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Une nouvelle « caméra » avec une vitesse d’obturation de 1 billion de seconde voit à travers la turbulence dynamique des atomes

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Une nouvelle « caméra » avec une vitesse d’obturation de 1 billion de seconde voit à travers la turbulence dynamique des atomes
À des vitesses d’obturation lentes, la structure atomique de GeTE apparaît structurée mais floue. Des expositions plus rapides révèlent un schéma complexe clair de déplacements dynamiques. Crédit : Jill Heymann/ORNL, Département américain de l’énergie

Les chercheurs ont compris que les matériaux les plus performants dans les applications énergétiques durables, telles que la conversion de la lumière solaire ou de la chaleur perdue en électricité, utilisent souvent les fluctuations collectives de groupes d’atomes au sein d’une structure beaucoup plus grande. Ce processus est souvent appelé « turbulence dynamique ».

perturbation dynamique

Comprendre la turbulence dynamique dans les matériaux peut conduire à des dispositifs thermoélectriques plus économes en énergie, tels que des réfrigérateurs à semi-conducteurs et des pompes à chaleur, ainsi qu’à une meilleure récupération de l’énergie utile de la chaleur perdue, comme les gaz d’échappement des automobiles et des centrales électriques, en la convertissant directement. en électricité. Le dispositif thermoélectrique était capable de prélever la chaleur du plutonium radioactif et de la convertir en électricité pour alimenter le rover martien lorsqu’il n’y avait pas assez de lumière solaire.

Lorsque des matériaux s’exécutent à l’intérieur d’un appareil de lecture, ils peuvent agir comme s’ils étaient vivants et dansaient – des morceaux de matière réagissant et changeant de manière étonnante et inattendue. Cette turbulence dynamique est difficile à étudier car non seulement les amas sont très petits et désordonnés, mais ils fluctuent également dans le temps. De plus, il existe un désordre « ennuyeux » non volatil dans les matériaux qui ne s’intéresse pas aux chercheurs car le désordre n’améliore pas les propriétés. Jusqu’à présent, il était impossible de distinguer la perturbation dynamique pertinente de l’arrière-plan de la perturbation statique la moins pertinente.

La nouvelle « caméra » a une vitesse d’obturation ultra-rapide d’environ 1 picoseconde

Des chercheurs de Columbia Engineering et de l’Université de Bourgogne rapportent qu’ils ont développé un nouveau type de « caméra » capable de voir les turbulences locales. Son principal avantage est la vitesse d’obturation variable : comme les amas atomiques désordonnés se déplacent, lorsque l’équipe utilisait un obturateur lent, la turbulence dynamique n’était pas apparente, mais lorsqu’elle utilisait un obturateur rapide, elle pouvait la voir. La nouvelle méthode, qu’ils appellent PDF ou vsPDF (pour fonction de distribution de paires atomiques), ne fonctionne pas comme une caméra conventionnelle – elle utilise des neutrons provenant d’une source du Laboratoire national d’Oak Ridge (ORNL) du Département américain de l’énergie pour mesurer les positions atomiques à une vitesse d’obturation d’environ une picoseconde, soit un million (un billion) de fois plus rapide que les obturateurs d’appareil photo normaux. L’étude a été publiée le 20 février 2023 par matériaux naturels.

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« Ce n’est qu’avec ce nouvel outil vsPDF que nous pouvons vraiment voir cet aspect des matériaux », a déclaré Simon Pilling, professeur de science des matériaux, de physique appliquée et de mathématiques appliquées. « Cela nous donne une toute nouvelle façon de démêler les subtilités de ce qui se passe dans des matériaux complexes et les influences cachées qui peuvent augmenter leurs propriétés. Avec cette technique, nous pourrons observer un matériau et voir quels atomes sont dans le danse et qui est assis dehors. »

Détection de structures atomiques avec une caméra « neutron ». Crédit : Laboratoire national d’Oak Ridge

Une nouvelle théorie sur la stabilisation des fluctuations locales et la conversion de la chaleur résiduelle en électricité

L’outil vsPDF a permis aux chercheurs de trouver des symétries atomiques brisées dans GeTe, un matériau thermoélectrique important qui convertit la chaleur perdue en électricité (ou l’électricité en refroidissement). Auparavant, ils n’étaient pas en mesure de voir les déplacements, ni de montrer les fluctuations dynamiques et la vitesse à laquelle elles fluctuent. À la suite des connaissances de vsPDF, l’équipe a développé une nouvelle théorie qui montre à quel point de telles fluctuations locales peuvent se former dans GeTe et les matériaux associés. Cette compréhension mécaniste de la danse aidera les chercheurs à rechercher de nouveaux matériaux avec ces effets et à appliquer des forces externes pour influencer l’effet, conduisant à de meilleurs matériaux.

