Le robot-guépard pataud du MIT a appris à sprinter tout seul grâce à l’IA

Vous souvenez-vous du robot Mini Cheetah quadrupède du MIT ?

Regardez maintenant ses progrès après des séances d’entrainements purement virtuelles.

Un robot entièrement autodidacte

En effet, avant d’avoir droit à une présence physique, Mini Cheetah a passé les premiers moments de sa vie sous forme exclusivement virtuelle. 4000 versions numériques de l’engin ont été encouragées à explorer leur anatomie pour apprendre à se déplacer dans son environnement.

Et elles ont dû le faire en partant de zéro, sans le moindre exemple de mouvement tiré d’un vrai animal; on parle d’apprentissage par renforcement.  C’est un peu comme un bébé que l’on inciterait à crapahuter en agitant un hochet; l’objectif est de l’encourager à explorer toutes les possibilités physiques que lui offre son corps afin qu’il trouve lui-même comment l’utiliser pour se déplacer.

Chaque modèle a donc développé sa propre façon de marcher, puis de courir; les chercheurs du MIT ont alors pu synthétiser les conclusions des plus prometteuses dans un modèle final qui a eu le droit de tester le fruit de son travail avec un vrai corps physique.

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Publié sur JdG le 29 mars 2022 par Antoine Gautherie

Le Val-de-Marne veut utiliser l’IA pour la gestion de l’eau

Deux projets portés par le département du Val-de-Marne et basés sur l’utilisation de l’Intelligence Artificielle, ont été sélectionnés pour un appel à projets de l’Agence de l’eau Seine-Normandie portant sur l’innovation dans la gestion de l’eau.

L’intelligence artificielle… jusque dans la gestion de l’eau. C’est le pari du Département du Val-de-Marne, qui a développé deux projets innovants, sélectionnés dans le cadre de l’appel à projet « Innovation pour la gestion de l’eau », porté par l’Agence de l’eau Seine-Normandie.

Dans le Val-de-Marne , la première opération du département concerne le prolongement d’un projet pilote portant sur l’autosurveillance et la gestion en temps réel du système d’assainissement. Conformément à la législation, 700 capteurs ont déjà été installés sur le territoire afin de surveiller l’état de fonctionnement du système. Ces données sont ensuite être validées tous les mois, avant d’être envoyées à l’agence de l’eau.

Remplacer la validation humaine

L’utilisation de l’intelligence artificielle permettrait de remplacer la validation humaine, une activité « chronophage », selon Sheila Aboulouard, directrice adjointe en charge de l’exploitation de la direction des services de l’environnement et de l’assainissement du département. « Nous avons donné à l’IA 10 ans de données sur un secteur bien particulier », explique-t-elle. Avec cette masse d’informations, l’intelligence peut vérifier si les données prélevées sont cohérentes et même faire des prédictions.

« En s’appuyant sur les data dont elle dispose, elle pourra par exemple prédire le débit d’eau dans telle ou telle canalisation », complète Sheila Aboulouard. Selon la directrice adjointe, l’objectif est de « faire de la gestion en temps réel avec l’IA » afin de par exemple pouvoir minimiser le risque d’inondation, ou de déversement en milieu naturel. Le système d’intelligence artificielle va être mis en place sur neuf premiers bassins versants cette année, avant d’être déployé sur l’ensemble des 25 bassins, d’ici 2024.

Maintenance prédictive

Le deuxième projet du département sélectionné par l’AESN concerne la maintenance prédictive des 113 stations de pompage du département, afin d’éviter les pannes. Pour ce faire, des capteurs vont, dans un premier temps, être installés sur une station pilote. « Pendant 6 mois, nous n’allons pas y faire de maintenance mais attendre que la panne ait lieu », explique Sheila Aboulouard.

Les données de ces capteurs seront analysées en temps réel par le biais de l’IA. Cette dernière relèvera ainsi les paramètres précédant une panne pour ensuite pouvoir les prédire. Ce qui permettra aux équipes d’intervenir sur les stations de pompage en prévention, plutôt que dans l’urgence.

