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Un outil basé sur l'intelligence artificielle (IA) et développé à l'EPFL est capable de distinguer les effets insaisissables de la matière noire d'autres phénomènes cosmiques, pour une meilleure précision des études sur la matière noire. Image: Image fixe d'une simulation de la formation des structures de matière noire depuis les débuts de l'univers jusqu'à aujourd'hui.

Une équipe de l'EPFL a acquis une compréhension détaillée des interactions entre le cerveau et la moelle épinière. L'outil créé ouvre la voie à de futures percées en matière de recherche et à des approches thérapeutiques innovantes. Le cerveau et la moelle épinière sont les piliers centraux du système nerveux central humain (SNC), orchestrant tout, du mouvement à la sensation.

Des scientifiques de l'EPFL ont mis au point un outil d'intelligence artificielle (IA) capable de créer des modèles détaillés du métabolisme cellulaire, ce qui permet de mieux comprendre le fonctionnement des cellules. Comprendre comment les cellules traitent les nutriments et produisent de l'énergie, ce que l'on appelle le métabolisme, est un élément essentiel en biologie.

Imagerie par résonance magnétique, ultrasons ou encore scanner à rayons X, l'imagerie médicale ne cesse de se développer pour devenir toujours plus puissante et plus précise, notamment avec l'essor de l'intelligence artificielle. À l'EPFL, plusieurs laboratoires contribuent à ces avancées et façonnent l'avenir de ce domaine.

Les scientifiques de l'EPFL ont élaboré une interface cerveau-machine avancée, miniaturisée et de nouvelle génération, capable de transformer directement les pensées en texte grâce à de très petites puces de silicium. Les interfaces cerveau-machine (ICM) sont apparues comme une solution prometteuse pour rétablir la communication et le contrôle chez les personnes souffrant de graves déficiences motrices.

En Arctique, le changement climatique est particulièrement intense. Afin d'évaluer ses conséquences et déterminer quel rôle cette région joue dans le réchauffement planétaire, deux équipes de scientifiques de l'EPFL se sont rendues sur place. L'une pour mieux connaitre la composition de l'air de la région, l'autre pour quantifier les gaz à effet de serre séquestrés dans des fjords alimentés par des eaux glaciaires.

Vous redoutez que des hackers volent vos empreintes digitales et vos données faciales pour accéder à votre smartphone? Des scientifiques de l'EPFL les ont devancés en identifiant de nombreuses failles de sécurité dans les composants Android les plus privilégiés. Ils donnent des conseils pour limiter les risques.

Des scientifiques de l'EPFL ont mis au point une technique basée sur l'IA pour améliorer l'analyse chimique des nanomatériaux, ce qui permet de surmonter les difficultés liées aux données bruitées et aux signaux mixtes. Le mot «nanomatériaux» est un terme général qui désigne les substances ou matériaux chimiques dont une seule unité a une taille comprise entre 1 et 100 nanomètres (un nanomètre équivaut à un milliardième de mètre).

Les vagues de chaleur extrême se multiplient. Quand deviennent-elles critiques pour les arbres forestiers? Une équipe de recherche menée par l'Institut fédéral de recherches sur la forêt, la neige et le paysage (WSL) et l'EPFL a examiné cette question en Suisse, dans le sud de la France et en Espagne au cours de la canicule de l'été 2023.

En partenariat avec d'autres instituts de recherche, des scientifiques de l'EPFL ont réussi à observer comment une fleur alpine assure sa survie en adaptant son patrimoine génétique à son habitat. Une découverte clé pour la préservation de tout un écosystème en danger. Dans les Alpes, les adeptes de randonnées ne sont pas les seuls à gravir les sommets.

Un nouveau modèle reposant sur l'IA pour prédire les séquences de protéines à partir du squelette de la macromolécule biologique a été mis au point à l'EPFL. Celui-ci pourrait contribuer à des avancées majeures en ingénierie des protéines et être utile en médecine et biotechnologie. Légende de l'image: Représentation schématique de la prédiction de séquences avec CARBonAra.

Des scientifiques de l'EPFL ont publié une méthode programmable qui permet de surmonter un obstacle informatique important propre aux systèmes d'intelligence artificielle basés sur l'optique. Ils ont utilisé la lumière diffusée par un laser de faible puissance pour effectuer des calculs précis et évolutifs en utilisant une fraction de l'énergie électronique.

Des scientifiques de l'EPFL ont découvert que les scarabées rhinocéros se servent de mécanismes passifs plutôt que de muscles pour déployer et rétracter leurs ailes. Ils se sont inspirés de ces résultats pour concevoir un microrobot, démontrant une approche simple et efficace pour développer des micromachines volantes ressemblant à des insectes.

Grâce au dévouement des étudiantes et étudiants de l'EPFL, six prototypes ont été conçus le semestre dernier pour aider les individus atteints de handicaps physiques ou mentaux. Le mois dernier au SPOT , le makerspace de l'EPFL, six équipes d'étudiantes et étudiants ont présenté leur projet de semestre dans le cadre du Make Assistive Technologies Challenge (ATC), organisé par l'association HackHealth.

Dans le cadre d'une étude inédite visant à comprendre comment les souvenirs sont créés, des scientifiques de l'EPFL révèlent le rôle majeur de la flexibilité de la chromatine - l'ADN empaqueté à l'intérieur de la cellule - dans la sélection des neurones impliqués dans la formation d'un souvenir précis.

Les données obtenues par des satellites, des drones, des radars, ou encore des microscopes sont une mine précieuse d'informations pour en apprendre plus sur notre environnement. Parfois couplées à l'IA, elles offrent une meilleure compréhension de phénomènes à toutes les échelles.

Afin de résoudre les problèmes liés au diagnostic et au traitement du cancer du sein, des scientifiques de l'EPFL ont mis au point EMBER, un outil qui intègre les données transcriptomiques du cancer du sein issues de plusieurs bases de données. EMBER peut améliorer l'oncologie de précision en prédisant avec exactitude les sous-types moléculaires et les réponses aux traitements.

Mise au point à l'EPFL, à l'Université Heriot-Watt et à l'ETH Zurich, PrISMa est une nouvelle plateforme qui a recours à des simulations avancées et à l'apprentissage machine pour améliorer les technologies de captage du carbone, en tenant compte du point de vue des différentes parties prenantes dès le début du processus de recherche.

Des chercheuses et chercheurs de l'EPFL ont découvert comment les fibrilles amyloïdes forment des structures complexes. Cette découverte a permis de mieux comprendre des pathologies comme la maladie d'Alzheimer et d'ouvrir de nouvelles perspectives dans le domaine de la science des matériaux. Les amyloïdes sont des agrégats de protéines qui peuvent se former dans l'organisme, entraînant parfois des affections comme la maladie d'Alzheimer.

Des chercheurs ont démontré que le mélange vertical n'est pas le seul moteur du renouvellement hivernal des eaux en profondeur. De forts courants provenant du bassin du Petit Lac et du littoral du Grand Lac jouent également un rôle crucial. Le mélange vertical profond dans les lacs dits tempérés se produit en hiver lorsque les eaux de surface se refroidissent en raison de la baisse des températures.