont des esthètes (aesthetes : récepteur tout-en-un extrêmement synesthésique qui permet de détecter la lumière ainsi que les signaux chimiques et mécaniques de l'environnement.)

Certains chitons possèdent également un système visuel approprié : soit des milliers d'ocelles sensibles à la lumière, soit des centaines d'yeux en forme de coquille plus complexes, dotés d'un cristallin et d'une rétine permettant de capturer des images grossières. Les animaux dotés d'yeux en forme de coquille peuvent détecter les prédateurs imminents, en réponse à quoi ils se cramponnent fermement au rocher.

Pour comprendre comment cette variété d’yeux de chiton a évolué, une équipe de chercheurs dirigée par Varney a examiné les relations entre des centaines d’espèces de chiton. Ils ont utilisé une technique appelée capture d'exome pour séquencer des sections stratégiques d'ADN provenant d'anciens spécimens de la collection de Doug Eernisse , spécialiste du chiton à la California State University, Fullerton. Au total, ils ont séquencé l’ADN de plus de 100 espèces soigneusement sélectionnées pour représenter toute l’étendue de la diversité des chitons, assemblant ainsi la phylogénie (ou l’arbre des relations évolutives) la plus complète à ce jour pour les chitons.

Ensuite, les chercheurs ont cartographié les différents types d’yeux sur la phylogénie. Les chercheurs ont observé que la première étape avant l’évolution des yeux en coquille ou des ocelles était une augmentation de la densité des esthètes sur la coquille. Ce n’est qu’alors que des yeux plus complexes pourraient apparaître. Les taches oculaires et les yeux en coquille ont chacun évolué à deux reprises au cours de la phylogénie, ce qui représente deux instances distinctes d'évolution convergente.

Indépendamment, les chitons ont fait évoluer les yeux - et, à travers eux, ce que nous pensons être probablement quelque chose comme la vision spatiale - à quatre reprises, ce qui est vraiment impressionnant", a déclaré M. Varney. 

" Cette évolution s'est faite incroyablement rapidement ". Les chercheurs ont estimé que chez le genre néotropical Chiton, par exemple, les yeux ont évolué en l'espace de 7 millions d'années seulement, soit un clin d'œil à l'échelle de l'évolution.

Les résultats ont surpris les chercheurs. "Je pensais qu'il s'agissait d'une évolution progressive de la complexité, passant des esthètes à un système d'ocelles et à des yeux en forme de coquille - une progression très satisfaisante", a déclaré Dan Speiser , écologiste visuel à l'Université de Caroline du Sud et co-auteur d'un article. auteur. " Au lieu de cela, il existe plusieurs chemins vers la vision."

Mais pourquoi certaines lignées ont-elles développé des yeux en coquille plutôt que des ocelles ? Au cours d'un trajet de six heures en voiture depuis une conférence à Phoenix jusqu'à Santa Barbara, Varney et Oakley ont commencé à développer l'hypothèse selon laquelle le nombre de fentes dans la coquille d'un chiton pourrait être la clé de l'évolution de la vision du chiton.

Toutes les structures sensibles à la lumière sur la coquille du chiton, a expliqué Varney, sont attachées à des nerfs qui passent à travers les fentes de la coquille pour se connecter aux nerfs principaux du corps. Les fentes fonctionnent comme des organisateurs de câbles, regroupant les neurones sensoriels. Plus il y a de fentes plus il y les ouvertures par lesquelles les nerfs peuvent passer.

Il se trouve que le nombre de fentes est une information standard qui est enregistrée chaque fois que quelqu'un décrit une nouvelle espèce de chiton. " L'information était disponible, mais sans le contexte d'une phylogénie sur laquelle la cartographier, elle n'avait aucune signification ", a déclaré Varney. " Alors je suis allé voir ça et j'ai commencé à voir ce modèle."

Varney a constaté qu'à deux reprises, indépendamment, des lignées comportant 14 fentes ou plus dans la plaque céphalique ont développé des ocelles. Et deux fois, indépendamment, des lignées comportant 10 fentes ou moins ont développé des yeux en coquille. On se rend ainsi compte que le nombre de fentes verrouillées et le type d'yeux pouvaient évoluer : un chiton avec des milliers d'ocelles a besoin de plus de fentes, tandis qu'un chiton avec des centaines d'yeux en coquille en a besoin de moins. En bref, le nombre de fentes dans la  coquille déterminait l’évolution du système visuel des créatures.

Les résultats conduisent vers une nouvelle série de questions. Les chercheurs étudient activement pourquoi le nombre de fentes limite le type d'œil dans son évolution. Pour répondre à cette question, il faudra travailler à élucider les circuits des nerfs optiques et la manière dont ils traitent les signaux provenant de centaines ou de milliers d’yeux.

Alternativement, la relation entre le type d’œil et le nombre de fentes pourrait être déterminée non pas par les besoins de vision mais par la manière dont les plaques se développent et se développent dans différentes lignées, a suggéré Sumner-Rooney. Les plaques de coquille se développent du centre vers l'extérieur par accrétion, et des yeux sont ajoutés tout au long de la vie du chiton à mesure que le bord se développe. " Les yeux les plus anciens sont ceux au centre de l'animal, et les plus récents sont ajoutés sur les bords. ", a déclaré Sumner-Rooney. En tant que chiton, " vous pourriez commencer votre vie avec 10 yeux et finir votre vie avec 200 ".

Par conséquent, le bord de croissance d'une plaque de carapace doit laisser des trous pour les yeux nouceaux – de nombreux petits trous pour les ocelles, ou moins de trous plus grands pour les yeux de la coquille. Des trous trop nombreux ou trop grands pourraient affaiblir une coque jusqu'à son point de rupture, de sorte que des facteurs structurels pourraient limiter les possibilités pour cest yeux.

Il reste beaucoup à découvrir sur la façon dont les chitons voient le monde, mais en attendant, leurs yeux sont prêts à devenir le nouvel exemple préféré des biologistes d'évolution dépendante du chemin, a déclaré Nilsson. "Les exemples de dépendance au chemin qui peuvent être vraiment bien démontrés, comme dans ce cas, sont rares - même si le phénomène n'est pas seulement courant, c'est la manière standard dont les choses se produisent."



 

Grande entrevue avec Geoffrey Hinton Nobel… et lanceur d’alerte

Comment lancer la conversation avec celui qu’on surnomme le parrain de l’intelligence artificielle (IA), Geoffrey Hinton, lauréat du plus récent prix Nobel de physique, quand il apparaît sur notre écran d’ordinateur ?

Et pourquoi pas en parlant de parties d’échecs et du jeu de go ?

Je m’explique. Nous avons abordé une question qui divise les experts : l’intelligence artificielle fait-elle preuve de créativité ?

Geoffrey Hinton a une position sans ambiguïté au sujet de ceux qui pensent que ce n’est pas le cas.

" Je pense que la plupart de ces gens croient que nous avons une source interne magique [de créativité] que des objets matériels ne pourraient pas avoir. Et je pense que c’est de la foutaise ", lance-t-il.

" Je pense que l’IA sera plus créative que les humains, ajoute l’expert. Elle ne l’est pas encore, mais elle le sera. "

Je lui ai appris que l’historien israélien Yuval Noah Harari aborde l’enjeu de la créativité de l’IA dans son plus récent essai, Nexus, en racontant la façon dont un ordinateur (baptisé AlphaGo) a battu le champion mondial du jeu de go en 2016.

" ll parle du coup 37, je suppose ", réplique rapidement le septuagénaire – l’évènement lui est visiblement familier.

— Exactement ! C’est, pour lui, un exemple de créativité. Pour vous aussi ?

— Oh, c’est de la créativité extrême ! Je comprends mieux les échecs que le go. Mais AlphaGo fait des mouvements à la fois très créatifs et judicieux. 

Ce coup, qui a permis à l’ordinateur de vaincre l’humain, est passé à l’histoire. Parce qu’il était si inédit qu’il a surpris tout le monde. Et parce qu’il prouvait que l’IA, pour triompher, avait su élaborer une stratégie à laquelle l’humain n’avait jamais pensé auparavant – et il y joue depuis plus de 2000 ans.

" Et l’intelligence artificielle est beaucoup plus créative qu’un humain aux échecs ", ajoute Geoffrey Hinton.

(Photo _ On a décerné l’an dernier le Nobel de physique à Geoffrey Hinton - conjointement avec l’Américain John Hopfield - pour ses travaux sur les réseaux neuronaux artificiels, qui s’inspirent du fonctionnement de notre cerveau.)

Ces travaux sont à la source des développements spectaculaires de l’intelligence artificielle ces dernières années.

Certains remettent en question l’utilisation du mot « intelligence » quand on parle d’" intelligence artificielle ", ai-je fait remarquer à Geoffrey Hinton.

Son avis est également très ferme à ce sujet.

" Bien sûr que c’est intelligent. Ça peut résoudre des problèmes de raisonnement. Ça peut résoudre des problèmes mathématiques. Ça peut écrire un code informatique. Toutes les choses que vous auriez pu penser utiliser pour évaluer si une personne est intelligente ", dit-il.

Un modèle d’intelligence artificielle va en fait " comprendre les chaînes de mots en convertissant chaque mot en certaines caractéristiques et en apprenant comment ces caractéristiques doivent interagir ", explique ce professeur émérite de l’Université de Toronto.

" C’est notre principale forme de compréhension des choses, ajoute-t-il. Non pas le raisonnement logique, mais ce que nous appelons l’intuition, qui consiste essentiellement à voir des analogies avec des centaines de choses que nous avons vues auparavant. "

Non seulement l’intelligence artificielle fait bel et bien déjà preuve d’intelligence, selon lui, mais nous n’avons encore rien vu.

C’est pourquoi, depuis qu’il a quitté Google au printemps 2023 après y avoir travaillé pendant une décennie (" parce qu’à 75 ans, je ne pouvais programmer aussi bien qu’avant et je trouvais ça frustrant ", dit-il), il passe le plus clair de son temps à sonner l’alarme.

Geoffrey Hinton est persuadé que l’IA va générer bon nombre de retombées positives, souligne-t-il. En santé, en éducation et dans le domaine environnemental pour lutter contre les changements climatiques, par exemple.

Mais il estime en contrepartie que nous devrions nous démener pour trouver des solutions à la menace qu’elle pose pour l’humanité.

" La plupart des experts en IA que je connais – les vrais experts, ceux qui comprennent comment elle fonctionne, qui l’ont développée – sont convaincus qu’elle deviendra beaucoup plus intelligente que nous. Pas un peu plus intelligente. Beaucoup plus intelligente. Ça va se produire, à moins que nous ne fassions d’abord exploser le monde ", lance-t-il avec une bonne dose d’humour noir.

C’est ce qu’il qualifie de " superintelligence " et que d’autres décrivent comme " l’intelligence artificielle générale ".

Et c’est cette étape qu’il craint.

Pour illustrer le danger pour l’espèce humaine que peut poser une IA " beaucoup plus intelligente que nous ", l’informaticien me demande d’imaginer une pièce remplie d’enfants de 3 ans, qui ont un adulte comme employé.

" Si l’adulte décide de prendre le contrôle, ce n’est pas si difficile. Il suffit de leur offrir des bonbons gratuits pendant une semaine, et le tour est joué. L’IA sera aussi douée pour nous manipuler que nous le sommes pour manipuler des enfants de 3 ans ", résume-t-il.

Geoffrey Hinton a-t-il des exemples concrets de façons dont ça pourrait mal tourner, dans de telles circonstances, pour les humains ?

" Voici la meilleure analogie que je puisse faire. Imaginez que vous avez un bébé tigre très mignon. Qu’est-ce qui va se passer ensuite ?

— Il va grandir…

— Oui, et il deviendra beaucoup, beaucoup plus fort que vous. Il sera donc capable de vous tuer en quelques secondes s’il le souhaite.

— C’est vrai.

— Alors la seule raison pour laquelle vous auriez un bébé tigre et vous le laisseriez grandir, c’est si vous aviez la ferme conviction que vous pouvez l’empêcher de vouloir vous tuer. "

C’est cette conviction que nous n’avons pas encore dans le cas de l’intelligence artificielle.