Le coût de ces deux projets est estimé respectivement à 632.000 euros pour l’autosurveillance du réseau et à 420.000 euros pour la maintenance prédictive. Ils bénéficient tous deux d’une subvention de l’AESN de 80 %, ce qui représente 505.600 euros pour le premier dossier et 336.000 euros pour le second.

Publié sur Les Echos le 23 mars 2022 par Marie Delumeau

Full-color night vision is almost a reality after a deep learning breakthrough

La vision nocturne en couleur est presque une réalité après une percée de l’apprentissage profond.

Introduction:

Researchers used infrared images to recreate a near-perfect photo in visible light.

The U.S. military already issues night-vision goggles that outline people and other objects in bright white, and researchers across the world are racing to develop even more advanced ways of seeing in the dark. A new proof-of-principle study offers intriguing hints about how the next generation of such technology might work.

These findings suggest an exciting new future for night-vision technology.

L’armée américaine fournit déjà des lunettes de vision nocturne qui permettent de distinguer les personnes et d’autres objets dans un blanc éclatant, et les chercheurs du monde entier s’efforcent de mettre au point des moyens encore plus perfectionnés de voir dans l’obscurité. Une nouvelle étude de preuve de principe donne des indications intrigantes sur la façon dont la prochaine génération de ces technologies pourrait fonctionner.

Ces résultats laissent entrevoir un nouvel avenir passionnant pour la technologie de vision nocturne.

Human eyes face many limitations

It seems like humans can see every color, but our eyes can only detect a narrow slice of the electromagnetic spectrum. The light waves we can see range from roughly 400 nanometers (that registers in the human brain as violet) to roughly 700 nanometers (perceived as red). If someone were in a room with no windows and a bright bulb casting light at a wavelength of 800 nanometers, they would experience total darkness.

 

A mosquito or a pit viper, on the other hand, could see just fine. (So could a cyborg mouse.) A human could also see a version of the scene if they were looking through an infrared camera. That’s because it’s not a technical challenge to take photos in infrared light. The challenge is rendering those images in visible light so a human viewer can make sense of what they’re seeing. For example, thermal imaging uses a technique called pseudocolor to make an infrared image visible. While the resulting image contains multiple colors, it’s really a souped-up black-and-white picture where the colors don’t correspond to what the scene would look like if seen in visible light.

Les yeux humains sont confrontés à de nombreuses limites

Il semble que les humains puissent voir toutes les couleurs, mais nos yeux ne peuvent détecter qu’une tranche étroite du spectre électromagnétique. Les ondes lumineuses que nous pouvons voir vont d’environ 400 nanomètres (que le cerveau humain enregistre comme étant le violet) à environ 700 nanomètres (perçus comme étant le rouge). Si quelqu’un se trouvait dans une pièce sans fenêtre avec une ampoule à incandescence diffusant une lumière d’une longueur d’onde de 800 nanomètres, il serait dans l’obscurité totale.

Un moustique ou une vipère, par contre, peut très bien voir. (Tout comme une souris cyborg.) Un humain pourrait également voir une version de la scène s’il regardait à travers une caméra infrarouge. En effet, prendre des photos en lumière infrarouge n’est pas un défi technique. Le défi consiste à restituer ces images en lumière visible pour qu’un observateur humain puisse comprendre ce qu’il voit. Par exemple, l’imagerie thermique utilise une technique appelée pseudo-couleur pour rendre visible une image infrarouge. Bien que l’image résultante contienne plusieurs couleurs, il s’agit en fait d’une image en noir et blanc où les couleurs ne correspondent pas à ce que la scène aurait l’air si elle était vue en lumière visible.

New technology could render the infrared light perfectly visible

The researchers behind the new study are doing something far more sophisticated with infrared images. They started by printing images of color palettes and faces. Then they created a dataset by taking photos of those images using a monochromatic camera that can be set to take photos at very specific wavelengths. They took photos of the faces under monochromatic light sources of various wavelengths in the visible and near-infrared spectrums.