L’équipe de recherche

Belling a co-dirigé ce travail avec Simon Kemper, qui était à l’Université de Bourgogne en France au moment de l’étude. Pilling et Kemper ont travaillé avec des collègues de l’ORNL et du Laboratoire national d’Argonne (ANL), également financé par le ministère de l’Énergie. Des mesures de diffusion inélastique des neutrons de la caméra vsPDF ont été effectuées à l’ORNL ; La théorie a été faite à l’ANL.

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prochaines étapes

Billinge travaille maintenant à rendre sa méthode plus facile à utiliser et à appliquer à d’autres systèmes dynamiquement désordonnés pour la communauté des chercheurs. Actuellement, cette technologie n’est pas prête à l’emploi, mais avec un développement ultérieur, elle devrait devenir une métrique beaucoup plus standard qui peut être utilisée dans de nombreux systèmes de matériaux où la dynamique atomique est importante, de l’observation du mouvement du lithium dans les électrodes de la batterie à l’étude de la dynamique de processus pendant l’eau de Split avec la lumière du soleil.

L’étude s’intitule « La cristallographie dynamique révèle une anisotropie spontanée dans Cubic GeTe ».

Plus d’information:
Simon AJ Kimber et al, La cristallographie dynamique révèle une anisotropie spontanée dans GeTe cubique, matériaux naturels (2023). DOI : 10.1038/s41563-023-01483-7

Informations sur la revue :
matériaux naturels


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L’IA d’Apple peut produire une « très bonne » version de Siri

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L’IA d’Apple peut produire une « très bonne » version de Siri

et si pommes Assistant vocal Siri « Était-ce vraiment bien ? »

Cette question est au cœur de nombreuses entreprises technologiques géantes Recherche sur l’intelligence artificielle (IA).selon un rapport publié dimanche 5 mai par The Verge examinant ces efforts.

Par exemple, une équipe de chercheurs d’Apple tente de développer un moyen d’utiliser Siri sans avoir à utiliser de mot d’activation.

Au lieu d’attendre que l’utilisateur dise « Hey Siri » ou « Siri », Assistant vocal Il sera capable de savoir si quelqu’un lui parle.

« Ce problème est beaucoup plus complexe que la détection des déclencheurs vocaux, car il se peut qu’il n’y ait pas de phrase clé déclencheur qui signale le début de la commande vocale », ont reconnu les chercheurs dans le rapport.

Le rapport Verge ajoute que cela pourrait être la raison pour laquelle une autre équipe de recherche a mis au point un système permettant de détecter plus précisément les mots d’éveil. D’autres recherches ont formé un modèle pour mieux comprendre les mots rares, que dans de nombreux cas les assistants ne comprennent pas bien.

Apple travaille également sur les moyens de s’assurer que Siri comprend ce qu’il entend. Par exemple, le rapport indique que la société a développé un système appelé STEER (Semantic Turn Extension Recognition) conçu pour améliorer la communication aller-retour d’un utilisateur avec un assistant IA en essayant d’identifier quand un utilisateur demande un suivi. Question et quand ils posent une nouvelle question.

Le rapport arrive à un moment où Apple semble prendre – comme l’a écrit PYMNTS la semaine dernière – un « Approche mesurée » Pour ses efforts dans le domaine de l’intelligence artificielle.

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Parmi ses projets figure le système ReALM (Reference Accuracy as Language Modeling), qui simplifie le processus complexe de compréhension des références visuelles sur écran dans une tâche de modélisation de langage utilisant de grands modèles de langage.

