L'IA booste la détection des ondes gravitationnelles : Percée du Deep Loop Shaping

2025-09-05
L'IA booste la détection des ondes gravitationnelles : Percée du Deep Loop Shaping

Des scientifiques ont utilisé une technique d'apprentissage profond appelée Deep Loop Shaping pour améliorer significativement la précision du contrôle de l'Observatoire d'ondes gravitationnelles par interférométrie laser (LIGO), réduisant le bruit jusqu'à 100 fois. Cette technologie, utilisant l'apprentissage par renforcement, optimise le système de contrôle en boucle fermée du LIGO, lui permettant de mesurer les ondes gravitationnelles de manière plus stable. Cela aide les astronomes à approfondir la dynamique et la formation de l'univers, comme détecter davantage de trous noirs de masse intermédiaire et étudier les collisions d'étoiles à neutrons plus en détail. Cette percée devrait influencer la conception des futurs observatoires d'ondes gravitationnelles et élargir encore notre compréhension du cosmos.

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Rétrospective nostalgique : des êtres bleus dans un studio d’enregistrement des années 1960

2025-08-26
Rétrospective nostalgique : des êtres bleus dans un studio d’enregistrement des années 1960

Une photographie délavée capture une scène de studio d’enregistrement des années 1960, mettant en scène deux personnages bleus dans la salle de contrôle, baignés dans la lumière chaude des tubes à vide et d’une grande console de mixage. La plus grande figure, portant un casque légèrement de travers, observe paisiblement un musicien à travers une vitre insonorisée. Le plus petit personnage, perché sur un tabouret et arborant de minuscules lunettes rondes, ajuste méticuleusement un bouton sur un magnétophone à bobines. La texture granuleuse de la vieille photo, le flou doux et les tons chauds désaturés évoquent un fort sentiment de nostalgie, transportant les spectateurs vers une époque musicalement vibrante.

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Genie 3 : Remerciements et les héros derrière le projet

2025-08-06
Genie 3 : Remerciements et les héros derrière le projet

Le succès du grand modèle linguistique Genie 3 est dû aux contributions significatives de nombreux chercheurs et ingénieurs. Cette longue liste de remerciements met en lumière l'effort collaboratif à toutes les étapes, du développement principal à la production vidéo. Cela souligne l'immense travail d'équipe et le réseau de soutien crucial pour un projet d'IA aussi complexe.

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IA

Gemini Deep Think résout les problèmes de l'OMI

2025-07-22
Gemini Deep Think résout les problèmes de l'OMI

Le modèle avancé Gemini Deep Think de Google DeepMind a résolu avec succès des problèmes difficiles de l'Olympiade internationale de mathématiques (OMI). Le projet a impliqué une grande équipe d'ingénieurs et de mathématiciens à travers plusieurs étapes, des données d'entraînement et de l'entraînement du modèle à l'optimisation de l'inférence. L'équipe remercie l'OMI, de nombreux contributeurs et les équipes internes de Google, en soulignant que l'OMI n'a validé que l'exactitude des réponses, et non la validité du système lui-même.

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IA

AlphaGenome : L'IA décrypte le code du génome

2025-06-27
AlphaGenome : L'IA décrypte le code du génome

Google DeepMind dévoile AlphaGenome, un outil d'IA qui prédit comment les variations de l'ADN humain affectent la régulation génétique. Traitant jusqu'à un million de paires de bases, AlphaGenome prédit de nombreuses propriétés moléculaires, notamment les sites de début et de fin des gènes, les sites d'épissage, la production d'ARN et l'accessibilité de l'ADN. Atteignant des performances de pointe sur les benchmarks, AlphaGenome évalue efficacement l'impact des variants génétiques, fournissant aux chercheurs une compréhension plus complète de la régulation génétique. L'API AlphaGenome est désormais disponible pour la recherche non commerciale, promettant d'accélérer les avancées en génomique et en santé.

