Apprentissage profond

Des chercheuses et chercheurs de l’EPFL ont mis au point une nouvelle technique qui utilise un modèle de langage protéique pour générer des séquences de protéines ayant des propriétés comparables à celles des séquences naturelles. La méthode est plus performante que les modèles traditionnels et offre un potentiel prometteur pour la conception de protéines.

Dans nos lacs, fleuves et rivières évoluent une infinité d’êtres vivants, de plantes et bactéries minuscules, à peine visibles ou invisibles à l'œil nu. Une caméra sous-marine permet d’observer et de déterminer les espèces de ces êtres vivants en temps réel.

Sous l’impulsion de l’EPFL Center for Imaging, des chercheurs de l’EPFL et de l’Université Carlos III de Madrid ont créé un outil informatique qui facilite l’intégration de l’intelligence artificielle dans l’analyse d’images en sciences de la vie. Cette interface, deepImageJ, fait aujourd’hui l’objet d’un article dans Nature Methods.

PyTorch est utilisé dans de nombreuses applications d’intelligence artificielle, allant de l’Autopilot de Tesla au logiciel de traduction de Facebook. Récemment lancée, sa toute dernière version comporte un algorithme d’apprentissage efficace en communication de l’EPFL qui œuvre même pour la planète.