« D’une part, si nous avions Expérience client meilleure et plus rapide« Il y a beaucoup de chatbots qui irritent les clients », a déclaré Dan Vagela, un chercheur en intelligence artificielle non affilié à Apple, dans une interview avec PYMNTS. « Mais si à l’avenir nous disposons de systèmes d’IA capables de traiter de manière utile et courtoise des questions pouvant être traitées rapidement et simplement et pouvant améliorer l’expérience client, cela se traduira probablement par une fidélisation et des ventes. »

Le secteur de la technologie audio est en plein essor. Selon une étude menée par PYMNTS Intelligence, il existe un intérêt notable parmi les gens consommateurs de cette technologieavec plus de la moitié (54 %) déclarant avoir hâte de l’utiliser davantage à l’avenir en raison de sa rapidité.

Pour toute notre couverture PYMNTS AI, abonnez-vous à notre newsletter quotidienne Bulletin d’Amnesty International.


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Women in AI : Kathryn Breslin aide les entreprises à développer des stratégies d’IA

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Women in AI : Kathryn Breslin aide les entreprises à développer des stratégies d’IA

Crédits images : Catherine Breslin

Pour donner aux universitaires spécialisées dans l’IA et à d’autres leur temps bien mérité – et attendu – sous les projecteurs, TechCrunch a publié une série d’entretiens axés sur les femmes remarquables qui ont contribué à la révolution de l’IA. Nous publions ces articles tout au long de l’année alors que l’IA continue de croître, mettant en lumière des travaux clés qui restent souvent méconnus. Lisez plus de profils ici.

Kathryn Breslin est fondatrice et directrice Laboratoires KingfisherIl aide les entreprises à développer des stratégies d’intelligence artificielle. Elle a passé plus de deux décennies en tant que scientifique en IA et a travaillé à l’Université de Cambridge, à Toshiba Research et même à Amazon Alexa. Elle était auparavant conseillère du fonds de capital-risque Deeptech Labs et directrice de l’architecte de solutions chez Cobalt Speech & Language.

Elle a fréquenté l’Université d’Oxford pour des études de premier cycle avant d’obtenir sa maîtrise et son doctorat à l’Université de Cambridge.

Bref, comment avez-vous débuté dans le domaine de l’intelligence artificielle ? Qu’est-ce qui vous a attiré dans le domaine ?

J’ai toujours aimé les mathématiques et la physique à l’école et j’ai choisi d’étudier l’ingénierie à l’université. C’est là que j’ai découvert l’intelligence artificielle, même si à l’époque on ne l’appelait pas intelligence artificielle. J’ai été intrigué par l’idée d’utiliser des ordinateurs pour effectuer un traitement de la parole et du langage que nous, les humains, trouvons facile. À partir de là, j’ai fini par étudier pour obtenir un doctorat en technologie audio et travailler comme chercheur. Nous sommes à un moment où de grands progrès ont été réalisés récemment dans le domaine de l’IA, et je pense qu’il existe une énorme opportunité de créer une technologie qui améliore la vie des gens.

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De quel travail êtes-vous le plus fier dans le domaine de l’intelligence artificielle ?

En 2020, au début de la pandémie, j’ai fondé ma propre société de conseil avec pour mission d’apporter aux organisations une expertise et un leadership concrets en matière d’IA. Je suis fier du travail que j’ai accompli avec mes clients sur des projets différents et intéressants, et j’ai également pu le faire de manière très flexible avec ma famille.

Comment surmonter les défis du secteur technologique à prédominance masculine et, par extension, du secteur de l’IA à prédominance masculine ?

C’est difficile à mesurer avec précision, mais environ 20 % du domaine de l’IA est occupé par des femmes. Ma perception est aussi que le pourcentage diminue avec l’âge. Pour moi, l’un des meilleurs moyens de surmonter ce problème est de créer un réseau de soutien. Bien entendu, le soutien peut provenir de personnes de tout sexe. Pourtant, parfois, il est rassurant de parler à des femmes qui vivent des situations similaires ou qui ont fait face aux mêmes problématiques, et c’est agréable de ne pas se sentir seule.

