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    Des chercheurs de Toronto stoppent la lumière grâce à l’IA

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    Des chercheurs de Toronto stoppent la lumière grâce à l’IA

    Des scientifiques de l’Université de Toronto, au Canada, ont développé un système de caméra avancé capable de visualiser la lumière en mouvement sous différents angles, ce qui ouvre la voie à de nouvelles recherches dans le domaine des technologies de détection 3D.

    Les chercheurs ont conçu un algorithme d’intelligence artificielle sophistiqué capable de simuler des scènes ultra-rapides impliquant un faisceau lumineux se déplaçant à travers une bouteille de soda ou rebondissant sur un miroir depuis n’importe quel point de vue. David Lindell, professeur adjoint au Département des sciences informatiques de la Faculté des arts et des sciences de l’université, a déclaré que cet exploit « nécessite la capacité de créer des vidéos où la caméra semble ‘voler’ aux côtés des photons de lumière eux-mêmes pendant leur déplacement ».

    Un nouvel horizon pour la recherche

    Selon un communiqué de presse officiel de l’université, les chercheurs estiment que cette nouvelle approche pourrait dévoiler des capacités inédites dans plusieurs domaines de recherche cruciaux, telles que des capacités de détection avancées. Parmi celles-ci, on trouve l’imagerie non linéaire, une méthode permettant aux observateurs de « voir » autour des angles ou derrière des obstacles. Cette technique peut être utilisée pour la visualisation à travers des brouillards, des fumées, des tissus biologiques ou des liquides troubles, avec des applications variées allant de l’imagerie médicale à la conduite autonome.

    Changer de perspective

    Les principales innovations des chercheurs résident dans l’algorithme d’IA qu’ils ont développé pour visualiser des vidéos ultra-rapides sous n’importe quel angle. Ce défi, connu dans le domaine de la vision par ordinateur sous le nom de « reconstruction de perspective nouvelle », fait référence au processus de création de nouvelles perspectives d’une scène 3D à partir d’images ou de données capturées sous des angles de caméra limités.

    • Comprendre la géométrie de la scène : l’algorithme doit estimer la structure 3D de la scène.
    • Inférer des informations cachées : il prédit l’apparence des parties invisibles de la scène basées sur des motifs dans les données.
    • Afficher la nouvelle perspective : les informations 3D reconstruites sont utilisées pour simuler l’apparence de la scène sous un nouvel angle.

    Ces techniques sont principalement appliquées dans les domaines de la réalité virtuelle et de la réalité augmentée, permettant la création d’environnements réalistes où les utilisateurs peuvent explorer librement.

    Confirmation de la théorie d’Einstein

    Grâce à leur recherche, les scientifiques ont observé avec précision de nombreux phénomènes qui n’étaient pas clairs dans les techniques de capture de lumière précédentes, tels que la réfraction à travers l’eau, le rebond sur un miroir et la diffusion à partir d’une surface. En outre, ils ont démontré comment visualiser des phénomènes n’apparaissant qu’à des vitesses proches de celle de la lumière, des phénomènes prévus par Albert Einstein.

    Par exemple, ils ont observé que les objets paraissent plus brillants lorsqu’ils se déplacent vers un observateur et ont réussi à percevoir le « raccourcissement de la longueur », où les objets en mouvement rapide semblent plus courts dans la direction de leur déplacement.

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