Mathématicien IA et régime planétaire la semaine en infographie

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Temps de télescope en double aveugle

Un nombre sans précédent d’enquêteurs pour la première fois ont obtenu du temps d’observation sur le télescope spatial Hubble de la NASA au cours des années depuis que l’agence a remanié le processus de demande pour réduire les biais systémiques. En 2018, la NASA a changé la façon dont elle évalue les demandes de temps d’observation sur Hubble en introduisant un système à double insu, dans lequel ni les candidats ni les évaluateurs évaluant leurs propositions ne connaissent l’identité de l’autre. Toutes les agences d’autres télescopes ont emboîté le pas l’année suivante. Cette décision visait à éliminer la discrimination fondée sur le sexe et d’autres facteurs, notamment les préjugés contre les scientifiques qui travaillent dans de petits instituts de recherche ou qui n’ont jamais reçu de subventions de la NASA auparavant. Les données du Space Telescope Science Institute (STScI) de Baltimore, dans le Maryland, qui gère Hubble, montrent que depuis l’introduction du changement, de plus en plus de chercheurs principaux pour la première fois ont obtenu du temps d’observation sur Hubble.

Observateurs pour la première fois : graphique à barres montrant les applications réussies pour utiliser le télescope spatial Hubble par cycle d'observation.

Source : STScI

Ce mathématicien est une IA

Comment les mathématiciens élaborent-ils de nouvelles théories ? Écrire dans La nature, les chercheurs décrivent une manière d’utiliser l’intelligence artificielle (IA) pour aider au cœur créatif du processus. Après avoir reconnu un modèle possible dans les propriétés des objets mathématiques, tels que les polyèdres convexes (formes 3D avec des faces plates, des bords droits et des sommets qui pointent tous vers l’extérieur), les mathématiciens passent généralement par un cycle pour comprendre ce modèle. Ils calculent d’abord les propriétés de quelques exemples simples et analysent les relations possibles entre ces propriétés. Ils affinent ensuite les relations. Par exemple, ils pourraient proposer la formule du polyèdre d’Eulers, qui postule que le nombre de sommets (V) moins le nombre d’arêtes (E) plus le nombre de faces (F) d’un polyèdre convexe est toujours égal à deux : V E + F = 2. Ils testent ensuite cette relation suggérée sur des exemples plus compliqués, rejettent les propriétés non pertinentes et tentent de comprendre pourquoi la relation tient. Si cela reste flou, les mathématiciens envisagent alors différents exemples, et le cycle continue. Les chercheurs ont maintenant montré que les techniques d’apprentissage automatique peuvent aider à l’étape de raffinement, qui repose généralement fortement sur l’intuition humaine.

Figure 1

Un régime pour sauver la planète

Plus de 2 milliards de personnes sont en surpoids ou obèses, principalement dans le monde occidental, et 811 millions ne reçoivent pas suffisamment de calories ou de nutrition, principalement dans les pays à revenu faible ou intermédiaire. Dans le même temps, le système alimentaire industrialisé actuel émet environ un quart des émissions mondiales de gaz à effet de serre et a d’autres impacts environnementaux qui devraient augmenter à mesure que la population mondiale augmente et que de plus en plus de gens commencent à manger comme les Occidentaux. Avec ces deux problèmes à l’esprit, les nutritionnistes ont examiné la littérature pour élaborer une alimentation saine de base composée d’aliments entiers. Ensuite, l’équipe a fixé des limites environnementales pour le régime alimentaire, y compris les émissions de carbone, la perte de biodiversité et l’utilisation d’eau douce, de terre, d’azote et de phosphore. Ils se sont retrouvés avec un plan de repas diversifié et principalement à base de plantes, censé être nutritif et durable, un régime alimentaire sain pour la planète. Cependant, d’autres études ont montré qu’en raison des coûts, le passage à ce régime ne serait pas possible dans de nombreuses régions du monde.

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