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Batterie Samsung R510

  • fasophiafrance
  • 2016年2月23日
  • 讀畢需時 8 分鐘

Dans la sécurité et la gestion de désastres avec un détecteur de mines anti-personnel low-cost (bibak.org) et une technologie à base de biométrie pour faciliter les transits entre pays (borderpass.com), un projet quelque peu idéaliste. Dans l’éducation, divers projets autour de l’éducation pour aider les enfants à apprendre (learnylab.com) ou les enseignants à enseigner (literi.se). Dans les transports, une solution de conversion lowcost de véhicules à propulsion traditionnelle en voitures hybrides (exponentialmotors.co). Dans la construction, avec un système permettant de transformer toute grue de chantier en imprimante 3D de bâtiments (tridom.co), qui rappelle l’imprimante 3D de béton qui sévit en Chine depuis quelques années (et créé des bâtiments en béton sans précontrainte ni armatures métalliques ce qui est curieux du point de vue de la solidité).

Ces projets sont bien plus utiles pour la société que ceux qui sortent de n’importe quel accélérateur dans le monde. Pas de jeux mobiles ! Pas d’analytics à la noix ou de solutions pour nous faire avaler plus de publicité mobile et/ou géolocalisée et consommer plus ! Pas de réseaux de rencontres ! Ici, on est plutôt dans l’économie sociale et solidaire. On penche du côté de l’utile, pas du futile. Et aucun ne semble poser de question éthique ou existentielle particulière. Les innovations de rupture de la singularité et du transhumanisme Les projets précédents se situent dans les usages mais pas dans la création de technologies de rupture. Quelles sont donc les technologies de rupture de la singularité ? On peut en trouver dans le matériel et le logiciel, au niveau des processeurs et de l’intelligence artificielle, de la robotique, des biotechs et des medtechs. Les nouveautés dans la santé peuvent s’appuyer sur les progrès dans la génomique aussi bien que sur ceux du numérique, aussi bien dans les logiciels que dans la robotique.

Certains rangent l’ensemble dans la notion de “convergence technologique” qui associe le numérique, le vivant et de nombreuses disciplines complémentaires. On regroupe aussi cela sous l’appellation NBIC (Nanotechnologie, Biotechnologie, Informatique, Cognitique). Tous les acteurs de ce nouveau “marché” ne visent pas l’immortalité ou la création de cerveaux artificiels capables de dépasser l’homme. Ils ambitionnent toutefois de créer des ruptures intermédiaires significatives. Ces projets de recherche et de startups symbolisent les courants de pensée positivistes aux USA. Pour eux, la technologie est toujours la nouvelle frontière à atteindre et dépasser. On les associe à la notion de “moonshots”, des paris technologiques ambitieux. Les moonshots comprennent aussi des projets qui sortent du cadre de la singularité : la voiture à conduite automatique (Google Car, etc), voler dans l’espace à bas coût (SpaceX) et s’affranchir des énergies fossiles (tout ce qui concerne les énergies renouvelables, le solaire ainsi que les batteries). Dans ces trois domaines, on retrouve d’ailleurs à chaque fois un milliardaire américain en la personne d’Elon Musk (fondateur de Paypal, Tesla, SpaceX et Solargen). Une bonne part des investissements du secteur proviennent aussi de Google. Les projets très ambitieux génèrent souvent des retombées indirectes liées à un grand principe de l’innovation : elle est le fruit de croisements divers. Ce fut le cas du programme Apollo né de la guerre froide pendant l’administration Kennedy. Il a notamment accéléré les progrès américains dans l’informatique, tant au niveau des mainframes que des calculateurs embarqués.

