mammifères

Environ tous les dix ans, la population de lièvres d’Amérique connaît une spectaculaire fluctuation. Son nombre peut devenir extrêmement élevé, soit cinq cents à six cents lièvres par kilomètre carré. Etonnamment, ces périodes d’abondance se produisent à peu près au même moment dans toutes les aires de répartition du lièvre d’Amérique, et ce, malgré les distances qui les séparent. S’ensuit toujours une diminution draconienne des populations. Bien que les causes de ce cycle soient encore l’objet de nombreuses interrogations et études, plusieurs spécialistes suggèrent que le manque de nourriture serait l’un des principaux facteurs du déclin des populations de manière cyclique.

Auteur: Gagné Mireille

Info: Dans "Le lièvre d'Amérique", éditions La Peuplade, Saguenay, 2020, page 95

[ dynamiques ] [ rythmes ] [ curiosité ]

stochastique technologique

L'informaticienne qui construit de grandes images à partir de petits détails

Résumé synthèse de l'article sur Lenka Zdeborová, chercheuse en informatique théorique :

Lenka Zdeborová, originaire de République tchèque, a été inspirée par la série "Fondation" d'Isaac Asimov, qui décrivait une méthode mathématique pour prédire le comportement d'une civilisation entière. Elle a réalisé plus tard que ce concept s'apparentait à la statistique physique.

Domaine de recherche

Zdeborová dirige actuellement le Laboratoire de Physique Statistique du Calcul à l'École Polytechnique Fédérale de Lausanne. Ses travaux se concentrent sur l'application des concepts de transitions de phase en physique pour modéliser le comportement des algorithmes, notamment en apprentissage automatique

Approche interdisciplinaire

Elle se considère à la fois physicienne, informaticienne et mathématicienne. Son approche s'inspire de la physique théorique pour expliquer des phénomènes de manière mathématiquement rigoureuse, même sans preuves formelles complètes

Apport de la statistique physique à l'informatique

La physique statistique aide à comprendre les problèmes à haute dimension en informatique, notamment :

- L'étude des cas typiques plutôt que des pires cas.

- L'utilisation de distributions de probabilité pour décrire les interactions entre bits de données

Transitions de phase en informatique

Zdeborová étudie les transitions de phase analogiques en informatique, qui se manifestent par des changements brusques dans le comportement des systèmes. Par exemple :

- Dans les réseaux de neurones, l'efficacité d'apprentissage dépend de la quantité de données d'entraînement.

- Dans les modèles de langage, une transition entre l'apprentissage positionnel et sémantique a été respectée

Objectif à long terme

Zdeborová aspire à développer une "thermodynamique de l'apprentissage automatique", comparable à la façon dont la thermodynamique a émergé de l'étude des moteurs à vapeur au 18e siècle

En conclusion, les travaux de Zdeborová illustrent l'importance croissante de l'interdisciplinarité entre physique et informatique théorique, ouvrant de nouvelles perspectives pour comprendre les systèmes complexes comme les algorithmes d'apprentissage automatique.





 

Auteur: perplexity.ai

Info: https://www.quantamagazine.org/the-computer-scientist-who-builds-big-pictures-from-small-details-20241007/?mc_cid=aec528f32b&mc_eid=78bedba296 - Jean Pavlus, 7 octobre 2024

[ bifurcations dynamiques ] [ points critiques ]

théorie du tout

Des chercheurs pourraient avoir découvert une nouvelle loi sur l'évolution de tout ce qui existe dans l'univers !

Comment les choses évoluent-elles ? C'est la question à laquelle les chercheurs tentent de répondre. Galaxies, étoiles et même la vie telle que nous la connaissons ont subi un processus d'évolution. La question est de comprendre comment ce processus se déroule et pourquoi il se produit.

(photo) Un exemple de systèmes complexes sont les galaxies et l'interaction entre elles lors d'une collision.

Lorsque nous regardons l'Univers, nous trouvons des structures complexes allant de la vie telle que nous la connaissons aux galaxies et aux étoiles. Dans différents domaines de la connaissance, le niveau de complexité semble être une question ouverte : comment les structures sont-elles parvenues à des niveaux aussi complexes ?