" Si l’IA veut vous faire du mal, ce sera facile. Nous n’avons pas besoin d’énumérer les différentes façons de le faire. Il y a tellement de façons différentes ", lance-t-il.

A-t-il en tête les armes entièrement autonomes, qu’on décrit souvent comme des " robots tueurs " ?

Non, car pour lui, c’est " une menace très grave " à court terme, mais elle n’est pas existentielle.

La distinction est très simple. La menace vient-elle d’agents malveillants utilisant l’IA ? Ou la menace vient-elle du fait que l’IA elle-même se transforme en agent malveillant ? La menace dont je parle est la transformation de l’IA elle-même en ce que nous appellerions un agent malveillant.

" J’ai choisi pour ma part de me concentrer sur la menace existentielle à long terme parce que beaucoup de gens disaient que c’était de la science-fiction. Et j’ai décidé d’utiliser ma réputation pour faire savoir que ce n’est pas de la science-fiction ", résume l’expert.

La fin de l’entrevue approche et, forcément, nous passons à l’étape des solutions potentielles.

Geoffrey Hinton n’a pas de réponse formelle à ce sujet, mais il a un avis éclairé.

Il constate que les grandes entreprises qui sont responsables des développements de l’IA " sont engagées envers leurs actionnaires à gagner le plus d’argent possible et n’ont aucune obligation de se préoccuper de la sécurité ".

Il estime par conséquent que les gouvernements devraient forcer ces entreprises à consacrer une part beaucoup plus importante de leurs ressources à la sécurité.

" Nous ne connaissons pas les solutions. Mais il serait stupide que l’humanité s’éteigne parce que nous n’avons pas pris la peine de les chercher ", lance-t-il.

" Nous devrions faire appel aux meilleurs jeunes chercheurs pour qu’ils se concentrent sur cette question, ajoute le septuagénaire. Les vieux comme moi ne vont pas trouver la solution. Mon rôle est de plaider pour que les gens tentent d’y parvenir. "

Découvrez les formes modulaires, la " cinquième opération fondamentale " des mathématiques

Les formes modulaires sont l’un des objets les plus beaux et les plus mystérieux des mathématiques. Quels sont-ils ?

" Il existe cinq opérations fondamentales en mathématiques ", aurait déclaré le mathématicien allemand Martin Eichler. " Addition, soustraction, multiplication, division et formes modulaires. "

Une partie du gag bien sûr, c’est que l’un d’entre eux n’est pas comme les autres. Les formes modulaires sont des fonctions beaucoup plus compliquées et énigmatiques, et les étudiants ne les rencontrent généralement pas avant leurs études supérieures. Mais " il y a probablement moins de domaines mathématiques où ils n'ont pas d'applications que là où ils en ont ", a déclaré Don Zagier , mathématicien à l'Institut de mathématiques Max Planck de Bonn, en Allemagne. Chaque semaine, de nouveaux articles étendent leur portée à la théorie des nombres, à la géométrie, à la combinatoire, à la topologie, à la cryptographie et même à la théorie des cordes.

Elles sont souvent décrites comme des fonctions qui satisfont des symétries si frappantes et si élaborées qu’elles ne devraient pas être possibles. Les propriétés associées à ces symétries rendent les formes modulaires extrêmement puissantes. C’est ce qui a fait d’elles des acteurs clés dans la preuve historique du dernier théorème de Fermat en 1994. C'est ce qui les a placés au cœur des travaux plus récents sur l'emballage des sphères . Et c'est ce qui les rend désormais cruciales pour le développement continu d'une " théorie mathématique du tout " Nommée programme de Langlands .

Mais que sont-elles ?

Symétries infinies

Pour comprendre une forme modulaire, il est utile de réfléchir d’abord à des symétries plus familières.

(...)

"Les formes modulaires ressemblent aux fonctions trigonométriques, mais sous stéroïdes", a-t-il ajouté. Ils satisfont une infinité de symétries " cachées ".

L'univers complexe

Les fonctions ne peuvent pas faire grand-chose lorsqu'elles sont définies en termes de nombres réels, c'est-à-dire des valeurs qui peuvent être exprimées sous forme décimale conventionnelle. En conséquence, les mathématiciens se tournent souvent vers les nombres complexes, qui peuvent être considérés comme des paires de nombres réels. Tout nombre complexe est décrit en termes de deux valeurs : une composante " réelle " et une composante " imaginaire ", qui est un nombre réel multiplié par la racine carrée de −1 (que les mathématiciens écrivent comme je).

Tout nombre complexe peut donc être représenté comme un point dans un plan à deux dimensions.

Il est difficile de visualiser les fonctions des nombres complexes, c’est pourquoi les mathématiciens se tournent souvent vers la couleur. Par exemple, vous pouvez colorer le plan complexe pour qu'il ressemble à une roue arc-en-ciel. La couleur de chaque point correspond à son angle en coordonnées polaires. Directement à droite du centre, là où les points ont un angle de 0 degré, vous obtenez du rouge. À 90 degrés, ou vers le haut, les points sont de couleur vert vif. Et ainsi de suite. Enfin, les courbes de niveau marquent les changements de taille ou d'ampleur, comme sur une carte topographique.

(...) (partie supprimée, voir pour plus sur le lien qui précède)

Le domaine fondamental

Pour ce faire, il est utile d’essayer de simplifier la façon dont nous envisageons ces fonctions complexes.

En raison des symétries de la forme modulaire, vous pouvez calculer la fonction entière sur la base d'un seul petit groupe d'entrées, situé dans une région du plan appelée domaine fondamental. Cette région ressemble à une bande montant à partir de l’axe horizontal avec un trou semi-circulaire découpé dans son fond.

Si vous savez comment la fonction se comporte là-bas, vous saurez ce qu'elle fait partout ailleurs. Voici comment:

Des transformations spéciales copient un fragment du plan complexe, appelé domaine fondamental, dans une infinité d’autres régions. Puisqu’une forme modulaire est définie en termes de ces transformations, si vous savez comment elle se comporte dans le domaine fondamental, vous pouvez facilement comprendre comment elle se comporte

(...) (partie supprimée, voir liens précédents pour plus). 

Espaces contrôlés

Dans les années 1920 et 1930, le mathématicien allemand Erich Hecke a développé une théorie plus approfondie autour des formes modulaires. Surtout, il s’est rendu compte qu’elles existaient dans certains espaces – des espaces avec des dimensions spécifiques et d’autres propriétés. Il a compris comment décrire concrètement ces espaces et les utiliser pour relier différentes formes modulaires entre elles.

Cette prise de conscience a inspiré de nombreuses mathématiques des XXe et XXIe siècles.

Pour comprendre comment, considérons d’abord une vieille question : de combien de façons peut-on écrire un entier donné comme la somme de quatre carrés ? Il n’y a qu’une seule façon d’écrire zéro, par exemple, alors qu’il existe huit façons d’exprimer 1, 24 façons d’exprimer 2 et 32 ​​façons d’exprimer 3. Pour étudier cette séquence — 1, 8, 24, 32 et ainsi de suite — les mathématiciens l'ont codé dans une somme infinie appelée fonction génératrice :

1+8q+24q2+32q3+24q4+48q5+…

Il n'existait pas nécessairement de moyen de connaître le coefficient de, disons, q174 devrait être – c’était précisément la question à laquelle ils essayaient de répondre. Mais en convertissant la séquence en fonction génératrice, les mathématiciens pourraient appliquer des outils issus du calcul et d’autres domaines pour en déduire des informations. Ils pourraient, par exemple, trouver un moyen d’approcher la valeur de n’importe quel coefficient.

Mais il s’avère que si la fonction génératrice est une forme modulaire, vous pouvez faire bien mieux : vous pouvez mettre la main sur une formule exacte pour chaque coefficient.

"Si vous savez qu'il s'agit d'une forme modulaire, alors vous savez tout", a déclaré Jan Bruinier de l'Université technique de Darmstadt en Allemagne.

En effet, les symétries infinies de la forme modulaire ne sont pas seulement belles à regarder : " elles sont si contraignantes ", a déclaré Larry Rolen de l'Université Vanderbilt, qu'elles peuvent être transformées en " un outil pour prouver automatiquement les congruences et les identités entre des choses. "

Les mathématiciens et les physiciens codent souvent des questions intéressantes en générant des fonctions. Ils voudront peut-être compter le nombre de points sur des courbes spéciales ou le nombre d’états dans certains systèmes physiques. "Si nous avons de la chance, alors ce sera une forme modulaire", a déclaré Claudia Alfes-Neumann , mathématicienne à l'université de Bielefeld en Allemagne. Cela peut être très difficile à prouver, mais si vous le pouvez, alors " la théorie des formes modulaires est si riche qu’elle vous offre des tonnes de possibilités pour étudier ces coefficients [de séries] ".

Blocs de construction

Toute forme modulaire va paraître très compliquée. Certaines des plus simples – qui sont utilisées comme éléments de base pour d’autres formes modulaires – sont appelées séries Eisenstein.

Vous pouvez considérer une série d’Eisenstein comme une somme infinie de fonctions. Pour déterminer chacune de ces fonctions, utilisez les points sur une grille 2D infinie :

(...) (partie images et schémas supprimée, voir liens pour plus. )

Le jeu continue

L'étude des formes modulaires a conduit à un flot de triomphes mathématiques. Par exemple, des travaux récents sur l'empilement de sphères, pour lesquels la mathématicienne ukrainienne Maryna Viazovska a remporté la médaille Fields l'année dernière , ont utilisé des formes modulaires. " Quand j'ai vu ça, j'ai été assez surprise ", a déclaré Bruinier. " Mais d'une manière ou d'une autre, ça marche. "

Les formes modulaires se sont révélées liées à un objet algébrique important appelé groupe de monstres. Elles ont été utilisées pour construire des types spéciaux de réseaux appelés graphes d'expansion, qui apparaissent en informatique, en théorie des communications et dans d'autres applications. Ils ont permis d'étudier des modèles potentiels d'interactions de particules en théorie des cordes et en physique quantique.

Le plus célèbre peut-être est que la preuve du dernier théorème de Fermat de 1994 reposait sur des formes modulaires. Le théorème, largement considéré comme l'un des problèmes les plus importants de la théorie des nombres, stipule qu'il n'existe pas trois entiers non nuls a , b et c qui satisfont à l'équation an+bn=cn si n est un nombre entier supérieur à 2. Le mathématicien Andrew Wiles l'a prouvé en supposant le contraire – qu'une solution à l'équation existe – puis en utilisant des formes modulaires pour montrer qu'une telle hypothèse doit conduire à une contradiction.

Il a d’abord utilisé sa solution supposée pour construire un objet mathématique appelé courbe elliptique. Il a ensuite montré qu'on peut toujours associer une forme modulaire unique à une telle courbe. Cependant, la théorie des formes modulaires dictait que dans ce cas, cette forme modulaire ne pouvait pas exister. "C'est trop beau pour être vrai", a déclaré Voight. Ce qui signifiait, à son tour, que la solution supposée ne pouvait pas exister – confirmant ainsi le dernier théorème de Fermat.

Non seulement cela a résolu un problème vieux de plusieurs siècles ; cela a également permis de mieux comprendre les courbes elliptiques, qui peuvent être difficiles à étudier directement (et qui jouent un rôle important dans la cryptographie et les codes correcteurs d'erreurs).

Cette démonstration a également mis en lumière un pont entre la géométrie et la théorie des nombres. Ce pont a depuis été élargi dans le programme Langlands,  un plus grand ensemble de connexions entre les deux domaines – et sujet d'un des efforts de recherche centraux des mathématiques contemporaines. Les formes modulaires ont également été généralisées dans d'autres domaines, où leurs applications potentielles commencent tout juste à être reconnues.

Elles continuent d’apparaître partout en mathématiques et en physique, parfois de manière assez mystérieuse. "Je regarde dans un article sur les trous noirs", a déclaré Steve Kudla de l'Université de Toronto, "et j'y trouve des formes modulaires qui sont mes amies. Mais je ne sais pas pourquoi elles  sont là.

"D'une manière ou d'une autre", a-t-il ajouté, "les formes modulaires capturent certaines des symétries les plus fondamentales du monde".