 

With these digital files in hand, they built on decades of research in computer science to develop and test a deep learning algorithm that could begin with infrared images of a scene and infer what that scene would look like in the visible spectrum. And it worked! Under these admittedly ideal conditions, the researchers found that one of their algorithms — using deep U-Net-based architectures — was able to transform a set of three infrared images into a full-color photo that very closely resembled a normal photo of the same image.

We probably won’t see this technology in night-vision goggles anytime soon, but this proof-of-concept shows that full-color night vision is on the horizon.

Une nouvelle technologie pourrait rendre la lumière infrarouge parfaitement visible

Les chercheurs à l’origine de cette nouvelle étude font quelque chose de bien plus sophistiqué avec les images infrarouges. Ils ont commencé par imprimer des images de palettes de couleurs et de visages. Ils ont ensuite créé un ensemble de données en prenant des photos de ces images à l’aide d’un appareil photo monochromatique qui peut être réglé pour prendre des photos à des longueurs d’onde très spécifiques. Ils ont pris des photos des visages sous des sources de lumière monochromatique de différentes longueurs d’onde dans les spectres visible et proche de l’infrarouge.

Avec ces fichiers numériques en main, ils se sont appuyés sur des décennies de recherche en informatique pour développer et tester un algorithme d’apprentissage profond capable de partir des images infrarouges d’une scène et d’en déduire ce à quoi cette scène ressemblerait dans le spectre visible. Et ça a marché ! Dans ces conditions, certes idéales, les chercheurs ont constaté que l’un de leurs algorithmes – utilisant des architectures profondes basées sur le réseau U-Net – était capable de transformer un ensemble de trois images infrarouges en une photo en couleur qui ressemblait de très près à une photo normale de la même image.

Nous ne verrons probablement pas cette technologie dans les lunettes de vision nocturne de sitôt, mais cette preuve de concept montre que la vision nocturne en couleur est à l’horizon.

Vous pouvez également consulter :

Prédire les pannes de disques et minimiser les temps d’arrêt

DA Drive Analyzer tire profit de l’IA en cloud pour éviter les temps d’arrêt du serveur et la perte de données en recommandant le remplacement des disques avant qu’ils ne tombent en panne.

Principe

Alimenté par un moteur IA en cloud fourni par ULINK, le leader mondial dans la fourniture d’outils de test d’interface de stockage informatique, l’ULINK DA Drive Analyzer tire profit des données d’utilisation historiques de millions de disques pour prédire intelligemment si l’un de vos disques va bientôt tomber en panne. Ceci vous permet de planifier les remplacements et la continuité des services avant que la panne de disque ne survienne. Grâce à l’interface conviviale de DA Drive Analyzer, vous pouvez vérifier le score de prédiction de durée de vie ainsi que le statut de l’intégrité des disques, dont les attributs S.M.A.R.T (diagnostics des disques intégrés), la température et tester les IOPS. Vous pouvez aussi afficher les informations avancées sur vos disques sur le Portail ULINK DA. Grâce à DA Drive Analyzer, les pannes de disque surprises appartiennent au passé.

Ndlr : Je n’ai pas testé cet outils, les informations viennent du site du concepteur.

DA Drive Analyzer tire profit de l’IA en cloud pour éviter les temps d’arrêt du serveur et la perte de données en recommandant le remplacement des disques avant qu’ils ne tombent en panne.

Ce logiciel est payant avec deux formules proposées :

  • Annuel pour 5 USD / mois / disque
  • Trimestriel pour 1,5 USD / mois / disque

Dorcel lance le tout premier service d’intelligence conversationnelle softporn

Dorcel innove une nouvelle fois en créant, avec l’agence audio digital Vokode, la première expérience d’Intelligence Artificielle audio digitale qui s’adapte en direct aux désirs et aux fantasmes de l’utilisateur.

Qu’est ce que l’IA ne fait pas ?

Pour 73% des Français qui consomment des contenus pornographiques, la voix est un élément clé. Forte de ce constat, la nouvelle plateforme Dorcel Podcasts propose une expérience audio interactive inédite, entièrement dédiée au plaisir . En effet, sur Dorcel Podcasts, lancée le jeudi 18 février 2021, l’utilisateur peut choisir d’échanger avec une voix féminine (Lia) ou masculine (Léo) capable de réagir en temps réel à ses réponses et de l’emmener vers la jouissance.