L’autre chose pour moi est de bien réfléchir à l’endroit où je dépense mon énergie. Je crois que nous ne verrons des changements durables que lorsque davantage de femmes accèderont à des postes de direction et de direction, et cela n’arrivera pas si les femmes consacrent toute leur énergie à réformer le système au lieu de faire progresser leur carrière. Un équilibre pratique doit être trouvé entre la promotion du changement et la concentration sur mon travail quotidien.

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Quels conseils donneriez-vous aux femmes qui souhaitent se lancer dans le domaine de l’intelligence artificielle ?

L’intelligence artificielle est un domaine immense et passionnant dans lequel il se passe beaucoup de choses. Il y a également beaucoup de battage médiatique avec ce qui peut sembler être un flux constant d’articles, de produits et de modèles publiés. Il est impossible de tout suivre. De plus, tous les articles ou résultats de recherche n’auront pas d’importance à long terme, aussi tape-à-l’œil que soit le communiqué de presse. Mon conseil est de trouver un domaine de niche dans lequel vous souhaitez vraiment progresser, d’apprendre tout ce que vous pouvez sur ce domaine et de vous attaquer aux problèmes que vous êtes motivé à résoudre. Cela vous donnera la base solide dont vous avez besoin.

Quels sont les problèmes les plus urgents auxquels l’IA est confrontée à mesure qu’elle se développe ?

Les progrès ont été rapides au cours des 15 dernières années et nous avons vu l’IA passer du laboratoire aux produits sans vraiment prendre le recul nécessaire pour bien évaluer la situation et anticiper les conséquences. Un exemple qui me vient à l’esprit est à quel point notre technologie vocale et linguistique fonctionne mieux en anglais que dans d’autres langues. Cela ne veut pas dire que les chercheurs ont ignoré les autres langues. De nombreux efforts ont été consacrés à la technologie des langues autres que l’anglais. Cependant, une conséquence involontaire de l’amélioration de la technologie anglaise signifie que nous construisons et déployons une technologie qui ne sert pas tout le monde de la même manière.

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Quels sont les problèmes dont les utilisateurs d’IA devraient être conscients ?

Je pense que les gens devraient comprendre que l’IA n’est pas une solution miracle qui résoudra tous les problèmes dans les prochaines années. Créer une démo impressionnante peut être rapide, mais il faut beaucoup d’efforts pour créer un système d’IA qui fonctionne toujours bien. Nous ne devons pas perdre de vue que l’IA a été conçue et construite par des humains, pour des humains.

Quelle est la meilleure façon de développer l’IA de manière responsable ?

Construire l’IA de manière responsable signifie inclure dès le départ diverses perspectives, y compris celles de vos clients et de toute personne concernée par votre produit. Il est important de tester minutieusement vos systèmes pour vous assurer de connaître leur performance dans divers scénarios. Les tests sont connus pour être un travail ennuyeux comparé à l’excitation d’imaginer de nouveaux algorithmes. Cependant, il est très important de savoir si votre produit fonctionne réellement ou non. Ensuite, il est nécessaire d’être honnête avec vous-même et vos clients quant aux capacités et aux limites de ce que vous construisez afin que votre système ne soit pas utilisé à mauvais escient.

Comment les investisseurs peuvent-ils mieux promouvoir une IA responsable ?

Les startups créent de nombreuses nouvelles applications pour l’IA, et les investisseurs ont la responsabilité de réfléchir à ce qu’ils choisissent de financer. J’aimerais voir davantage d’investisseurs exprimer leur vision de l’avenir que nous construisons et la pertinence d’une IA responsable.



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9 conseils Google Maps essentiels pour votre road trip estival

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9 conseils Google Maps essentiels pour votre road trip estival

Si vous partez en road trip cet été, vous utiliserez probablement une application comme Google Maps pour trouver votre chemin. Peu importe où vous allez ou combien de temps vous prévoyez de rester sur la route, il est toujours utile de savoir où vous êtes et comment vous rendre là où vous voulez être.

Mais Google Maps ne se limite pas à se rendre d’un point A à un point B. Cette application peut faire beaucoup de choses, et si vous comptez rester sur la route pendant une période prolongée, il est sage d’en profiter. Mais bien sûr, cela nécessite de savoir ce que propose réellement Google Maps. Heureusement, nous pouvons vous orienter dans la bonne direction.

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