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News Informatique : février 2014

Posté le par La rédaction dans Informatique et Numérique

Quelles sont les dernières actualités du secteur de l'informatique ? Un robot avec un cerveau d'abeille, google glass, big data...

Un robot avec un cerveau d’abeille

Un projet entre l’Université libre de Berlin et le Centre Bernstein permet le développement d’un robot capable de percevoir des stimuli extérieurs et de répondre à ces influx.

Ce robot est équipé d’un mini cerveau artificiel ayant un mode d’apprentissage simple, explique Martin Paul Nawrot. Ce dernier, professeur de neuro-informatique à l’Université libre de Berlin, est responsable de l’étude. Les scientifiques ont pris exemple sur le système nerveux des abeilles, afin de permettre au robot de relier les stimuli externes à ses propres activités. Le robot a ainsi la possibilité de s’orienter vers certains objets de couleurs et en éviter d’autres. Pour ce faire, les chercheurs ont installé une caméra sur le robot simulant la fonction d’un oeil. Cette caméra transmet ensuite les données captées au réseau de neurones artificiels placé dans le robot. Ce réseau est capable de contrôler les roues du robot, et donc ses mouvements.

Au cours d’une expérience, les scientifiques ont placé le robot au milieu d’une pièce dont les murs comportaient des taches rouges et bleues. Lorsque le robot scannait une couleur avec la caméra, un signal lumineux était déclenché par les scientifiques. Ce signal assurait une fonction de mémorisation par le robot en activant le réseau de neurones artificiels. Puis, le traitement de l’information permettait le contrôle des roues du robot, lequel avançait lorsqu’il observait la couleur rouge et reculait avec la couleur bleu. « Le robot est ainsi capable d’identifier un objet de couleur, puis de relier cette couleur à l’action désirée en quelques secondes » a déclaré Nawrot. Les chercheurs envisagent désormais d’ajouter d’autres formes d’apprentissage à ce réseau neuronal artificiel.

Cette collaboration interdisciplinaire rassemble deux groupes de l’Université libre de Berlin, le groupe de recherche « Neuro-informatique » de l’Institut de biologie et le groupe « Systèmes intelligents et robotiques » de l’Institut d’informatique, ainsi que le Centre Bernstein de Berlin (à travers le projet « Insect inspired robots: towards an understanding of memory in decision making »).

Depuis 2004, le Ministère fédéral de l’enseignement et de la recherche (BMBF) favorise la recherche dans les neurosciences computationnelles avec différents programmes et un financement global de 170 millions d’euros.

Google Glass : démonstration et perspectives

Google organisait à Atlanta les 8 et 9 février un événement destiné à permettre à quelques invités d’essayer le dernier modèle des lunettes de réalité augmenté « Google Glass ». Le directeur technique du projet et professeur à Georgia Tech, Thad Starner y prenait son café, expliquant sa vision du futur de ces technologies.

 

Créer les conditions d’une expérience réussie

L’utilisation des Google Glass rompt avec les codes visuels et gestuels des outils électroniques actuels. Leur prise en main nécessite une approche individuelle, et Google a su mettre en place une stratégie commerciale adaptée. En lançant en 2013 le programme « Explorer » destiné à permettre à une petite communauté triée sur le volet de tester les premiers modèles, Google avait déjà fait oeuvre d’une introduction progressive. En invitant des cuisiniers et mettent à disposition un photomaton et des accès internet, l’événement d’Atlanta est une nouvelle étape de cette campagne de marketing viral.

L’événement, tenu dans une galerie d’art, était ouvert à un public varié mais limité. Plusieurs stands dédiés aux différentes utilisations étaient organisés dans un grand espace industriel reconverti. Ainsi chaque utilisateur pouvait avoir à sa disposition un assistant pour le guider dans ses premiers pas. La plupart des utilisations sont similaires à celles des smartphones, (photos, navigation, musique…). Cependant, la navigation par commande vocale et contacts sur le coté des lunettes et la disponibilité de l’écran offrent un accès rapide à des fonctions simples. S’y ajoutent des possibilités nouvelles comme la traduction instantanée d’écriteaux.