Entièrement gratuit, le service s’adresse aussi bien aux hommes qu’aux femmes et leur offre de multiples scénarios érotiques différents. Dans une chambre, une soirée libertine ou une salle de cinéma déserte : le leader européen du contenu premium pour adultes a sondé les fantasmes de plus de 2000 personnes (2) pour savoir quels étaient leurs désirs les plus profonds et leur donner vie grâce à cette expérience inédite.

La suite sur : Dorcel lance le tout premier service d’intelligence conversationnelle softporn
Publié sur l’ADN le 18 février 2021 par Peggy Baron

L’intelligence artificielle exerce son nez

Les algorithmes ne sont pas près de remplacer les parfumeurs-créateurs. Mais ils permettent déjà l’élaboration des fragrances personnalisées et facilitent le processus créatif. Ils donnent ainsi un formidable élan à la branche

Introduction

La révolution a commencé en 2019. Le géant brésilien des cosmétiques O Boticario lançait deux parfums issus pour la première fois d’une collaboration humain-machine: Egeo On Me, senteur fleurie pour femme, et son pendant masculin Egeo On You, une version boisée. Le nom des créateurs? Côté humain le parfumeur David Apel et, côté machine, Phylira, un algorithme issu du centre de recherche d’IBM et conçu pour la société allemande de parfumerie Symrise.

Phylira est capable d’analyser 1,9 million de formules existantes, des milliers de matières premières, et intègre aussi des données liées aux chiffres de ventes par tranches d’âge, régions géographiques ou genre. «En plus d’avoir cette puissance de calcul, l’IA a aussi l’avantage de ne pas avoir de biais personnels ou culturels et peut donc partir sur des pistes étonnantes, trouver ce qu’on appelle des lieux cachés que l’homme n’aurait pas découverts seul, assure Claire Viola, vice-présidente de la stratégie digitale, division fragrances, chez Symrise.

Pour ce parfum brésilien, Phylira a par exemple suggéré un effet chai latte, évoquant le lait chaud et le fenugrec, qui apportait une note gourmande inédite.» Selon elle, nous serions en train de vivre la troisième révolution industrielle dans la parfumerie, après l’arrivée des matières synthétiques à la fin du XIXe siècle, qui a considérablement élargi la palette du parfumeur, et le développement de l’informatique dans les années 1980, qui a mis fin aux formules manuscrites.

 

L’odeur des émotions

Comme Symrise et Givaudan, Firmenich est également entrée dans la course aux algorithmes. La multinationale basée à Genève a ouvert à l’EPFL un laboratoire numérique, le D-Lab, dédié à l’intelligence artificielle au service de la création de fragrances et de goûts. «Cette transformation digitale est motivée par deux constats, relève Eric Saracchi, chef du département digital et information de Firmenich. D’abord, la fragmentation de notre marché et des demandes de nos clients. On reçoit toujours plus de briefs de différentes zones géographiques, chacune avec ses exigences, ses législations. Un être humain ne peut pas gérer une telle masse de données. Ensuite, il y a plus d’astronautes dans le monde que de créateurs d’arômes ou de parfums. La formation se fait sur des dizaines d’années, pour mémoriser des combinaisons de quelque 5000 odeurs. Avec si peu de ressources sur le marché, il nous faut trouver un autre moyen de créer.»

Parmi la masse gigantesque de données, l’IA intègre instantanément les changements de législation, comme l’interdiction d’une matière première, et peut proposer des essais de formules alternatives, facilitant considérablement le processus de création. Symrise et Firmenich assurent que l’idée n’est pas de remplacer les parfumeurs. «La création aura toujours besoin de l’homme, car les fragrances s’élaborent à partir d’émotions, assure Claire Viola. Le parfum est un tel activateur de mémoire. Cette dimension-là, la machine ne pourra jamais la comprendre.» L’intelligence artificielle relèverait donc, selon elle, davantage de la formulation augmentée que de la création augmentée.

