
Wall-E sait où s'accumulent les déchets, votre robot nettoyeur l'apprendra
Si ramasser les déchets parait une opération évidente pour nous, déléguer l'activité à un robot ne l'est pas autant. Bienvenue au robot de soutien aux équipes de nettoyage.
Publié le 26 avril 2023 Mis à jour le 26 avril 2023
«À quelle échelle les microscopes pourraient-ils un jour descendre pour observer l’infiniment petit ? En 1873, le physicien Ernst Abbe concluait que la limite se situait à 0,2 micromètre. Réputée infranchissable, cette barrière finira pourtant par tomber dans les années 2000, grâce entre autre à l’invention des sondes photo-activables combinées à la microscopie à fluorescence, ouvrant ainsi les portes de la nanodimension. Auparavant, on ne pouvait observer que les composants de grandes tailles dans les cellules. Désormais, on voit aussi les virus, les protéines et des éléments du cytosquelette»
Aujourd'hui certains microscopes procurent des «images» à des résolutions spatiales de l’ordre de quelques ångströms, soit 0,1 nanomètre, 1000 fois plus petit qu'un micromètre ! Sachant que l'échelle d'une cellule est de l'ordre du micromètre, on comprend que nous sommes maintenant capables de voir ce qui s'y passe, soit dynamiquement, par fluorescence, soit de manière statique par cryo-tomographie électronique ou encore par microscopie polarisée. Le problème est que ce qu'on y voit n'est pas nécessairement très clair ni très évident. Comment caractériser ce qu'on observe quand ce qu'on observe ne ressemble à rien de connu ?
Les travaux de l'équipe Sairpico visent à essentiellement restaurer les images, détecter des objets, calculer des trajectoires, estimer des mouvements… par exemple, récemment, en cryotomographie, l’équipe a introduit DeepFinder, un algorithme d’apprentissage profond pour l’identification des macro-molécules qui permet d'observer des molécules 10 fois plus petites qu'avant, de l'ordre de 200 kDa (kilo dalton, une unité de mesure de masse molculaire, 1kDa = 1 kg/mol).
...dans le cadre d’une collaboration entre l’Institut Curie/CNRS (Paris) et le centre Inria de Rennes. Son objectif : concevoir des algorithmes pour traiter cette nouvelle moisson d’images constituée de vues souvent floues, bruitées et guère intelligibles.
Pour en savoir plus sur leurs travaux :
Mieux comprendre les images en biologie cellulaire
Illustration : DepositPhotos - katerynakon
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