Les projets liés de près ou de loin de la singularité se retrouvent dans une fusée à au moins trois étages : Les projets de R&D financés par la défense et le renseignement américains et sous-traités à des laboratoires publics et privés ainsi qu’à des entreprises de toutes tailles. En sont issus plein d’avancées dans la robotique et le machine learning. La DARPA du Pentagone finance environ $65B de projets de R&D et de tests par an. La partie purement R&D est d’environ $5B. Le NIH et la NSF financent de leur côté des projets dans d’autres secteurs comme dans la santé. Barack Obama a même encouragé les projets autour de la génomique dès le début de son premier mandat. Les projets des laboratoires de R&D grandes entreprises telles qu’IBM avec Watson, Google, Microsoft et quelques autres qui visent des ambitions long-terme. Parfois, des briques technologiques issues de ces laboratoires se retrouvent dans des produits destiné au grand public, notamment chez Google (un peu partout), Apple (avec Siri) et Microsoft (dans l’agent conversationnel Cortana). Les motivations sont à la fois business et personnelles chez les fondateurs. C’est emblématique dans le cas de Google dont les fondateurs semblent être de parfaits adeptes de l’idéologie de la singularité. Les startups qui se lancent dans des projets de rupture à long terme. On en trouve dans les ordinateurs quantiques, le machine learning, la robotique et dans la génomique. Certaines de ces startups sont bien financées par de grandes entreprises telles que Google, encore eux. Seuls les investisseurs ayant une vision plutôt long terme prennent le risque de financer ce genre de startup. Les montants investis restent encore relativement modestes au regard des financements de startups traditionnelles (vues dans la dimension financière de l’uberisation).

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Pour avoir beaucoup de choix et bénéficier de prix avantageux, rendez-vous sur des sites étrangers et en particulier chinois si vous parlez anglais. Le géant chinois Alibaba propose même une version française de son site (fr.aliexpress.com). Attendez-vous à des délais de livraison pouvant atteindre environ un mois et attention aux potentiels frais de douane… Le dépaysement est garanti avec des marques inconnues ici. Mais le site garantit aussi le remboursement du produit en cas d'erreur ou de non livraison. Un autre moyen de se tenir au courant de bonnes affaires : la fréquentation de forums spécialisés. Par exemple celui de Chasseur d'Images avec sa rubrique « Prix, commerce,.. » : des passionnés de la photo pourront vous guider vers les bons plans !

Intel essaye depuis des années de généraliser l’implémentation de la vision numérique sur ordinateur. Le projet, originellement appelé Perceptual Computing (informatique perceptive) a été rebaptisé RealSense. Le kit, fourni aux constructeurs d’ordinateur, comprend des outils de développement logiciel ainsi que qu’une caméra 3D pour donner des sens aux ordinateurs. Grâce à RealSense, l’ordinateur devient capable de créer des modélisations du monde extérieur en 3D et de percevoir des choses comme la profondeur. Le système d’exploitation Windows 10 utilise une fonction intitulée Windows Hello qui permet à l’utilisateur de débloquer son ordinateur par reconnaissance faciale.

Ces projets investissent des technologies critiques qui feront faire des progrès significatifs et pourront aussi devenir “mainstream”. Certains seront à même de créer des plateformes avec leur propre écosystème d’innovations et de startups autour. En extrapolant l’existant, on peut prévoir que les GAFA capteront une bonne partie de la valeur de ces écosystèmes par la maîtrise des données des utilisateurs, et notamment leurs données de santé (cf les initiatives d’Apple et le Google Genomics). Il est aussi hautement probable que d’autres plateformes émergeront aussi de nulle part. Ils seront bien plus stratégiques que tout ce dont nous entendons parler autour de l’Internet des Objets ! DailyMotion à côté, c’est de la bibine ! La question est donc d’anticiper un peu ces mouvements industriels pour s’y préparer, s’il est possible de s’y préparer.

Les ordinateurs quantiques représentent un saut technologique critique pour un tas d’applications, notamment dans les moteurs de recherche, dans la cryptographie, dans la la génomique, la sécurité, la défense et aussi la conduite automatique. La R&D en est pour l’instant à essayer de mettre au point des “qubits”, l’équivalent des transistors pour les calculs quantiques qui savent manipuler des données comprises entre 0 et 1. Le CEA français y travaille avec une puce au silicium. L’université de Yale s’appuie sur des Qubits en aluminium.