 

La conscience est un continuum et les scientifiques commencent à le mesurer

Une nouvelle technique aide les anesthésiologistes à suivre les changements dans les états de conscience

Que signifie être conscient ? Les gens réfléchissent et écrivent sur cette question depuis des millénaires. Pourtant, de nombreux aspects de l’esprit conscient restent un mystère, notamment la manière de le mesurer et de l’ évaluer. Qu'est-ce qu'une unité de conscience ? Existe-t-il différents niveaux de conscience ? Qu'arrive-t-il à la conscience pendant le sommeil, le coma et l'anesthésie générale ?

En tant qu’anesthésiologistes, nous réfléchissons souvent à ces questions. Nous promettons chaque jour aux patients qu’ils seront déconnectés du monde extérieur et de leurs pensées intérieures pendant l’opération, qu’ils ne conserveront aucun souvenir de l’expérience et qu’ils ne ressentiront aucune douleur. Ainsi, l’anesthésie générale a permis d’énormes progrès médicaux, depuis les réparations vasculaires microscopiques jusqu’aux greffes d’organes solides.

En plus de leur impact considérable sur les soins cliniques, les anesthésiques sont devenus de puissants outils scientifiques pour sonder les questions relatives à la conscience. Ils nous permettent d’induire des changements profonds et réversibles dans les états de conscience et d’étudier les réponses cérébrales lors de ces transitions.

Mais l’un des défis auxquels sont confrontés les anesthésiologistes est de mesurer la transition d’un état à un autre. En effet, bon nombre des approches existantes interrompent ou perturbent ce que nous essayons d'étudier. Essentiellement, l’évaluation du système affecte le système. Dans les études sur la conscience humaine, déterminer si une personne est consciente peut éveiller la personne étudiée, ce qui perturbe cette évaluation même. Pour relever ce défi, nous avons adapté une approche simple que nous appelons la méthode respirer-squeeze. Cela nous offre un moyen d'étudier les changements de l'état de conscience sans les interrompre.

Pour comprendre cette approche, il est utile de considérer quelques enseignements issus d’études sur la conscience qui ont utilisé des anesthésiques. Depuis des décennies, les chercheurs utilisent l’électroencéphalographie (EEG) pour observer l’activité électrique dans le cerveau de personnes recevant divers anesthésiques. Ils peuvent ensuite analyser cette activité avec des lectures EEG pour caractériser les modèles spécifiques à divers anesthésiques, appelés signatures anesthésiques.

Ces recherches révèlent que la plupart des médicaments anesthésiques ralentissent les rythmes cérébraux et augmentent leur taille, effets qui altèrent la communication entre les régions du cerveau. Par exemple, une étude récente a révélé que le propofol, le médicament le plus couramment utilisé pour l’anesthésie générale, perturbe la façon dont les régions du cerveau travaillent généralement ensemble pour traiter les informations sensorielles.

La conscience, comme le révèlent cette recherche et d’autres, n’est pas simplement un système binaire – activé ou désactivé, conscient ou inconscient – ​​mais plutôt quelque chose qui peut englober un continuum de différents états qui impliquent différents types de fonctionnement du cerveau. Par exemple, la conscience peut être connectée à l'environnement par le biais de nos sens et de notre comportement (conscience connectée), comme lors de la plupart de nos heures d'éveil, ou déconnectée de notre environnement (conscience déconnectée), comme lorsque nous rêvons pendant le sommeil.

L’inconscience – comme lorsqu’une personne est dans le coma – est plus difficile à étudier que la conscience connectée ou déconnectée, mais elle est généralement comprise comme un état d’oubli, vide d’expérience subjective ou de mémoire. Lorsque nous préparons un patient à une intervention chirurgicale, nous ajustons les niveaux d’anesthésie pour le rendre inconscient. Lorsqu’une personne est sous anesthésie générale, elle vit un coma temporaire et réversible pendant lequel elle ne ressent aucune douleur et après quoi elle n’aura plus aucun souvenir de son intervention.

Comprendre les transitions entre ces états est essentiel pour garantir des niveaux adéquats d’anesthésie générale et pour éclairer les questions de recherche en anesthésiologie, sur la conscience, le sommeil et le coma. Pour mieux cartographier la transition hors de la conscience connectée, nous avons récemment adapté une nouvelle approche pour surveiller la capacité d'une personne à générer des comportements volontaires sans incitation externe.

Généralement, les chercheurs suivent le début de la sédation en émettant des commandes verbales et en enregistrant les réponses comportementales. Par exemple, un scientifique peut périodiquement demander à quelqu’un d’ouvrir les yeux ou d’appuyer sur un bouton tout en recevant une perfusion anesthésique. Une fois que la personne cesse de répondre à cette commande, le scientifique suppose qu’elle a perdu la conscience connectée.

Cette technique s’est avérée utile pour contraster l’esprit conscient connecté et déconnecté. Mais lorsqu’il s’agit de comprendre la transition entre ces états, il y a plusieurs inconvénients. D’une part, le signal auditif n’est pas standardisé : l’inflexion et le volume de la voix, ce qui est dit et la fréquence à laquelle il est répété varient d’une étude à l’autre et même au sein d’une même étude. Un problème plus fondamental est que ces commandes peuvent éveiller les gens lorsqu’ils dérivent vers un état de déconnexion. Cette limitation signifie que les chercheurs doivent souvent attendre plusieurs minutes entre l’émission de commandes verbales et l’évaluation de la réponse, ce qui ajoute de l’incertitude quant au moment exact de la transition.

Dans notre étude, nous souhaitions une approche plus sensible et précise pour mesurer le début de la sédation sans risquer de perturber la transition. Nous nous sommes donc tournés vers une méthode décrite pour la première fois en 2014 par des chercheurs sur le sommeil du Massachusetts General Hospital et de l’Université Johns Hopkins. Dans ce travail, les enquêteurs ont demandé aux participants de serrer une balle à chaque fois qu'ils inspiraient. Les chercheurs ont suivi les pressions de chaque personne à l'aide d'un dynamomètre, un outil pour mesurer la force de préhension, et d'un capteur électromyographique, qui mesure la réponse musculaire. De cette façon, ils ont pu suivre avec précision le processus d’endormissement sans le perturber.

Pour notre étude, nous avons formé 14 volontaires en bonne santé à cette même tâche et présenté l’exercice de respiration en pressant comme une sorte de méditation de pleine conscience. Nous avons demandé aux participants de se concentrer sur leur respiration et de serrer un dynamomètre portatif chaque fois qu'ils inspirent. Après quelques minutes d'entraînement pour chaque personne, nous avons placé un cathéter intraveineux dans son bras pour administrer le sédatif et installé des moniteurs de signes vitaux et un équipé d'un capuchon EEG à 64 canaux pour enregistrer les ondes cérébrales tout au long de l'expérience.

Tous les participants ont synchronisé de manière fiable leurs pressions avec leur respiration pendant une période de référence initiale sans aucune sédation. Ils ont ensuite reçu une perfusion lente de dexmédétomidine, un sédatif couramment utilisé dans les salles d'opération et les unités de soins intensifs. À mesure que les concentrations cérébrales de dexmédétomidine augmentaient, les participants manquaient parfois une pression ou la prenaient au mauvais moment. Finalement, ils ont complètement arrêté de serrer.

Après quelques tests supplémentaires, nous avons arrêté la perfusion de dexmédétomidine, permettant ainsi aux participants de se remettre de la sédation. À notre grand étonnement, après une période de 20 à 30 minutes, tout le monde s'est souvenu de la tâche et a commencé à serrer spontanément en synchronisation avec sa respiration, sans aucune incitation. Cela nous a permis d'analyser à la fois le moment du début et du décalage de la sédation et de les comparer avec des études antérieures utilisant des commandes verbales pour évaluer la conscience.

La tâche de respiration et de compression est donc clairement une approche plus sensible pour mesurer la transition hors de la conscience connectée. Les participants ont arrêté d'effectuer la tâche à des concentrations de dexmédétomidine inférieures à celles auxquelles les personnes avaient cessé de répondre aux signaux auditifs dans d'autres études, soulignant les effets excitants des signaux externes sur le système. Ces résultats peuvent également indiquer que la conscience connectée peut être décomposée en comportements générés en interne (comme se rappeler de serrer une balle pendant que vous inspirez) et en comportements provoqués de l'extérieur (comme répondre à des commandes verbales) avec des points de transition distincts - une idée qui affine notre compréhension du continuum de la conscience.

Des recherches antérieures ont caractérisé l'apparence du cerveau dans des états de conscience connectée et déconnectée. Nous savions donc généralement à quoi s'attendre des enregistrements EEG. Mais nous étions moins sûrs de la façon dont notre technique pourrait s’aligner sur la transition cérébrale entre les états de conscience. Nous avons découvert un schéma très clair de changements dans le cerveau lorsque les gens arrêtent de serrer le ballon. De plus, nous n’avons vu aucune preuve que la tâche de compression perturbe l’état de conscience des personnes. L'EEG a également révélé un calendrier beaucoup plus précis pour ce changement que les travaux antérieurs, identifiant la transition dans une période environ 10 fois plus courte que ce qui était possible avec les signaux auditifs - une fenêtre de cinq à six secondes au lieu des 30 secondes. - à un intervalle de 120 secondes qui était courant dans les travaux antérieurs.

Comme avantage supplémentaire, nous avons été ravis de découvrir que de nombreux participants à notre étude appréciaient la tâche de respiration pressée comme moyen de se concentrer sur l'apaisement de leur esprit et de leur corps. Pour cette raison, nous avons également mis en œuvre la méthode dans la pratique clinique, c’est-à-dire en dehors d’études soigneusement contrôlées, lors de l’induction d’une anesthésie générale lors d’interventions chirurgicales majeures, qui peuvent autrement être une expérience stressante pour les patients.

Nous nous appuyons désormais sur ce travail en analysant nos données EEG, ainsi que les données d'imagerie par résonance magnétique structurelle (IRM) de nos volontaires. Ces connaissances sur le passage d’une conscience connectée à une conscience déconnectée peuvent aider à éclairer les soins cliniques des patients nécessitant une anesthésie pour une intervention chirurgicale, ainsi que de ceux qui souffrent de troubles du sommeil ou de coma. Ces études nous mettent également au défi de nous attaquer aux aspects plus philosophiques de la conscience et pourraient ainsi éclairer la question fondamentale de ce que signifie être conscient.

Comment utiliser les rêves comme source d'inspiration créative

En s'inspirant de Thomas Edison et de Salvador Dalí, des chercheurs montrent que le modelage de l'imagerie des rêves peut susciter des idées créatives pour résoudre un problème spécifique.

(Photo de Salvador Dalí, avec ce texte) Dali avait des moyens originaux pour tirer une inspiration artistique de ses rêves, par exemple en mettant du parfum sur ses paupières ou en lâchant un objet pour se réveiller afin de se souvenir du contenu de ses rêves.)

Structure du benzène, Google et Frankenstein : Qu'ont en commun ces icônes de la science, de la technologie et de la littérature ? Elles  font partie des nombreuses découvertes et inventions qui auraient été inspirées par un rêve.

Pendant des décennies, les spécialistes du sommeil ont réfléchi au lien entre le rêve et l'inspiration créatrice. Ils ont longtemps pensé que ces idées provenaient de la phase de sommeil à mouvements oculaires rapides (REM), riche en rêves, et qui commence une heure ou plus après le début du cycle de sommeil. Mais de nouvelles données mettent en lumière une phase du sommeil beaucoup plus précoce - la zone crépusculaire qui sépare le sommeil de l'éveil - comme terrain fertile pour un élan créatif.

Dans une étude publiée le 15 mai dans Scientific Reports, une équipe de chercheurs montre que les personnes qui font de brèves siestes précédant l'endormissement obtiennent des résultats plus élevés quant aux critères de créativité que celles qui se lancent dans les mêmes tâches créatives après être restées éveillées. "L'importance de cet état de sommeil précoce pour la créativité a fait l'objet de spéculations, mais à ma connaissance, il s'agit de la meilleure étude démontrant sa valeur", déclare Jonathan Schooler, psychologue cognitif à l'université de Californie à Santa Barbara, qui n'a pas participé à l'étude.