En biologie, une des questions est de comprendre comment la vie est arrivée à ce que nous connaissons aujourd’hui. En philosophie, la question de la conscience et de l'intelligence qui ont évolué vers des formes de plus en plus complexes. En astronomie, la question de savoir comment les galaxies ont évolué pour devenir ce que nous connaissons aujourd'hui reste jusqu'à présent un grand mystère.

Avec ces questions à l'esprit, un groupe de chercheurs de différents domaines se sont réunis pour proposer une nouvelle loi sur l'évolution des choses dans l'Univers. La loi est connue sous le nom de "loi de l'augmentation de l'information fonctionnelle" qui tente d'expliquer pourquoi les choses évoluent vers des structures plus complexes.

Systèmes Complexes

Des systèmes complexes peuvent être trouvés dans différents domaines allant de la sociologie à la physique. Le domaine se concentre sur la compréhension des unités d'un ensemble qui interagissent les unes avec les autres et ont une dynamique collective.

Un exemple de cela est le comportement d'un ensemble de personnes lors d'un concert de musique, chaque participant est une personne, mais il y a un comportement collectif.

La propre question de comment la vie est apparue est un problème qui a une intersection avec les systèmes complexes. Nous pouvons comprendre les êtres vivants comme une série d'interactions complexes entre les molécules qui à leur tour ont des interactions avec leurs atomes. Expliquer comment nous sommes arrivés à ce niveau de complexité est une grande question ouverte.

Complexité en Physique

En physique, le domaine des systèmes complexes est extrêmement riche pour expliquer différents types de problèmes. Les propres particules et interactions entre particules deviennent de véritables laboratoires. Mais peut-être que les grandes questions se trouvent à l'intérieur de l'astrophysique.

(photo) Les systèmes complexes peuvent être dans une variété de domaines allant de la sociologie à la physique.

Nous observons des galaxies de différents types avec des dynamiques compliquées. Notre propre Voie Lactée est un exemple de galaxie de type spirale, mais nous observons d'autres types tels que les elliptiques, les irrégulières et les lenticulaires. La dynamique complexe soulève des questions telles que : comment sont-elles apparues ?

L'une des missions principales du télescope spatial James Webb est de comprendre comment les galaxies se sont formées lorsque l'Univers était jeune. La réponse est si difficile qu'il y a un effort de la communauté scientifique pour analyser les détails des données pour commencer à tenter de répondre à la question.

Étude des Systèmes Complexes

Certains chercheurs de l'Université de Cornell se sont réunis pour répondre à la question : pourquoi les systèmes complexes, y compris la vie, évoluent-ils vers de plus grandes informations fonctionnelles au fil du temps ? L'étude a rassemblé des astronomes, des physiciens, des philosophes, un minéralogiste et un scientifique des données pour tenter de répondre.

Selon l'auteur de l'étude, c'était l'une des plus grandes réunions entre philosophes et scientifiques de la nature pour répondre à la question. Ensemble, ils ont introduit ce qu'ils ont appelé la "loi de l'augmentation de l'information fonctionnelle". Les lois aident à donner une direction pour comprendre la raison derrière ce que nous observons.

Loi de l'Augmentation de l'Information Fonctionnelle

Dans le travail publié par la revue PNAS, les chercheurs rapportent que la nouvelle loi stipule qu'un système évolue si différentes configurations du système sont utilisées pour une ou plusieurs fonctions. En d'autres termes, un système aura tendance à devenir de plus en plus complexe au fil du temps en fonction des fonctions.

La loi parle également de la sélection naturelle des systèmes et du fait que seuls certains survivront, c'est-à-dire que les plus complexes survivront. Cela est très similaire à la Théorie de l'Évolution de Darwin mais élargie à des systèmes qui ne sont pas vivants, comme l'arrangement des atomes ou même des galaxies.

Critiques

Le travail a été salué par différents chercheurs qui soutiennent que c'est un pas en avant dans la compréhension des systèmes complexes. Cependant, certains ont également examiné le travail avec critique, disant qu'il n'est pas nécessaire de trouver une loi analogue à la théorie de Darwin pour les systèmes non vivants.