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IA

Évaluation comparative des LLM : Analyse du prix par rapport aux performances

2025-06-05
Évaluation comparative des LLM : Analyse du prix par rapport aux performances

Ce rapport évalue les grands modèles de langage dans divers domaines, notamment le raisonnement, les sciences, les mathématiques, la génération de code et les capacités multilingues. Les résultats révèlent des variations de performance significatives selon les tâches, avec de bonnes performances en raisonnement scientifique et mathématique, mais des performances relativement plus faibles en génération de code et en traitement de contextes longs. Le rapport analyse également les stratégies de prix et montre que les performances du modèle ne sont pas corrélées linéairement au prix.

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AlphaEvolve : Les héros méconnus derrière la découverte d'algorithmes par l'IA

2025-05-14
AlphaEvolve : Les héros méconnus derrière la découverte d'algorithmes par l'IA

AlphaEvolve, un projet axé sur l'utilisation de l'IA pour la découverte d'algorithmes, n'aurait pas été possible sans les efforts collaboratifs d'une grande équipe. La section des remerciements nomme plus de 40 personnes, soulignant les différents rôles, des chercheurs et ingénieurs aux designers, impliqués dans sa création et mettant l'accent sur la nature collaborative et la complexité de la découverte d'algorithmes par l'IA.

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Google DeepMind dévoile Music AI Sandbox et Lyria 2 : des étapes clés dans la création musicale par IA

2025-04-25
Google DeepMind dévoile Music AI Sandbox et Lyria 2 : des étapes clés dans la création musicale par IA

L'équipe Google DeepMind a récemment publié deux projets majeurs de musique par IA : Music AI Sandbox et Lyria 2. Développés par une équipe de dizaines d'ingénieurs et de chercheurs, ces projets représentent les efforts combinés de DeepMind, Alphabet et de l'équipe YouTube. Music AI Sandbox et Lyria 2 marquent des avancées significatives dans la création musicale par IA, promettant de nouvelles possibilités pour la composition musicale et des changements transformateurs pour l'industrie musicale.

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Google DeepMind dévoile Gemini Robotics : pour une nouvelle génération de robots

2025-03-12
Google DeepMind dévoile Gemini Robotics : pour une nouvelle génération de robots

Google DeepMind a présenté deux nouveaux modèles d'IA basés sur Gemini 2.0 : Gemini Robotics et Gemini Robotics-ER, permettant aux robots d'effectuer un plus large éventail de tâches du monde réel. Gemini Robotics est un modèle avancé de vision-langage-action qui contrôle directement les robots ; Gemini Robotics-ER possède une compréhension spatiale avancée, permettant aux roboticiens d'exécuter leurs propres programmes en utilisant les capacités de raisonnement incarné de Gemini. Les deux modèles sont caractérisés par leur généralité, leur interactivité et leur dextérité, capables de gérer diverses tâches et environnements, et de mieux collaborer avec les humains. DeepMind a également publié un nouveau jeu de données, ASIMOV, pour évaluer et améliorer la sécurité sémantique dans l'IA incarnée et la robotique, et s'est associé à des entreprises comme Apptronik pour développer la prochaine génération de robots humanoïdes.

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Google DeepMind dévoile Veo 2 : Une percée dans la génération de vidéos par IA

2024-12-16
Google DeepMind dévoile Veo 2 : Une percée dans la génération de vidéos par IA

Google DeepMind a récemment lancé Veo 2, son dernier modèle de génération de vidéos par IA. Ce modèle représente un progrès significatif en termes de réalisme, de détails et de précision des mouvements, capable de produire des vidéos 4K de haute qualité à partir d'instructions complexes. Veo 2 surpasse les autres modèles de génération de vidéos par IA leaders, excellant dans le respect fidèle des invites et la génération de résultats incroyablement réalistes. Des gros plans extrêmes d'un DJ aux scènes détaillées de préparation culinaire montrant une physique réaliste, Veo 2 démontre sa polyvalence dans divers styles et scénarios, marquant une nouvelle étape dans la génération de vidéos par IA.

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