De plus, les scientifiques ont découvert qu'ils pouvaient même exercer un certain contrôle sur le processus de rêve. Pour ce faire, ils ont orienté les rêves des participants vers un sujet spécifique. Plus les participants rêvaient de ce thème, plus ils étaient créatifs dans les tâches qui s'y rapportaient. "C'est à peu près ce qui nous permet de dire que rêver d'un sujet améliore la créativité ultérieure sur ce sujet", déclare Robert Stickgold, neuroscientifique cognitif et chercheur sur les rêves à la Harvard Medical School, qui faisait partie de l'équipe de l'étude.

L'expérience s'est appuyée sur un détecteur de sommeil en forme de gant appelé Dormio, mis au point par une équipe comprenant le co-chercheur principal Adam Haar Horowitz, chercheur postdoctoral au Massachusetts Institute of Technology. Dormio suit le début du sommeil en surveillant le tonus musculaire, la conductance de la peau et la fréquence cardiaque par l'intermédiaire de contacts sur le poignet et la main. Il communique avec une application qui émet des messages vocaux pour les rêves et enregistre les rapports de rêves.

Plus d'un penseur célèbre a tiré parti de la première phase de transition dans le sommeil, appelée stade 1 du sommeil non REM (sans mouvements oculaires rapides - N1), pour générer des idées créatives. Le peintre Salvador Dalí s'assoupissait délibérément en tenant un jeu de clés au-dessus d'une plaque de métal lorsqu'il réfléchissait à une idée de peinture. Au fur et à mesure qu'il s'assoupissait, les muscles de sa main se détendaient et il laissait tomber les clés qui heurtaient la plaque et le réveillaient, et il gardait l'image de son rêve. Thomas Edison aurait utilisé une technique similaire avec des billes de métal au lieu de clés pour obtenir des idées à intégrer dans ses inventions.

En 2021, une équipe de chercheurs de l'Institut du cerveau de Paris a rapporté certaines des premières preuves solides comme quoi Dalí et Edison étaient sur la bonne voie. Ils ont demandé à des personnes de faire de courtes siestes après les avoir exposées à des problèmes de mathématiques pour lesquels existait un raccourci caché. Parmi la grande majorité des personnes n'ayant pas vu le raccourci tout de suite, celles qui ont fait une sieste au stade N1 furent presque trois fois plus efficaces que celles n'ayant pas fait de sieste pour trouver la meilleure solution lorsqu'elles s'attaquaient à de nouveaux problèmes nécessitant de mettre en œuvre les mêmes connaissances mathématiques.

Stickgold, Haar Horowitz et leurs collègues ont voulu vérifier l'idée que le rêve était l'intermédiaire clé pour générer des éclats de perspicacité pendant le stade N1. Avant la publication de l'étude de 2021 sur les mathématiques, les chercheurs ont entrepris une étude contrôlée sur le rêve, dans laquelle ils ont incité des personnes à rêver de quelque chose de spécifique, comme un arbre.

Ils ont recruté 50 personnes pour une "étude sur la sieste" de l'après-midi - intitulé qui a vraisemblablement attiré les personnes qui aiment faire la sieste, bien que les chercheurs n'aient en fait demandé qu'à la moitié des participants de dormir dans le cadre de l'étude. Alors qu'ils portaient Dormio, les participants se sont endormis et l'application liée à Dormio leur a demandé de "penser à un arbre" ou de "penser à observer leurs pensées". Une à cinq minutes plus tard, l'application les réveillait en leur demandant de raconter leur rêve. Ce cycle s'est répété pendant 45 minutes, produisant en moyenne cinq récits de rêve par personne. Les personnes à qui l'on a demandé de rester éveillées ont laissé leur esprit vagabonder tout en recevant des instructions similaires. (Les chercheurs ont créé une version simplifiée de ce protocole d'incubation de rêves, accessible sur le web, que vous pouvez essayer chez vous).

Parmi les siesteurs qui ont reçu l'instruction sur les arbres, tous sauf un ont déclaré avoir rêvé d'arbres ou de parties d'arbres, alors qu'une seule personne parmi les siesteurs ayant reçu l'instruction plus générale l'a fait. L'un d'entre eux a décrit des "arbres se divisant en une infinité de morceaux" et s'est retrouvé dans le désert avec "un chaman assis sous l'arbre avec moi".

Les participants ont ensuite passé trois tests de créativité : Ils ont écrit une histoire créative dans laquelle figurait le mot "arbre". Ils ont énuméré "toutes les utilisations alternatives créatives" qu'ils pouvaient imaginer pour un arbre. Enfin, ils ont écrit le premier verbe qui leur venait à l'esprit pour chacun des 31 noms qui se rapportaient, plus ou moins, aux arbres. La créativité des réponses a été évaluée par des personnes qui ne savaient pas qui faisait la sieste ou qui avait reçu l'invitation à parler d'un arbre. Ces évaluations ont été combinées en un indice de créativité globale.

Les personnes ayant fait la sieste et qui avaient reçu l'indice de l'arbre ont obtenu les scores de créativité les plus élevés. "Il existe un lien objectif et expérimental entre l'incubation d'un rêve spécifique et la créativité post-sommeil autour de ce sujet", explique Haar Horowitz. "Cela valide des siècles de rapports anecdotiques de personnes qui se trouvent dans l'espace créatif.

En outre, plus une personne fait référence à des arbres, plus son score de créativité est élevé. "Plus vous rêvez d'un arbre, meilleures sont vos performances ultérieures", explique Kathleen Esfahany, étudiante de premier cycle au M.I.T., qui a codirigé l'étude avec Haar Horowitz. Les personnes semblent utiliser leurs rêves pour trouver des idées pour ces tâches, ajoute Kathleen Esfahany. Par exemple, une personne ayant rêvé que son corps était en bois a écrit une histoire sur un "roi chêne" qui portait une "couronne de feuilles" et dont le corps était tantôt "en bois", tantôt "en lumière".

L'ensemble de ces données indique que le rêve pendant N1 est un ingrédient actif de la créativité, comme l'ont supposé les chercheurs. "Il s'agit d'une étude pionnière", déclare Tore Nielsen, chercheur sur le rêve à l'Université de Montréal, qui n'a pas participé à l'étude. "Personne n'a démontré expérimentalement que le fait de rêver de quelque chose au début du sommeil est en fait lié à la créativité qui s'ensuit.

Nielsen et d'autres chercheurs estiment que l'étude est de petite envergure et qu'elle doit être reproduite. En outre, les résultats des tâches de créativité individuelles (par opposition au résultat composite) n'étaient pas significativement plus élevés chez les personnes qui ont fait une sieste guidée que chez celles qui n'ont pas été guidées, explique Penny Lewis, neuroscientifique à l'université de Cardiff au Pays de Galles, qui n'a pas participé à l'étude. "Je pense que leurs données montrent de manière convaincante que le fait de passer un certain temps dans le stade 1 du sommeil - c'est-à-dire le sommeil très léger qui se produit lorsque vous vous endormez - conduit à de meilleures performances dans ces trois tâches", explique Penny Lewis. Mais l'idée "que l'incitation conduit à ces effets devrait être traitée avec prudence parce que les statistiques ne sont pas très solides".

Une mesure objective et automatisée de la créativité, nommée "distance sémantique", indiquait qu'une brève sieste favorise l'inventivité, mais qu'il n'y a pas d'avantage supplémentaire lorsqu'on ajoutait une incitation à l'idée d'un arbre. Dans cette mesure, un ordinateur évalue la similarité des paires de mots produites dans chaque tâche de créativité, une similarité moindre étant liée à une plus grande créativité. Néanmoins, cette mesure laisse entrevoir un mécanisme de stimulation de la créativité au cours de la période N1. "Elle suggère que les gens sont capables de faire des associations plus éloignées et donc de trouver des ponts [conceptuels] qu'ils n'auraient pas pu découvrir autrement", explique M. Schooler.

L'étude ne portait que sur un seul motif, impliquant un arbre, de sorte que le système doit être testé sur d'autres sujets et éventuellement utilisé pour résoudre des problèmes réels. "C'est passionnant car, en principe, il s'agit d'une technologie que les gens pourraient utiliser eux-mêmes pour stimuler leur propre créativité", explique M. Schooler.

Il semble que les personnes désireuses de l'essayer ne manquent pas. "Des gens très différents sont venus frapper à la porte du laboratoire et ont demandé à faire des rêves", déclare Haar Horowitz.

5 700 exoplanètes… mais comment les classer ?

Les découvertes incessantes et l'extraordinaire variété des exoplanètes poussent les scientifiques à établir un classement, avec 4 catégories dominantes : les géantes gazeuses, les Neptuniennes, les super-Terres et les planètes rocheuses…

Les huit planètes qui forment notre système solaire sont loin d'être les seuls mondes à peupler la Voie lactée : elle en compterait au moins 100 milliards ! Depuis 1995, et la découverte de la première planète tournant autour d'une étoile semblable au Soleil et située hors de notre système solaire - 51 Pegasi b -, ce sont aujourd'hui près de 6 000 mondes extrasolaires qui ont été mis au jour. Au-delà de leur détection, il est désormais possible d'en connaître certaines caractéristiques : durée de l'orbite, taille, masse, composition de l'atmosphère… Autant de possibilités qui ont montré la prévalence de certains types d'exoplanètes, que l'on essaye aujourd'hui de classifier.

Ce sont les exoplanètes les plus faciles à détecter. C'est par conséquent l'une des classes les plus peuplées, puisqu'elle englobe le tiers de toutes les planètes observées. Ces planètes sont similaires à nos Jupiter et Saturne, en ce sens qu'elles n'ont pas de surfaces solides, mais qu'elles sont plutôt composées de gaz tourbillonnants (principalement de l'hélium et de l'hydrogène) au-dessus d'un noyau solide. Les géantes gazeuses extrasolaires étudiées jusqu'à présent peuvent être séparées en deux catégories distinctes : les Jupiter froids et les Jupiter chauds.

Les Jupiter froids sont des planètes géantes qui orbitent à quelques unités astronomiques de leur étoile. Pour rappel, une unité astronomique, ou UA, correspond à la distance Terre-Soleil, soit environ 150 millions de kilomètres. Ces planètes sont donc à peu près à la même distance de leur étoile que Jupiter (photo) et Saturne le sont du Soleil.

Jupiter, en plus chaud 

Les Jupiter chauds, en revanche, “sont vraiment très proches de leurs étoiles, plus que Mercure ne l'est du Soleil”, compare Anne-Marie Lagrange, astrophysicienne à l'observatoire de Paris-Meudon. Toutes les premières exoplanètes à avoir été détectées autour d'étoiles de type solaire font partie de cette catégorie. Par exemple, 51 Pegasi b ne met que 4,2 jours à faire le tour de son étoile, tandis que Mercure tourne autour du Soleil en 88 jours. “Jupiter est à 5 UA du Soleil ; 51 Pegasi b est 100 fois plus proche”, complète Xavier Bonfils, chercheur à l'institut de planétologie et d'astrophysique de Grenoble. C'est justement parce qu'ils sont si proches de leur étoile que ces Jupiter sont chauds : la température de 51 Pegasi b est de 1 570 K (près de 1 300°C), contre 110 K (- 163°C) pour Jupiter. “Ces systèmes se révèlent très intéressants, parce qu'ils sont faciles à détecter. Ces planètes sont forcément différentes des géantes de notre système solaire, car elles sont perturbées par l'irradiation de leur étoile”, poursuit Anne-Marie Lagrange. Par exemple, certains de ces Jupiter chauds s'évaporent. C'est le cas de HD 209458 b, qui fait le tour de son étoile en 3,5 jours. “Les éléments les plus légers partent d'abord, et on observe que de l'hydrogène de l'atmosphère de HD 209458 b est en train de s'évaporer”, décrit la chercheuse.

Voilà pour les géantes gazeuses. Tous les autres types de planètes extrasolaires découverts à ce jour ont des densités supérieures.