Applications multiples, cible unique

Thad Starner est un pionnier des technologies habillables et du concept de réalité augmenté. Depuis les années 90 il utilise en permanence un modèle adapté d’ordinateur habillable, désormais remplacé par les lunettes Google. Il est convaincu que ces technologies vont surtout révolutionner l’univers professionnel, depuis la préparation de commande jusqu’à la prise de notes académiques. De nombreuses professions étudient en effet la possibilité d’adapter cet outil, depuis la première utilisation pour une opération chirurgicale en juin 2013 à la récente acquisition de deux exemplaires des lunettes par la police de New York.

Pour le professeur Starner, « C’est l’adoption par le grand public qui ouvrira la porte des marchés de niche ». Ainsi si les premiers utilisateurs des lunettes étaient des amateurs de technologie, la cible commerciale est désormais plus vaste. Dans cette perspective l’esthétique de l’appareil a fait l’objet d’une refonte révélée en janvier 2014. Des couleurs variées, un poids dans la moyenne des lunettes de soleil et une monture permettant d’y installer des verres de contact font des Google Glass un objet prêt pour la consommation de masse.

Pourtant des défis sociaux et légaux restent à surmonter. Dans les endroits où filmer est interdit par exemple, comme les casinos, les Google Glass sont interdites par précaution. Certaines fonctionnalités comme la reconnaissance faciale pourraient devoir être limitées au profit de technologies moins invasives comme un échange de cartes de visites. Dans le cadre professionnel, les risques pour la sécurité des données pourraient être renforcés. Les entreprises doivent déjà faire face à la double utilisation personnelle et professionnelle des téléphones portables et aux systèmes de stockage en ligne. Elles devront mettre en place de nouvelles stratégies de sécurité pour ces outils capables d’enregistrer images, documents et positions géographiques.

Même si l’entreprise de Mountain View adopte une démarche commerciale progressive, elle vise néanmoins un marché important. Les tentatives faites en parallèle par Samsung pour lancer une montre intelligente annoncent que la bataille commerciale et sociale des technologies habillable ne fait que commencer. 

Recherche sur le Big Data dans la finance

Les systèmes de traitement de grandes quantités de données sont généralement configurés pour fonctionner à pleine charge. Des chercheurs de l’Université de Hildesheim (Basse-Saxe) travaillent à des solutions pour mieux adapter les systèmes en fonction des flux de données entrants. Les chercheurs travaillent sur des algorithmes, modèles et techniques d’analyse en temps réel de grandes quantités de données financières, afin de prévoir d’éventuelles baisses des marchés.

D’après Christian Kröher, informaticien à l’Université de Hildesheim, « dans le secteur financier, où sont traitées quotidiennement d’énormes quantités de données des marchés boursiers, les technologies d’analyse n’ont pas encore atteint leurs limites ». A titre indicatif, environ 250 Gbits de données commerciales et de taux de change (équivalent à environ 54 DVD) sont traités chaque jour sur les marchés européen et nord-américain. « Les banques centrales mènent des analyses de risques, où les données des réseaux sociaux jouent un rôle grandissant. C’est d’ailleurs par une rumeur que la faillite de la banque Lehman Brothers a été initiée. Dans l’analyse en temps réel de données de différentes sources, les banques doivent également se concentrer sur ces phénomènes », ajoute le chercheur.

Actuellement, les systèmes d’information sont généralement configurés de manière à traiter le maximum de données. D’après l’équipe de recherche « Ingénierie des systèmes logiciels » menée par le Klaus Schmid, ceci n’est ni efficace ni rentable. En effet, en période creuse, les capacités du système ne sont pas totalement utilisées, alors qu’elles pourraient l’être pour des analyses détaillées ou des données supplémentaires. Les systèmes devront donc apprendre à s’adapter automatiquement et de façon dynamique à la situation, de sorte que la capacité existante soit employée de manière optimale, par exemple pour des analyses annexes.

L’Union européenne finance ce projet jusqu’en 2017 à hauteur de 2,9 millions d’euros. A long terme, les résultats de ces travaux de recherche pourraient servir dans d’autres domaines, tels que les analyses macroéconomiques, les études climatiques, ou les données de grandes infrastructures de recherche.

Posté le par La rédaction


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