Auteur: Internet

Info: https://www.tameteo.com, Roberta DuarteMeteored Brésil25/10/2023

[ réseaux bayésiens dynamiques ] [ macro ] [ micro ] [ nano ] [ giga ] [ astrophysique ] [ complexification ]

rétroactions informatives

Voici un résumé-synthèse exhaustif de notre échange machine-homme sur les parallèles entre épigénétique et langage.

L'épigénétique représente un dialogue complexe à plusieurs niveaux :

- Entre les gènes et l'environnement

- Entre l'hôte et les symbiotes

- Entre les cellules d'un même organisme

- Entre les générations

Ce dialogue se produit principalement au niveau moléculaire, impliquant l'ADN, les histones et les ARN. Il opère à différentes échelles, de l'intracellulaire à l'intergénérationnel.

Interactions à longue distance

Les interactions épigénétiques peuvent se produire sur de grandes distances, impliquant :

- Des boucles chromatiniennes

- Des domaines topologiquement associés (TADs)

- Des interactions interchromosomiques

Ces interactions s'étendent au-delà de la cellule, englobant l'organisme entier et son environnement.

Analogies avec le langage humain

Plusieurs parallèles ont été établis entre l'épigénétique et le langage humain :

- Importance du contexte dans l'interprétation

- Flexibilité et adaptabilité

- Utilisation de métaphores et symboles

- Opération à plusieurs niveaux de signification

- Aspects héréditaires et évolutifs

- Fonction de dialogue et de communication

Comparaisons approfondies

(Version chatgpt) Dans le cadre du langage humain, si l'on veut établir une analogie entre l'épissage (un processus biologique) et un phénomène en syntaxique linguistique, on peut le comparer à une forme de montage ou d'édition qui permet de structurer les phrases en enlevant certaines parties inutiles et en conservant celles qui ont un sens pertinent.

En biologie moléculaire, l'épissage est un processus qui intervient lors de la transcription de l'ADN en ARN. Il consiste à retirer les introns (les segments non codants) et à relier les exons (les segments codants), ce qui permet de produire un ARNm mature prêt à être traduit en protéine.

L'analogie en linguistique pourrait être la manière dont, dans une phrase ou un texte, on :

- Supprime les informations redondantes ou non pertinentes (similaires aux introns),

- Garde les informations significatives pour l'expression d'un message cohérent (exons ).

C'est un peu comme si, en écrivant ou en parlant, on filtre certaines idées ou mots pour structurer le message de façon optimale. En ce sens, l'épissage pourrait correspondre à un processus de révision ou de condensation syntaxique dans lequel les phrases sont réorganisées, simplifiées ou « épurées » pour produire un message compréhensible et cohérent.

En résumé, dans le cadre linguistique :

- Les introns = Les mots ou informations inutiles ou redondantes,

- Les exons = Les mots ou idées essentiels à la phrase,

- L'épissage = Le processus de suppression et de réorganisation des éléments pour créer un message final " mature " et fonctionnel.

SInon :

- Le langage humain tend vers une base double booléenne, tandis que l'épigénétique opère sur une base tétravalente plus nuancée.

- Le " langage " épigénétique est considéré comme plus ancré dans la réalité biologique immédiate.

Réflexions sur le langage humain

Le langage humain a été caractérisé comme :

- Plus "hors-sol" et abstrait

- Un outil grégaire favorisant la cohésion sociale

- Capable d'une virtualisation plus poussée

- Orienté vers la création de nouveaux concepts

Cette capacité d' abstraction et de virtualisation du langage humain représente à la fois une avancée significative et un potentiel éloignement de la réalité immédiate.

Conclusion

Cette analyse comparative met en lumière la complexité et la flexibilité de l'épigénétique, tout en soulignant le rôle unique du langage humain dans l'abstraction et la création conceptuelle. Elle révèle comment ces deux systèmes, bien que fondamentalement différents, offrent des perspectives complémentaires sur la communication et l'adaptation dans le monde biologique et social.

Auteur: perplexity.ai

Info: 6 octobre 2024

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