Elles ont une masse comprise respectivement entre 1 et 10 fois celle de la Terre. “Assez vite, le terme de super-Terre a été proposé, rapporte Xavier Bonfils, mais ce n'est pas forcément satisfaisant, car 'super-Terre' implique que ça doit s'apparenter à la Terre, au moins en matière de composition, mais on ne savait pas si elles étaient vraiment toutes rocheuses. ” Au final, cette classe a été subdivisée en deux.

D'une part, les mini-Neptunes (image en bas à droite), qui ont un rayon inclus entre 2,4 et 3,4 fois celui de la Terre. “Ces planètes ont un noyau de glace assez important, avec une enveloppe d'hydrogène et d'hélium, et ressembleraient à de petites versions de Neptune”, illustre l'astrophysicien. D'autre part, les super-Terres, comprises entre 1 et 1,6 rayon terrestre (ci-dessus, Kepler-62 f). “Elles seraient vraiment des planètes rocheuses, mais plus grosses que la Terre.”

Migration vers l'étoile 

Et entre 1,6 et 2,4 fois le rayon de la Terre ? Rien, ou presque. Ce trou est connu sous le nom de “rift subneptunien”. “Il représente une réelle absence d'exoplanètes et non un défaut d'observation, assure Remo Burn, astrophysicien à l'Institut Max-Planck, à Heidelberg, en Allemagne. Le télescope spatial Kepler, qui a cherché des exoplanètes, l'a fait pendant plus de dix ans, parfois en scrutant la même partie du ciel pendant neuf années ; on peut donc difficilement imaginer qu'il ait loupé spécifiquement les planètes comprises entre les super-Terres et les mini-Neptunes.” L'interprétation donnée a longtemps été liée au rayonnement X et UV de l'étoile centrale. Par son action, ce rayonnement expulse petit à petit l'atmosphère des planètes. Si cet argument tient la route pour les super-Terres qui tournent assez près de leur étoile, il ne permet pas d'expliquer comment il aurait pu en être de même pour les planètes plus éloignées. Récemment, grâce à des simulations numériques, Remo Burn est arrivé à une conclusion : “D'abord, certaines planètes se forment assez loin de leur étoile pour être chargées d'eau glacée. Puis, avec le temps, elles migrent vers leur étoile. Quand leur glace fond, ça crée une épaisse atmosphère de vapeur d'eau, et elles finissent par atteindre les tailles que l'on connaît des mini-Neptunes.” Le rift subneptunien s'expliquerait donc par le fait que les planètes ayant un rayon allant de 1,6 à 2,4 fois celui de la Terre voient, soit leur atmosphère éjectée par le vent stellaire et deviennent des super-Terres, soit leur glace d'eau s'évaporer et elles évoluent en mini-Neptunes.

On arrive dans cette classe si l'on augmente davantage en densité. “Parmi elles, il existe des planètes de la taille de la Terre, mais si proches de l'étoile qu'elles sont très chaudes, au point que la roche se liquéfie : ce sont les planètes de lave”, explique Xavier Bonfils. Aucune exoplanète n'a encore été proprement identifiée comme étant composée de lave. Toutefois, on répertorie de sérieuses candidates, comme CoRoT-7 b (ci-dessus, premier plan), la première exoplanète potentiellement de lave jamais détectée. Découverte en 2009 par la mission spatiale française CoRoT, CoRoT-7 b fait le tour de son étoile en 0,8 jour. De ce fait, la température observée à sa surface est extrême, et peut atteindre 2 500°C sur la partie exposée à l'étoile.

Les planètes-océans constituent un autre type d'astres denses dont on soupçonne l'existence. “Elles n'auraient pas autant d'hydrogène et d'hélium que Neptune, mais elles se seraient tout de même composées de beaucoup de glace, décrit l'astrophysicien. Puis cette glace aurait petit à petit fondu pour laisser place à de l'eau liquide.” Encore une fois, aucune découverte de planète-océan n'a été officialisée, mais des présomptions pèsent sur certaines. À commencer par GJ 1214 b, la première de ce type à avoir été détectée.

Plus surprenant également, des planètes encore plus denses que Mercure, et extrêmement riches en fer et en carbone, pourraient s'être formées à partir de résidus de supernova. Quand une étoile massive meurt, elle explose en supernova, laissant derrière elle deux choses : un astre compact, comme un pulsar, c'est-à-dire une étoile à neutrons tournant sur elle-même et émettant depuis ses pôles des jets électromagnétiques, et, alentour, tout le matériel qui constituait l'étoile massive. C'est de ce matériel que seraient façonnées ces exoplanètes plus denses que Mercure. “À cause de cette forte densité, le carbone pourrait y être comprimé au point de créer des diamants”, indique Xavier Bonfils. PSR J1719-1438 b, tournant autour d'un pulsar, est à ce jour le meilleur candidat pour être une exoplanète en diamant.

Diversité de systèmes 

Quid des exoplanètes identiques aux mondes de notre système solaire ? Hormis les Jupiter froids, qui sont comme Jupiter, nos sept autres planètes semblent être à peu près absentes des systèmes planétaires que l'on connaît aujourd'hui. “C'est parce qu'on n'est pas encore capables de détecter de telles planètes, informe Anne-Marie Lagrange. Les domaines de masses et de distances à l'étoile où l'on pense trouver des planètes analogues aux nôtres n'ont tout simplement pas été explorés.” Les défis techniques se montrent encore trop grands. “L'un des enseignements les plus importants de ces recherches est de voir toute la diversité des systèmes planétaires qui existent, poursuit la spécialiste. Observer des planètes géantes orbiter tout près de leur étoile comme les Jupiter chauds, c'est complètement différent de ce que l'on imaginait il y a trente ou quarante ans. C'est pour ça que les premiers scientifiques en quête de systèmes planétaires n'y parvenaient pas, parce qu'ils voulaient en trouver des semblables aux nôtres. On ne concevait pas, à ce moment-là, une telle diversité.” Un dernier exemple : alors que dans notre système solaire, chacune des planètes évolue seule sur son orbite, il existerait ailleurs des planètes “troyennes” qui tourneraient sur la même orbite... Et on en aurait découvert autour d'une étoile : PDS 70.

30 % Géante gazeuse

La référence à Jupiter fait qu'elle est aussi appelée “géante jovienne”. Elle possède une atmosphère gazeuse très épaisse qui cache une couche inférieure liquide ou solide, autour d'un noyau solide.

31 % Super -Terre

Contrairement à ce que l'on pourrait penser, cette dénomination ne désigne pas une planète habitable comme la Terre. On nomme ainsi les planètes qui possèdent une masse entre 5 et 10 fois supérieure à celle de la Terre. Elles peuvent ne pas avoir d'atmosphère.

4 % Tellurique

De la taille de la Terre ou plus petites, elles sont composées de roche, de silicate, d'eau ou de carbone. Elles peuvent ne pas avoir d'atmosphère.

35 % Neptunienne

De taille similaire à celle de Neptune ou d'Uranus. Les mini-Neptune sont, elles, plus petites, mais plus grosses que la Terre. Toutes possèdent un noyau rocheux et une atmosphère extérieure dominée par l'hélium et l'hydrogène.



 

Les scientifiques ont-ils finalement démontré des phénomènes psychiques ? De nouvelles études montrent que les gens peuvent prévoir des événements futurs.
Dans "au travers du miroir" de Lewis Carroll, la reine blanche dit a Alice que dans son pays, la mémoire travaille dans deux sens. Non seulement la reine peut se rappeler de choses du passé, mais elle se rappelle également de "choses qui se produiront la semaine d'après." Alice essaye de discuter avec la reine, énonçant : "je suis sûr que la mienne ne va que dans un sens... je ne peut me rappeler de choses avant qu'elles ne se produisent." La reine répond, "c'est une sorte de faiblesse, si ta mémoire ne fonctionne qu'en arrière."
Combien nos vies seraient meilleures si nous pouvions vivre dans le royaume de la reine blanche, où notre mémoire travaillerait en arrière et en avant. Dans un tel monde, par exemple, on pourrais faire un examen et étudier après coup pour s'assurer qu'on l'a bien réussi dans le passé. Bon, la bonne nouvelle est que selon une série récente d'études scientifiques de Daryl Bem, nous vivons déjà dans pareil monde !
Le Dr.Bem, psychologue social à l'université de Cornell, a entrepris une série d'études qui seront bientôt publiées dans un des journaux de psychologie les plus prestigieux. Au travers de neuf expériences, Bem a examiné l'idée que notre cerveau a la capacité de réfléchir non seulement sur des expériences antérieures, mais peut également en prévoir de futures. Cette capacité de "voir" est souvent désignée comme phénomène psi.
Bien que des recherches antérieures aient été conduites sur de tel phénomènes - nous avons tous vu ces films où des personnes regardent fixement des cartes de Zener avec une étoile ou des lignes ondulées dessus - de telles études n'arrivent pas vraiment à atteindre le statut seuil "de recherche scientifique." Les études de Bem sont uniques du fait qu'elles présentent des méthodes scientifiques standard et se fondent sur des principes bien établis en psychologie. Cela donne essentiellement des résultats qui sont considérés comme valides et fiables en psychologie. Par exemple, l'étude améliore la mémoire, et facilite le temps de réponse - mais ici on inverse simplement l'ordre chronologique.
Par exemple, nous savons tous que répéter un ensemble de mots rend plus facile le fait de s'en souvenir dans l'avenir, mais si la répétition se produit après le rappel ?... Dans une des études, on a donné une liste de mots à lire à des étudiants et, après lecture de la liste, on les a confrontés à un test surprise pour voir de combien de mots ils se rappelaient. Ensuite, un ordinateur a aléatoirement choisi certains des mots sur la liste et on a demandé aux participants de les retaper plusieurs fois à la machine. Les résultats de l'étude ont montré que les étudiants étaient meilleurs pour se remémorer les mots apparus dans l'exercice qui avait suivi, donné par surprise et fait au hasard. Selon Bem, la pratique de ces mots après le test a permis d'une façon ou d'une autre aux participants "de revenir en arrière dans le temps pour faciliter le souvenir."
Dans une autre étude, Bem examiné si l'effet bien connu d'amorçage pouvait également être inversé. Dans une étude typique d'amorçage, on montre à des gens une photo et ils doivent rapidement indiquer si la photo représente une image négative ou positive. Si la photo est un chaton câlin, on appuie sur le bouton "positif" et si la photo représente des larves sur de la viande en décomposition, on appuie sur le bouton "négatif". Une recherche de masse a montré combien l'amorçage subliminal peut accélérer la capacité à classer ces photos. L'amorçage subliminal se produit quand un mot est clignoté sur l'écran tellement rapidement que le cerveau conscient ne l'identifie pas, mais le cerveau inconscient le fait. Ainsi on voit juste un flash, et si on vous demande de dire ce que vous avez vu, vous ne pouvez pas. Mais, profondément, votre cerveau inconscient a vu le mot et l'a traité. Dans l'étude d'amorçage, on constate uniformément que les gens qui s'amorcent avec un mot conformé à la valence de la photo la classeront par catégorie plus vite. Ainsi si on clignote rapidement le mot "heureux" avant l'image de chaton, la personne cliquera le bouton "positif" encore plus vite, mais on clignote à la place le mot "laid" avant, la personne prendra plus longtemps pour répondre. C'est parce que l'amorçage avec le mot "heureux" fait que l'esprit de la personne est prêt à recevoir un truc heureux.
Dans l'étude rétroactive d'amorçage de Bem, on a simplement inversé l'ordre du temps, faisant clignoter le mot amorcé après que la personne ait classé la photo. Ainsi on montre l'image du chaton, la personne sélectionne si elle est positive ou négative, et alors on choisit aléatoirement d'amorcer avec un bon ou mauvais mot. Les résultats ont prouvé que les gens sont plus rapides à classer des photos par catégorie quand elle était suivie d'un mot amorce cohérent. A tel point que non seulement le fait qu'on classe le chaton plus vite quand il est précédé par un bon mot, on le classera également plus vite par catégorie si il est suivit du bon mot après coup. C'est comme si, alors que les participants classaient la photo, leur cerveau savait quel mot viendrait après, qui facilite leur décision.
Voilà juste deux exemples des études que Bem conduit, mais les autres ont montrés des effets "rétroactifs" semblables. Les résultats suggèrent clairement que des gens moyens "non psychiques" semblent pouvoir prévoir des événement futurs.
La question qu'on peut se poser est "quel est l'ordre de grandeur de la différence ?" Ce fait d'étudier un essai après qu'il se soit produit, ou l'amorçage qu'on a eu avec un mot après avoir classé la photo donne un changement énorme, ou est-ce juste une légère bosse dans les statistiques ? Quelle est la taille de effet ?. Il est vrai que les tailles d'effet dans les études de Bem sont petites (par exemple, seulement légèrement plus grandes que la chance). Mais il y a plusieurs raisons pour lesquelles nous ne devons pas négliger ces résultats basés sur de petites, mais fortement conformées, tailles d'effet.
Tout d'abord, au travers ses études, Bem a constaté que certaines personnes ont des résultats plus forts que d'autres. En particulier les gens en grande quête de stimulus - aspect d'extraversion où les gens répondent plus favorablement aux nouveau stimulus. Pour des différences de l'ordre d'environ deux fois plus d'efficacité qu'une personne moyenne. Ceci suggère que des gens sont plus sensibles aux effets psi que d'autres.
Deuxièmement ces petites tailles d'effet ne sont pas rare en psychologie (et pour d'autres sciences). Par exemple la moyenne les études de Bem eut pour résultat des tailles d'effets assez petites, mais tout aussi grandes - ou plus grandes - que certains effets bien établis : lien entre l'aspirine et l'empêchement de crise cardiaque, prise de calcium et os améliorés, fumée et cancer du poumon, utilisation de condom et protection du HIV, etc.... Cohen précise que de telles tailles d'effet se produisent plus facilement quand on est dans les premiers stades d'exploration d'une matière, quand les scientifiques commencent juste à découvrir pourquoi l'effet se produit et quand il est le plus susceptible de se produire.
Ainsi si nous prenons ces phénomènes psi comme vrai, comment pouvons nous alors les expliquer sans jeter à la poubelle notre compréhension du temps et de la physique ? Bon, la vérité est que ces effets ressemblent vraiment beaucoup à ce que la physique moderne dit du temps et de l'espace. Par exemple, Einstein a cru que le seul acte d'observer quelque chose pouvait affecter cette chose là, phénomène qu'il appela "spooky action à distance."
De même, la physique quantique moderne a démontré que les particules légères semblent savoir ce qui se trouve en avant d'elles dans le temps et qu'elles ajusteront leur comportement en conséquence, quoique le futur événement ne se soit pas produit encore. Par exemple dans l'expérience classique "de la double fente" les physiciens ont découvert que les particules légères répondent différemment si elles sont observées. Mais en 1999, les chercheurs ont poussé cette expérience plus loin en se demandant "ce qui se produirait si l'observation avait lieu après que les particules légères aient été déployées. "Tout à fait curieusement, ils ont démontré que les particules agissaient de la même manière, comme si elles savaient qu'elles seraient observées plus tard..." même si cela ne s'était pas encore produit.
De tels effets, "dingues", avec le temps semblent contredire le bon sens et essayer de les comprendre peut donner un sacré mal de tête. Mais les physiciens ont simplement appris à l'accepter. Comme disait une fois le Dr. Chiao, physicien de Berkeley, au sujet de la mécanique quantique, "c'est complètement contre intuitif et extérieur à notre expérience journalière, mais nous (les physiciens) y sommes habitués"
Ainsi, alors que les humains perçoivent le temps comme linéaire, cela ne signifie pas nécessairement qu'il en soit ainsi. Donc, en tant que bons scientifiques, nous ne devrions pas nous laisser influencer par les préjugés sur ce que nous étudions, même si ces idées préconçues reflètent nos idées de base sur la façon dont le temps et l'espace fonctionnent.
Le travail du DR. Bem est un provocation pour la pensée, et comme toute science révolutionnaire est censée faire, il apporte plus de questions que de réponses. Si nous mettons entre parenthèses nos croyances sur le temps et acceptons que le cerveau est capable d'une prise sur le futur, la prochaine question est : comment le fait-il ?. Ce n'est pas parce que l'effet semble "surnaturel" que cela signifie que la cause le soit. Beaucoup de découvertes scientifiques furent considérées comme exotiques par le passé, convenant davantage à la science-fiction (par exemple : la terre est ronde, il y a des organismes microscopiques, etc...). Une recherche future est nécessaire pour explorer les causes exactes des effets de ces études
Comme beaucoup de nouvelles explorations en science, les résultats de Bem peuvent avoir un effet profond sur ce que nous savons et avons accepté comme "vrai". Mais pour certains d'entre vous, peut-être que ces effets ne sont pas une si grande surprise, parce que quelque part, profondément à l'intérieur, nous savons déjà que nous en aurions connaissance aujourd'hui !