Ce que confirme Odile Pelissier, vice-présidente création et développement en parfumerie chez Firmenich: «Nos parfumeurs ont des intuitions précieuses, à même de créer de nouveaux codes, de nouvelles familles, comme les gourmands dans les années 2000. Mais cette intuition a besoin d’être canalisée pour répondre de plus en plus vite aux demandes du marché selon une combinaison complexe de paramètres, notamment l’olfaction, le format, le dosage et la durabilité. L’IA nous aide par exemple à tendre vers notre objectif de devenir, d’ici à 2030, 99% biodégradable et 70% renouvelable, en évaluant les empreintes carbone et eau d’un futur parfum.»

Parfums sur mesure

L’autre force de l’IA est de pouvoir répondre facilement aux besoins d’adaptation culturelle sur chaque marché. Firmenich présentait l’an dernier les premiers soins pour le linge dont les odeurs ont été choisies spécifiquement pour le marché chinois, avec l’ambition de fournir une expérience émotionnelle appropriée à chaque consommateur. Les produits comprennent par exemple du yuzu, ingrédient chinois renommé, des notes féminines, fruitées et fleuries, très en vogue en Chine.

Enfin, l’assistance des algorithmes permet aussi de tendre vers le sur-mesure: «Il y a une course à la personnalisation dans la parfumerie aujourd’hui, confirme Odile Pelissier. On est en train de plancher sur la micronisation des 1500 matières premières d’un orgue de parfumeurs pour pouvoir, à terme, créer des boutiques de parfums sur mesure.» Autre application possible: en analysant la photographie d’un lieu aimé, l’intelligence artificielle déchiffrera les données olfactives suggérées par le paysage pour créer un parfum qui retranscrit cette scène en odeur.

Ils ne mettront pas fin au métier de nez, mais les algorithmes pourraient bien contribuer à créer une parfumerie à deux vitesses: celle des maîtres parfumeurs pour les fragrances haut de gamme et celle des ordinateurs pour les parfums de masse.

Article source : L’intelligence artificielle exerce son nez Publié sur Le Temps le 15 août 2021 par Emilie Veillon

Autres sources :

Un robot utilise l’IA pour faire la chasse aux mégots sur les plages

BeachBot, le robot doté d’une IA qui ramasse les mégots de cigarettes à la plage

Parmi tous les éléments qui peuvent venir ruiner nos plages cet été, les cigarettes font certainement partie des plus dramatiques. Ce fléau, les inventeurs néerlandais de TechTics en ont fait leur cheval de bataille; ils ont conçu le BeachBot, un robot autonome spécialement conçu pour faire la chasse aux mégots.

Grâce à ses armes favorites – un jeu de caméras, un bras articulé, et un logiciel basé sur une intelligence artificielle -, ce petit robot est capable d’écumer une bande de sable pour traquer ces objets, responsables d’une pollution largement démontrée.

Un robot lent, mais une technologie intéressante

Grâce à un algorithme de détection, le BeachBot est capable de distinguer les mégots des autres types de déchets. Pour cela, il bénéficiera de l’aide d’un escadron de petits robots; en amont, ceux-ci vont scanner l’intégralité de la zone. Une fois que ces petits assistants auront cartographié les déchets présents sur la plage, ils laisseront la place au BeachBot; ce dernier n’a donc plus qu’à se diriger vers les zones concernées, à repérer les mégots en question, et à les collecter.

À l’heure actuelle, ce robot n’en est qu’au stade de la preuve de concept. D’après le premier test en conditions réelles, il serait capable de ramasser 20 mégots par heure.

Soit un rendement bien inférieur à celui d’un humain motivé et armé d’un sac poubelle. Pour les prochaines versions, les ingénieurs essaieront d’améliorer ce rendement. À l’heure actuelle, celui-ci reste encore trop faible pour justifier son usage sur le terrain.

TechTics vous paye pour coacher le BeachBot !

À terme, l’objectif serait d’en faire un robot d’entretien polyvalent. Il faudra pour cela adapter son algorithme de reconnaissance d’image pour qu’il puisse reconnaître d’autres types de déchets. Il leur faudra également développer un système de tri automatisé, de façon à pouvoir séparer les éléments recyclables des déchets ultimes.