Mais c’est la startup canadienne D-Wave qui semble la plus avancée. Elle propose déjà sa seconde génétation d’ordinateur quantique, le D-Wave 2 qui utilise 512 qubits. Il fonctionne dans des conditions extrêmes : sous vide et à -273°C. Cette startup créé en 2007 a connu des hauts et des bas. Ils ont eu bien du mal à sortir un produit industriel. Elle a levé $123m dont un tour de $29m en janvier 2015. Le premier investisseur en capital pour un tour de $1,2m en 2012 était In-Q-Tel, le fonds d’investissement de la CIA. D-Wave a Google comme client, mais visiblement pas comme actionnaire. Des laboratoires comme ceux du MIT à Boston, de l’Institute for Quantum Computing (IQC) de l’Université de Waterloo ou ceux de Yaleplanchent sur la question, ainsi que les laboratoires de recherche d’IBM, Google et Microsoft. Ils cherchent notamment à créer des Qubits qui ne nécessitent pas de fonctionner sous vide et à -273°C comme chez D-Wave, et qui ne génèrent pas d’erreurs de calcul. Tout un programme ! Au fait, comment ça marche ? Il faudrait aussi lancer un bon projet de recherche pour vulgariser le fonctionnement des Qubits car c’est à proprement parler imbitable pour le commun des mortels, même armé de la plus belle geekitude (voir cette tentative de How Stuff Works). On est ici dans le long terme, mais les avancées générées seront fulgurantes une fois les Qubits mis au point.

Cette autre technologie vise à reproduire le fonctionnement des neurones dans le cerveau. IBM y travaille avec ses chips neurosynaptic. Ils sont adaptés à la détection de “patterns” et de formes pour notamment reproduire tant que faire ce peut les sens humains. IBM a ainsi construit un ordinateur synaptique comprenant un million de neurones et 256 millions de synapes (liens entre neurones). Il exploite des chipsets de 5,4 milliards de transistors, soit un peu plus que les processeurs les plus complexes d’Intel, et 4096 neurones (détails sur ExtremeTech).

http://www.portablebatterie.com/samsung-aa-pb4nc6b-portable-batterie.html Batterie Samsung AA-PB4NC6B

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http://www.portablebatterie.com/sony-vgp-bps13s-portable-batterie.html Batterie Sony VGP-BPS13S

IBM Neurosynaptic Chip Process Cette technologie pourrait évoluer rapidement et jouer un grand rôle dans la dynamique de l’intelligence artificielle ! Avec quelques emplois… détruits … à la clé !

Intelligence artificielle C’est un vaste sujet qui occupe tout un tas de startups ainsi que les laboratoires des grands de l’informatique tels que Google, Microsoft et IBM. Ce dernier est un cas d’école avec Watson, son offre qui s’appuyait au départ sur le travail d’une quizaine de chercheurs, puis a été marketée via ses succès au jeu Jeopardy et est maintenant commercialisé dans divers marché via une équipe mondiale de 2000 personnes. IBM regroupe plusieurs domaines de l’intelligence artificielle dans la notion de Cognitive Computing. L’attention est aujourd’hui concentrée sur le domaine du “machine learning”, un champs spécifique de l’intelligence artificielle qui porte sur l’identification de “patterns” dans de grands ensembles d’information quantitatives et qualitatives. Des dizaines de startups s’y sont lancées, souvent spécialisées dans un domaine précis et un marché vertical. Très souvent, les applications sont très commerciales avec des systèmes d’optimisation du ciblage publicitaire. Dans d’autres cas, les applications concernent l’univers de la santé. La question est de savoir qui, en plus d’IBM, va construire de véritables plateformes génériques de machine learning. La puissance économique est souvent plus située dans le générique que dans le spécifique !


 
 
 

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