Des informaticiens prouvent que la chaleur détruit l'intrication quantique

En concevant un nouvel algorithme quantique, quatre chercheurs ont accidentellement établi une limite stricte au phénomène " effrayant ".

Il y a près d'un siècle, le physicien Erwin Schrödinger a attiré l'attention sur une particularité du monde quantique qui fascine et agace les chercheurs depuis lors. Lorsque des particules quantiques telles que les atomes interagissent, elles abandonnent leur identité individuelle au profit d'un état collectif plus grand et plus étrange que la somme de ses parties. Ce phénomène est appelé intrication.

Les chercheurs ont une bonne compréhension du fonctionnement de l’intrication dans des systèmes idéalisés contenant seulement quelques particules. Mais le monde réel est plus compliqué. Dans de grands ensembles d’atomes, comme ceux qui composent la matière que nous voyons et touchons, les lois de la physique quantique entrent en compétition avec les lois de la thermodynamique, et les choses se compliquent.

À très basse température, l'intrication peut se propager sur de longues distances, enveloppant de nombreux atomes et donnant lieu à d'étranges phénomènes tels que la supraconductivité . Mais si la température augmente, les atomes s'agitent, perturbant les liens fragiles qui unissent les particules intriquées.

Les physiciens ont longtemps lutté pour comprendre les détails de ce processus. Aujourd'hui, une équipe de quatre chercheurs a prouvé que cette intrication ne s'affaiblit pas seulement lorsque la température augmente. En fait, dans les modèles mathématiques de systèmes quantiques tels que les réseaux d'atomes dans les matériaux physiques, il existe toujours une température spécifique au-dessus de laquelle elle disparaît complètement. « Ce n'est pas seulement qu'elle est exponentiellement petite », a déclaré Ankur Moitra(ouvre un nouvel onglet)du Massachusetts Institute of Technology, l'un des auteurs du nouveau résultat. " C'est zéro. "

Les chercheurs avaient déjà observé des signes de ce comportement et l’avaient surnommé la " mort subite  d'intrication. Mais leurs preuves ont toujours été indirectes. La nouvelle découverte, au contraire, a la force d'une preuve mathématique. Elle établit l'absence d'intrication d'une manière beaucoup plus complète et rigoureuse.

Curieusement, les quatre chercheurs à l'origine de ce nouveau résultat ne sont même pas des physiciens et n'avaient pas pour objectif de prouver quoi que ce soit à propos de l'intrication. Ce sont des informaticiens qui ont découvert cette preuve par hasard en développant un nouvel algorithme.

Quelle que soit leur intention, les résultats ont enthousiasmé les chercheurs du domaine. « C'est une déclaration très, très forte », a déclaré Soonwon Choi, physicien au MIT. " J’ai été très impressionné. ".

Trouver l'équilibre

L’équipe a fait sa découverte en explorant les capacités théoriques des futurs ordinateurs quantiques – des machines qui exploiteront le comportement quantique, notamment l’intrication et la superposition, pour effectuer certains calculs bien plus rapidement que les ordinateurs conventionnels que nous connaissons aujourd’hui.

L'une des applications les plus prometteuses de l'informatique quantique est l'étude de la physique quantique elle-même. Imaginons que vous souhaitiez comprendre le comportement d'un système quantique. Les chercheurs doivent d'abord développer des procédures spécifiques, ou des algorithmes, que les ordinateurs quantiques peuvent utiliser pour répondre à vos questions.

Mais toutes les questions sur les systèmes quantiques ne sont pas faciles à résoudre à l’aide d’algorithmes quantiques. Certaines sont tout aussi faciles à résoudre pour les algorithmes classiques, qui fonctionnent sur des ordinateurs ordinaires, tandis que d’autres sont difficiles à résoudre à la fois pour les algorithmes classiques et quantiques.

Pour comprendre dans quels domaines les algorithmes quantiques et les ordinateurs qui peuvent les exécuter pourraient présenter un avantage, les chercheurs analysent souvent des modèles mathématiques appelés systèmes de spin, qui capturent le comportement de base de réseaux d’atomes en interaction. Ils peuvent alors se demander : que fera un système de spin si vous le laissez tranquille à une température donnée ? L’état dans lequel il se stabilise, appelé état d’équilibre thermique, détermine bon nombre de ses autres propriétés. Les chercheurs cherchent donc depuis longtemps à développer des algorithmes permettant de trouver des états d’équilibre.

La question de savoir si ces algorithmes bénéficient réellement de leur nature quantique dépend de la température du système de spin en question. À des températures très élevées, les algorithmes classiques connus peuvent facilement faire le travail. Le problème devient plus difficile à mesure que la température diminue et que les phénomènes quantiques s'intensifient ; dans certains systèmes, il devient trop difficile pour les ordinateurs quantiques de résoudre le problème dans un délai raisonnable. Mais les détails de tout cela restent obscurs.

Des scientifiques trouvent un moyen rapide de décrire les systèmes quantiques

" Quand allez-vous dans l'espace où vous avez besoin du quantique, et quand allez-vous dans l'espace où le quantique ne vous aide même pas ? " a déclaré Ewin Tang, chercheur à l’Université de Californie à Berkeley et l’un des auteurs des nouveaux résultats. " On ne sait pas grand-chose. "

En février, Tang et Moitra ont commencé à réfléchir au problème de l'équilibre thermique avec deux autres informaticiens du MIT : un chercheur postdoctoral nommé Ainesh Bakshi et l'étudiant diplômé de Moitra, Allen Liu. En 2023, ils ont tous collaboré sur un algorithme quantique révolutionnaire pour une tâche différente impliquant des systèmes de spin, et ils cherchaient un nouveau défi.

" Quand nous travaillons ensemble, les choses se passent naturellement ", a déclaré Bakshi. " C'est génial. "

Avant cette percée de 2023, les trois chercheurs du MIT n’avaient jamais travaillé sur les algorithmes quantiques. Ils avaient une formation en théorie de l’apprentissage, un sous-domaine de l’informatique qui se concentre sur les algorithmes d’analyse statistique. Mais comme tous les jeunes ambitieux du monde, ils considéraient leur relative naïveté comme un avantage, une façon de voir un problème avec un œil neuf. " L’une de nos forces est que nous ne connaissons pas grand-chose au quantique ", a déclaré Moitra. " Le seul quantique que nous connaissons est celui qu’Ewin nous a enseigné. "

L'équipe a décidé de se concentrer sur les températures relativement élevées, où les chercheurs soupçonnaient l'existence d'algorithmes quantiques rapides, même si personne n'avait pu le prouver. Assez rapidement, ils ont trouvé un moyen d'adapter une ancienne technique de la théorie de l'apprentissage à un nouvel algorithme rapide. Mais alors qu'ils rédigeaient leur article, une autre équipe est arrivée à un résultat similaire :une preuve qu'un algorithme prometteur développé l'année précédente fonctionnerait bien à des températures élevées. Ils avaient été récupérés.

La mort subite renaît

Un peu déçus d'être arrivés deuxièmes, Tang et ses collaborateurs ont commencé à correspondre avec Álvaro Alhambra, physicien à l'Institut de physique théorique de Madrid et l'un des auteurs de l'article concurrent. Ils voulaient déterminer les différences entre les résultats obtenus indépendamment. Mais lorsque Alhambra a lu une version préliminaire de la preuve des quatre chercheurs, il a été surpris de découvrir qu'ils avaient prouvé autre chose dans une étape intermédiaire : dans tout système de spin en équilibre thermique, l'intrication disparaît complètement au-dessus d'une certaine température. " Je leur ai dit : ¨- Oh, c'est très, très important" , a déclaré Alhambra.