Mais en attendant que cette technologie devienne suffisamment mature, vous pouvez participer vous-mêmes à son développement. Car pour alimenter son intelligence artificielle, les développeurs ont misé sur Microsoft Trove. Cette plateforme est conçue pour mettre en relation les auteurs d’images et les développeurs en IA ; les premiers proposent leur contenu, et les seconds l’utilisent pour entraîner leurs algorithmes.

Afin de faire progresser sa machine le plus vite possible, TechTics a décidé de mettre toutes les chances de son côté et de récompenser les contributeurs. D’après Microsoft, chaque image envoyée sera rémunérée à hauteur de 25 centimes d’euro. Pas de quoi faire fortune, mais suffisant pour symboliser la participation à une bonne action !

Sources :

Des cellules cérébrales apprennent à jouer au Pong plus rapidement qu’une IA

En attendant la sortie au cinéma du prochain Matrix, nous pouvons déjà nous laisser surprendre par des réseaux des cellules cérébrales connectées électroniquement auxquels on a appris à jouer au Pong. Ces mini-cerveaux sont stimulés par des électrodes pour les faire plonger dans une réalité virtuelle et leur faire « croire » qu’elles sont la raquette. Invraisemblable ? Non ! En plus, elles apprennent à jouer plus rapidement que des intelligences artificielles. Finalement, la biologie pourrait après tout, se montrer supérieure à l’IA dans certains aspects.

Présentation

Alors que les « mini-cerveaux », réseaux des cellules reproduites en laboratoire, ne sont pas une première, jamais auparavant, des scientifiques étaient parvenus à fabriquer des mini-cerveaux ayant la capacité à effectuer des tâches avec un objectif précis. Les DishBrain ou « cerveau cyborgs », comme leurs concepteurs du Laboratoire Cortical Labs les ont surnommés, ont démontré leur capacité à apprendre à jouer au jeu vidéo Pong. Ces cellules cérébrales ont étonné par leur vitesse d’apprentissage, de seulement 5 minutes (10 à 15 itérations du jeu).

La suite sur : Des cellules cérébrales apprennent à jouer au Pong plus rapidement qu’une IA (Réservé aux abonnés)
Publié sur Science & Vie le 24 décembre 2021 par Sofia Gavilan

Quelques articles à consulter

 

Je sais, je sais, c’est un peu en vrac … mais il y a des points inintéressant.

  • Une IA, juge de beauté des poissons tropicaux
    Des chercheurs ont entraîné une intelligence artificielle (IA) afin d’attribuer un score esthétique à 2400 espèces de poissons de récifs coralliens ou rocheux. Résultat : les poissons que nous jugeons les « moins beaux » sont ceux qui présentent, collectivement, la plus grande variété de caractéristiques écologiques et ont la plus longue histoire évolutive. Ce sont aussi les plus menacés…
    Publié le 18 juillet 2022 sur le Journal du CNRS
  • Laisseriez-vous une IA choisir votre menu au restaurant ?
    Si, lorsque vous commandez à manger, vous avez envie de tout sauf de recevoir des conseils non sollicités à propos de ce qui serait le plus adapté pour vous, alors l’innovation proposée par Raydiant ne vous est absolument pas destinée. La société basée à San Francisco a en effet mis au point un système permettant aux restaurants de vous suggérer un menu qu’ils pensent adapté à vos envies ou à vos besoins.
    Publié sur Slate le 28 septembre 2022 par Thomas Messias
    Version originale (anglophone) Publié sur Quartz le 27 septembre 2022
  • Ce manga cyberpunk a été illustré entièrement par une IA
    Bunch Comics va commercialiser un manga dont les dessins ont été à 100 % produits via une intelligence artificielle : Midjourney.
    Publié sur Numerama par Marcus Dupont-Besnard le
  • D’autres articles à venir…

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Un peu d’humour dans ce monde de brutes

 

Il faut savoir se moquer (gentiment)…

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Merci à mon fiston pour cette collection…

Voulez-vous continuer le chapitre suivant ? Alors :  Autres domaines – 5