JOURNAL ASMAC No 5 - octobre 2018
Energie - Oncologie Médecine pharmaceutique Financement uniforme - oui, mais
Energie -
Oncologie
Médecine pharmaceutique
Financement uniforme - oui, mais
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POINT DE MIRE ÉNERGIE<br />
jusqu’ici, les uns derrière les autres, mais<br />
légèrement décalés par rapport à l’orientation<br />
du poisson de tête. Dans cette position,<br />
ils mettent à profit les tourbillons<br />
générés par le poisson de tête en les captant<br />
avec leur tête et les divisant. Ils font<br />
ensuite passer les fragments le long de leur<br />
corps. Le tracé des tourbillons fractionnés<br />
fournit aux poissons la poussée sans ravir<br />
de l’énergie au poisson de tête.<br />
Robots autonomes<br />
«<strong>No</strong>us avons ainsi pu démontrer que les<br />
poissons se positionnent de façon adéquate<br />
dans un banc pour tirer de l’énergie<br />
de la dynamique des fluides qui y règne»,<br />
déclare Siddhartha Verma. Il souligne que<br />
leurs simulations n’ont pas permis d’analyser<br />
tous les aspects du comportement de<br />
nage des poissons, mais que les algorithmes<br />
développés et les connaissances<br />
physiques acquises peuvent être transférés<br />
sur des robots volants ou sous-marins.<br />
Un robot sous-marin ou volant autonome<br />
doit pouvoir surmonter des courants inattendus,<br />
par exemple des drones cargo en<br />
cas de forts vents ou des drones utilisés<br />
pour la recherche et le sauvetage en cas de<br />
tempête. «Il est également question de<br />
faire voler des avions en formation sur<br />
certaines lignes pour économiser du carburant.<br />
L’algorithme que nous avons développé<br />
pourrait aussi être utilisé dans ce<br />
contexte», explique Guido <strong>No</strong>vati.<br />
Les chercheurs sont enthousiasmés par les<br />
possibilités que leur offre cette nouvelle<br />
combinaison entre simulations précises et<br />
complexes de flux et Reinforcement Learning.<br />
Ils espèrent que d’autres chercheurs<br />
prendront en compte l’apprentissage automatisé<br />
dans leurs simulations. ■<br />
Littérature<br />
Verma S, <strong>No</strong>vati G, Koumoutsakos P: Efficient<br />
collective swimming by harnessing vortices<br />
through deep reinforcement learning, PNAS<br />
published ahead of print May 21, <strong>2018</strong>.<br />
https://doi.org/10.1073/pnas.1800923115<br />
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N° 5 Octobre <strong>2018</strong><br />
VSAO <strong>JOURNAL</strong> <strong>ASMAC</strong><br />
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