 L’équipe a rapidement révisé son projet pour mettre en évidence le résultat accidentel. " Il s’avère que cela ne cadre pas avec notre algorithme ", a déclaré Moitra. " Nous obtenons plus que ce que nous avions prévu. "

Les chercheurs avaient observé cette mort soudaine de l'intrication depuis la fin des années 2000, dans des expériences et des simulations sur des ordinateurs classiques ordinaires. Mais aucun de ces travaux antérieurs n'avait permis de mesurer directement la disparition de l'intrication. Ils n'avaient également étudié le phénomène que dans des petits systèmes, qui ne sont pas les plus intéressants.

" Il se pourrait que pour des systèmes de plus en plus grands, il faille monter à des températures de plus en plus élevées pour constater l’absence d’intrication ", a déclaré Alhambra. Dans ce cas, le phénomène de mort subite pourrait se produire à des températures si élevées qu’il ne serait pas pertinent dans les matériaux réels. Au lieu de cela, Tang et ses collaborateurs ont montré que la température à laquelle l’intrication disparaît ne dépend pas du nombre total d’atomes dans le système. La seule chose qui compte, ce sont les détails des interactions entre les atomes proches.

L’approche utilisée pour leur démonstration était elle-même inhabituelle. La plupart des algorithmes de recherche d’états d’équilibre thermique s’inspirent de la façon dont les systèmes physiques réels abordent l’équilibre. Mais Tang et son équipe ont utilisé des techniques très éloignées de la théorie quantique.

" C’est ce qui est si étonnant dans ce document ", a déclaré Nikhil Srivastava, informaticien à Berkeley. " La preuve ignore en quelque sorte la physique. "

La recherche continue

La preuve apportée par les quatre chercheurs que les systèmes de spin à haute température ne présentent aucune intrication permet d'expliquer une autre caractéristique intéressante de leur nouvel algorithme : très peu de ces données sont réellement quantiques. Certes, le résultat de l'algorithme (une description complète de la manière dont les atomes d'un système de spin sont orientés en équilibre thermique) est trop difficile à stocker sur une machine classique. Mais à part la dernière étape qui génère ce résultat, chaque partie de l'algorithme est classique.

" Il s’agit essentiellement du calcul quantique le plus trivial ", a déclaré Liu.

Tang a un long historique de découverte de résultats de " déquantification " - des preuves que les algorithmes quantiques ne sont pas réellement nécessaires pour de nombreux problèmes. Elle et ses collaborateurs n’ont pas essayé de faire cela cette fois-ci, mais la preuve de l’intrication évanouissante qu’ils ont trouvée équivaut à une version encore plus extrême de la déquantification. Ce n’est pas seulement que les algorithmes quantiques n’offrent aucun avantage dans un problème spécifique impliquant des systèmes de spin à haute température - il n’y a absolument rien de quantique dans ces systèmes.

Mais cela ne signifie pas que les chercheurs en informatique quantique doivent perdre espoir. Deux études récentes  ont identifié des exemples de systèmes de spin à basse température dans lesquels les algorithmes quantiques de mesure des états d'équilibre sont plus performants que les algorithmes classiques, même s'il reste à déterminer dans quelle mesure ce comportement est répandu. Et même si Bakshi et ses collaborateurs ont obtenu un résultat négatif, la méthode peu orthodoxe qu'ils ont utilisée pour y parvenir indique que de nouvelles idées fructueuses peuvent surgir d'endroits inattendus.

" Nous pouvons être optimistes quant à la découverte de nouveaux algorithmes fous ", a déclaré Moitra. " Et ce faisant, nous pourrons découvrir de magnifiques mathématiques. "

 

Comment la fascination du mathématicien Alan Turing pour les taches de léopard l'a conduit à résoudre une autre énigme

(Image : photo d'un léopard. Légende ,Comment se forment ces taches ?) 

Beaucoup d'entre nous s'émerveillent devant la fourrure tachetée des léopards ou les rayures qui ornent les zèbres .

Mais peu de temps après, on se demande s'il y a un ordre dans ce caractère apparemment aléatoire de la nature.

Et beaucoup moins nombreux sont ceux qui tentent de le trouver en utilisant les mathématiques.

Cependant, quelqu'un a transformé cette fascination en une théorie qui a résolu une énigme ancienne.

Cette personne était le pionnier de l'informatique Alan Turing, qui, dans un changement d'orientation remarquable, a tourné son attention vers les mathématiques cachées de la nature.

Le seul article qu'il publia sur le sujet et le dernier de sa vie, intitulé " Les bases chimiques de la morphogénèse " , parut dans le Journal de la Royal Society de Londres en 1952, deux ans avant qu'il ne se suicide avec une pomme trempée dans du cyanure.

Il deviendra l'un des scientifiques les plus cités, même si sa théorie était tellement en avance sur son temps que des décennies s'écoulèrent avant que sa valeur ne soit reconnue.

Il peut être surprenant qu'un ouvrage écrit par un scientifique au manteau d'héroïsme, ayant joué un rôle clé dans le déchiffrement des messages envoyés à l'aide des machines allemandes Enigma extrêmement complexes pendant la Seconde Guerre mondiale, n'ait pas attiré plus d'attention au moment de sa publication.

Mais à cette époque, et jusqu'en 1974, cette histoire était secrète, donc bien que Turing fût reconnu comme un mathématicien brillant, il ne jouissait pas encore du statut qu'il avait atteint à titre posthume.

Comme son article de 1936 " Sur les nombres calculables ", qui n'a été largement considéré comme fondamental dans la théorie du calcul que dans les années 1960, celui-ci a mis longtemps à être apprécié.

De plus, des avancées scientifiques étaient nécessaires pour prouver que son incursion dans la biologie était autre chose qu'une distraction intelligente mais sans rapport avec un esprit agité.

L'énigme

Sans léopards ni zèbres à Manchester, où il travaillait depuis 1948, Turing a parcouru la campagne du Cheshire, fasciné, détectant des traces mathématiques dans plusieurs plantes remarquablement symétriques.

Les marguerites, par exemple, avaient 34, 55 ou 89 pétales, des nombres qui faisaient partie de la suite de Fibonacci, dans laquelle chaque nombre est égal à la somme des deux précédents.

Il a alors compris que les organismes biologiques devaient avoir une logique interne.

Peut-être que le mécanisme qui produit des merveilles comme la mosaïque de la peau d'une girafe ou les feuilles verticillées d'une tige de plante pourrait être expliqué par les mathématiques.

(Image de pétales d'une fleur. Légende : La symétrie dans la nature attire l'attention depuis des siècles.)

Le point de départ était un mystère.

Aux premiers stades de développement, la plupart des êtres vivants, qu'il s'agisse de plantes, d'animaux ou d'humains, ont une apparence très similaire : des embryons qui étaient initialement des sphères uniformes de cellules identiques.

Mais à un moment donné, un processus se déclenche qui conduit cette boule de cellules à devenir un cocotier, une étoile de mer ou l'un d'entre nous.

Comment quelque chose d'aussi phénoménal peut-il se produire ?

Turing a estimé que ce processus était similaire à ceux qui produisaient les motifs dans la coloration des animaux ou les formes des plantes qui l'avaient captivé, et même ceux dans les doigts de ses mains.

En examinant ces modèles, il a développé des équations et, petit à petit, sa " théorie mathématique de l'embryologie ", comme il l'appelait, a commencé à prendre forme.

Une théorie de la vie

Turing a postulé que les modèles étaient le résultat de l'interaction de produits chimiques qui se propageaient entre des groupes de cellules par ailleurs identiques, comme l'explique Matilda Battersby sur BBC Earth .

Il a inventé le terme morphogène (morpho, du grec pour " forme ", et gen, du grec pour " engendrer "), signifiant générateurs de formes.

Ces morphogènes, a-t-il soutenu, diffusent et réagissent les uns avec les autres dans un processus qu'il a appelé réaction-diffusion intercellulaire, qui est maintenant également connu sous le nom de mécanisme de Turing.

Sa théorie, expliquée avec des mathématiques fascinantes, affirmait qu'à l'intérieur des tissus ou des cellules, il existe deux morphogènes qui agissent l'un sur l'autre.

Les deux se propagent à des rythmes différents, travaillant simultanément mais indépendamment comme s'ils étaient en compétition.

Pour comprendre cela, il est utile d'imaginer une situation prédateur-proie.

Lorsque les prédateurs ont beaucoup de proies disponibles, leur population augmente, mais cela entraîne une diminution de la population de proies, ce qui entraîne une diminution du nombre de prédateurs en raison d'un manque de nourriture et, au fil du temps, une augmentation du nombre de proies.

Au niveau moléculaire, a noté Turing, lorsqu'un des morphogènes déclenche une réaction et se propage à travers un groupe de cellules, l'autre intervient pour l'empêcher de se propager.

Ces réactions chimiques déclenchent la différenciation cellulaire, qui donne naissance aux motifs physiques que nous observons chez les êtres vivants, des doigts de nos mains aux taches sur un guépard.

Un morphogène arrive en premier, par exemple, pour assombrir les cellules de la peau des zèbres jusqu'à ce que l'autre arrive pour l'arrêter, créant ainsi les rayures noires et blanches.

(Image de peaux de zèbres côte à côte. Légende :  L'action d'un activateur et d'un inhibiteur crée des schémas... dans plusieurs cas hypnotiques.)

En plus de proposer une explication à l'énigme de la façon dont les êtres vivants deviennent ce qu'ils sont, Turing a développé des équations qui modélisent les modèles produits par l'interaction des morphogènes.

Il s'agissait d'équations très complexes pour les ordinateurs de son époque, mais même si cela impliquait un travail ardu, il réussit à créer un motif tacheté semblable à celui de la peau d'une vache.

Turing a terminé son travail, l'a publié et a recommencé à compter les pétales de fleurs.

Précis et très présent

L'idée était suspendue entre les pages de la revue scientifique.

Pour être juste, il a lui-même admis d'emblée que " ce modèle sera une simplification et une idéalisation, et par conséquent une falsification ".

Il s'était demandé comment les modèles qu'il observait dans la nature apparaissaient et avait trouvé la réponse sans regarder au microscope.

Il était vague sur ce qu'étaient les morphogènes dont il parlait, des substances dont la nature chimique n'avait pas encore été élucidée.

De plus, l'année suivante, James Watson et Francis Crick, sans parler du travail pionnier de Rosalind Franklin, ont révélé la structure de l'ADN, ce qui promettait d'être une voie fructueuse pour résoudre le mystère qui avait occupé Turing.

Mais dans les années 1960, ses écrits sur la morphogenèse ont été redécouverts.

Et avec l'avènement d'ordinateurs puissants et la naissance de la biologie cellulaire moléculaire moderne, deux générations de scientifiques qui ont pris sa théorie au sérieux à partir des années 1980 ont prouvé qu'elle était correcte.

" Je ne dirai pas que ce que Turing a fait nous a fait gagner la guerre ", a déclaré l'un de ses collègues à Bletchley, " mais j'ose dire que nous aurions pu la perdre sans lui. "

Cet article est devenu l'une des théories fondatrices de la biologie mathématique, une discipline dédiée à la compréhension du fonctionnement des mécanismes de la nature en trouvant des équations qui les décrivent.

Et bien que Turing ne soit ni un biologiste ni un chimiste, sa théorie a eu un impact substantiel sur les deux domaines, ainsi que sur d'autres domaines aussi divers que la géomorphologie et la criminologie, selon le rédacteur en chef du magazine Nature .

Leurs modèles ont tout expliqué, de l'activation neuronale dans le cerveau à la structure des coquillages, et ont été utilisés pour mieux comprendre les établissements humains et pour concevoir des filtres à eau, pour ne citer que quelques exemples.

0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89...

La théorie de Turing avait plus d'applications qu'on ne l'imaginait, comme cela a été et continue d'être démontré.

Cela lui aurait fait plaisir.

En conclusion de son article, après avoir admis les limites des exemples biologiques qu'il a donnés, combinées aux " mathématiques relativement élémentaires " qu'il a utilisées, il a écrit :

" Je pense cependant que les systèmes biologiques imaginaires discutés et les principes discutés devraient être d'une certaine aide pour interpréter les formes biologiques réelles . "

Après ce dernier point, et durant les deux dernières années de sa vie, il se consacra aux tournesols.

Il est resté fasciné par la phyllotaxie, la disposition des pétales, des feuilles et des tiges des plantes, quelque chose qui a captivé de nombreuses personnes depuis l'Antiquité, y compris Léonard de Vinci, car c'est un sujet complexe et mystérieux.

Les pétales et les graines de tournesol ne sont pas seulement disposés en deux spirales contradictoires, mais semblent également suivre les séquences de Fibonacci.

Turing a reconnu le travail du scientifique néerlandais J.C. Schoute, qui a étudié les motifs de 319 têtes de tournesol juste avant la Seconde Guerre mondiale.

Il a ensuite développé une théorie pour expliquer pourquoi les séquences de Fibonacci sont apparues chez les plantes.

Cependant, il n'a jamais eu l'occasion de l'essayer avant de mourir.

Plus de 60 ans après sa mort, la Royal Society a publié de nouvelles preuves appuyant son explication mathématique des motifs sur les pétales de tournesol.

Un groupe de scientifiques du monde entier, encouragé par l'Université de Manchester, a planté des centaines de tournesols et compté leurs pétales pour tester leur exactitude par rapport à la séquence de Fibonacci, comme l'a rapporté Kiona N. Smith dans le magazine Forbes .

Leurs résultats ont soutenu l'idée de Turing, mais le recensement des tournesols a également révélé de nouveaux modèles, que les équations de Turing semblent également expliquer.

Cette découverte scientifique est restée cachée dans un tiroir de musée pendant des décennies.  

Les oiseaux que nous allons rencontrer ne ressemblent à rien de ce que vous avez déjà vu.

Federico Degrange : Ils utilisent leur bec comme une hache pour tuer leurs proies.

Lichtman : Oh, mon Dieu.

Daniel Ksepka : Imaginez la plus grande chose que vous ayez jamais vue en vie en train de voler.

James Hansford : Ils sont colossaux. Ils pèsent environ 1 900 livres.

Alicia Grealy : Les œufs auraient été environ 150 fois plus gros qu'un œuf de poule.

Ksepka : Nous parlons donc de plumes d'environ deux pieds, ce qui est... c'est une grande plume.

Anusuya Chinsamy-Turan : La plupart des gens, vous savez, pensent à l'autruche - et ils pensent que c'est grand. Mais en fait, il y avait de vrais géants à une époque.

Lichtman : Nous parlons d'oiseaux qui pesaient autant qu'une voiture de sport, d'oiseaux qui étaient les plus grands prédateurs de leur époque, parcourant la jungle et dévorant des animaux de la taille d'un petit cheval, d'oiseaux si gargantuesques qu'on pouvait les confondre avec un avion.

Pourtant, ces oiseaux sont passés sous le radar de la paléontologie, en tout cas si on compare avec de nombreux dinosaures. Ces géants ailés sont mystérieux et les scientifiques en apprennent chaque jour un peu plus sur eux.

Au cours des quatre prochains épisodes de Science, vite fait, je vais vous les présenter. Nous partons à la recherche des oiseaux les plus extrêmes qui aient jamais existé. Bienvenue dans la première partie d'une série de quatre épisodes sur les vrais grands oiseaux.

- Bonjour, je m'appelle Daniel Ksepka.

Lichtman : Dan est un paléontologue aviaire.

Ksepka : Et je suis conservateur des sciences au Musée Bruce.

Lichtman : Quelle est votre relation avec les grands oiseaux disparus ?

Ksepka : Je les aime et ils m'aiment.

[CLIP : bruits d'océan]

Lichtman : Ok, je veux que vous fermiez les yeux. Dan va planter le décor du premier monstre que nous allons rencontrer.

Ksepka : Imaginez que vous vous trouvez en Caroline du Sud, il y a 27 millions d'années. Vous regardez la mer.

[CLIP : bruit de tempête]

Ksepka : C'est une mer agitée. Et puis, juste suspendu dans les airs, vous savez, bloquant le soleil... se déploie la plus grande chose que vous ayez jamais vue vivante en train de voler, comme un double albatros - avec une envergure de plus de 6 mètres. Elle est magnifique, et vous survole. C'est probablement un grand moment de votre vie, vous savez, l'émerveillement de voir ça.

Lichtman : Cet oiseau s'appelle Pelagornis sandersi. Il n'a pas de nom commun.

Ksepka : Oh, je l'appelle simplement Pelagornis. 

Lichtman : Dan a été le premier à décrire scientifiquement le fossile. Et nous verrons pourquoi il l'a appelé P. sandersi dans une minute. L'histoire commence lorsque ce fossile est entré dans sa vie, sans crier gare.

Ksepka : Pelagornis était un accident de chance et de fortune.

Lichtman : Dan n'a pas trouvé le fossile. Il avait été déterré en Caroline du Sud dans les années 1980, bien avant que Dan ne pose les yeux dessus.

Ksepka : Ils faisaient des fouilles à l'aéroport de Charleston et quelqu'un est tombé sur des os. Les travaux ont été interrompus.

Lichtman : Et il a fait appel à des renforts. Le regretté Al Sanders, paléontologue au musée local de Charleston.

Ksepka : Il est venu avec une équipe et ils ont ramassé ce qui avait été trouvé. Et puis, vous savez, j'aurais pensé que quiconque aurait trouvé cela se serait arrêté net et en aurait fait sa priorité parce que c'était, vous savez, le plus grand oiseau volant de tous les temps.

Lichtman : C'est du moins ce qu'aurait fait un paléontologue aviaire. Mais Al Sanders était plutôt un spécialiste des fossiles de baleines. Il a donc ramené le fossile au musée et l'a mis de côté.

Ksepka : Et Al l'a rangé dans un tiroir au fond de ce genre d'armoire dans le musée.

Lichtman : Et il est resté là pendant une trentaine d'années. Un jour, Al a parlé à Dan des ossements.  

Ksepka : Oui, et je ne m'attendais pas à voir le plus grand oiseau jamais vu dans un tiroir quand j'y suis allé. J'aurais été content avec un canard ou quelque chose comme ça.

Lichtman : Dans ce tiroir qui prenait la poussière se trouvait un fossile vieux d'environ 27 millions d'années qui ne ressemblait à rien de ce que Dan avait vu auparavant.

Ksepka : J'ai sorti l'os de l'aile, je l'ai posé sur le sol, je me suis allongé à côté et j'ai pris une photo avec mon téléphone portable parce qu'il était plus long que mon bras - c'était l'un des trois os.

Lichtman : Dan l'a baptisé Pelagornis sandersi en l'honneur d'Al Sanders, inconscient conservateur de cette découverte colossale. Dan a entrepris de comprendre tout ce qu'il pouvait sur cet oiseau. Et il s'est rendu compte que l'envergure de l'oiseau n'était pas la seule chose étonnante à son sujet. L'oiseau n'était pas seulement grand. Il était bizarre.

Ksepka : Je n'arrivais pas à croire le crâne. Il ne ressemble pas du tout à un oiseau. Il ressemble presque à un petit alligator. Avec un bec d'un pied et demi de long, contenant des mâchoires, avec des sortes de fausses dents.

Lichtman : Elles sont fausses parce qu'elles ne sont pas faites de ce dont sont faites nos dents : de la dentine et de l'émail. Mais elles ont toujours du mordant.

Ksepka : Oui, ce sont en fait des projections d'os, de petites pointes d'os dont la taille varie. Il y a donc une petite, une moyenne et une grande dans l'ordre, et elles ondulent selon ce schéma.

Lichtman : Et c'était probablement parfaits pour percer et retenir des objets glissants...

Ksepka : Donc, quelque chose comme un poisson ou un calmar une fois attrapé.

Lichtman : Outre les fausses dents de poisson, les os de l'épaule de l'oiseau étaient également étranges. Les omoplates de l'oiseau étaient minuscules. L'articulation de l'épaule et l'os qui s'y rattache avaient une forme inhabituelle.

Ksepka : Il ne semble pas qu'elle puisse vraiment fonctionner comme un oiseau normal. Cet oiseau ne pouvait donc pas lever son aile au-dessus du niveau de son dos. Il ne bat donc pas comme une mouette. Ou comme un oiseau chanteur.

Lichtman : Imaginez un cardinal décollant du sol, poussant ses ailes vers le haut et vers le bas, vite et fort. Ce mastodonte se contente probablement de déployer ses ailes de 20 pieds et de laisser le vent faire le travail.

Ksepka : C'est comme un cerf-volant géant. Il s'est donc probablement élevé dans les airs, soit en faisant face au vent, soit en prenant un départ un peu maladroit, soit en utilisant l'élévation à son avantage...

Lichtman : Et une fois que cet oiseau était en l'air, Dan pense qu'il pouvait probablement s'élever sur de grandes distances.

Ksepka : Je ne serais pas surpris que le Pelagornis puisse traverser l'Atlantique et s'arrêter en Afrique ou en Europe, puis revenir dans le cadre de sa migration saisonnière.

Lichtman : Cette espèce, Pelagornis sandersi, n'a été trouvée qu'à Charleston, mais ses proches - les autres oiseaux de cette bande de fausses dents - sont présents partout.

Ksepka : On les trouve partout dans le monde. Nous avons trouvé des fossiles en Antarctique, en Nouvelle-Zélande, dans l'État de Washington et dans l'Oregon, en Europe, en Afrique, en Amérique du Sud. On en trouve littéralement sur tous les continents.

Lichtman : Entre sa taille gigantesque et ses dents, Pelagornis est peut-être l'un des oiseaux les plus étranges de l'histoire de la Terre. Et la question qui me vient à l'esprit est la suivante : comment cet oiseau est-il apparu ? Dan pense que l'apparition de ce groupe - les pélagornithidés - est peut-être liée à la disparition d'autres créatures volantes étranges et géantes.

Ksepka : Dans le cas des pélagornithidés, ce rôle particulier serait rempli par des reptiles volants au Crétacé. Certaines de ces espèces sont bien plus grandes que Pelagornis et disparaissent lors de la même extinction que les dinosaures nonaviens, ce qui permet à un nouveau groupe d'explorer le rôle d'animal volant de très grande taille. Et les pélagornithidés sont le premier groupe à s'en emparer.

Lichtman : Ils se sont engouffrés dans une niche ouverte. C'est ce que m'ont dit de nombreux chercheurs spécialisés dans les grands oiseaux avec lesquels je me suis entretenu pour cette série : ces oiseaux géants sont entrés en scène en partie parce que l'extinction massive a éliminé la concurrence. Et il ne s'agit pas seulement des dinosaures : d'autres reptiles et les premiers oiseaux se sont également éteints. Les survivants ont donc eu accès à des ressources et à des écosystèmes qui n'existaient pas auparavant. Au fil des ans, j'ai beaucoup entendu parler de la radiation des mammifères, qui ont connu leur heure de gloire après la disparition des dinosaures. Mais dans un monde post-dinosaures, les oiseaux ont également déployé leurs ailes et se sont spécialisés.

Ksepka : Une spectaculaire diffusion des oiseaux s'est produite au cours des quelques millions d'années qui ont suivi cette extinction massive. Les ancêtres des oiseaux modernes ont donc la possibilité d'explorer des habitats arboricoles, prédateurs ou aquatiques pour la première fois. Et ils deviennent vraiment - ils deviennent un peu sauvages.

Lichtman : Pelagornis n'est qu'un début. Nous avons d'autres oiseaux sauvages à rencontrer dans les prochains épisodes : des oiseaux qui se sont élevés tel le phénix après l'extinction des dinosaures et qui sont devenus différents de tous les oiseaux encore en vie aujourd'hui.

Ksepka : Par exemple, les oiseaux-éléphants étaient peut-être les plus grands oiseaux qui aient jamais vécu.

Alicia Grealy : Oui, certains pouvaient peser jusqu'à une tonne. C'est pour cela qu'on les appelle les oiseaux-éléphants, n'est-ce pas ?

Lichtman : C'est ce que nous verrons dans le prochain épisode de cette série en quatre parties.