Apprentissage automatiqueL'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, « apprentissage machine »), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'« apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.
NanorobotiqueLa nanorobotique est un domaine technologique émergent qui crée des machines ou des robots dont les composants sont à l'échelle du nanomètre (10-9 mètres) ou à une échelle proche. Plus précisément, la nanorobotique (par opposition à la microrobotique) désigne la discipline d'ingénierie des nanotechnologies qui consiste à concevoir et à construire des nanorobots, avec des dispositifs dont la taille varie de 0 à 5. Les termes nanorobot, nanoide, nanite, nanomachine ou nanomite ont également été utilisés pour décrire de tels dispositifs actuellement en cours de recherche et développement.
Pince optiqueLa pince optique est un outil optique introduit en 1987 et utilisé en laboratoire qui permet le piégeage et la manipulation de cibles telles que les cellules, organites ou particules. Elle utilise la force résultant de la réfraction d’un faisceau laser en milieu transparent, pour maintenir et déplacer physiquement des objets diélectriques microscopiques. Des pinces optiques multiples peuvent même être utilisées pour manipuler simultanément plusieurs cibles.
NanomotorA nanomotor is a molecular or nanoscale device capable of converting energy into movement. It can typically generate forces on the order of piconewtons. While nanoparticles have been utilized by artists for centuries, such as in the famous Lycurgus cup, scientific research into nanotechnology did not come about until recently. In 1959, Richard Feynman gave a famous talk entitled "There's Plenty of Room at the Bottom" at the American Physical Society's conference hosted at Caltech.
Apprentissage profondL'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.
NanolithographyNanolithography (NL) is a growing field of techniques within nanotechnology dealing with the engineering (patterning e.g. etching, depositing, writing, printing etc) of nanometer-scale structures on various materials. The modern term reflects on a design of structures built in range of 10−9 to 10−6 meters, i.e. nanometer scale. Essentially, the field is a derivative of lithography, only covering very small structures. All NL methods can be categorized into four groups: photo lithography, scanning lithography, soft lithography and other miscellaneous techniques.
NanoautoThe nanocar is a molecule designed in 2005 at Rice University by a group headed by Professor James Tour. Despite the name, the original nanocar does not contain a molecular motor, hence, it is not really a car. Rather, it was designed to answer the question of how fullerenes move about on metal surfaces; specifically, whether they roll or slide (they roll). The molecule consists of an H-shaped 'chassis' with fullerene groups attached at the four corners to act as wheels.
NanotechnologieLes nanosciences et nanotechnologies (d’après le grec , « nain »), ou NST, peuvent être définies au minimum comme l’ensemble des études et des procédés de fabrication et de manipulation de structures (physiques, chimiques ou biologiques), de dispositifs et de systèmes matériels à l’échelle du nanomètre (nm), qui est l'unité la plus proche de la distance entre deux atomes. Les NST présentent plusieurs acceptions liées à la nature transversale de cette jeune discipline.
Circular motionIn physics, circular motion is a movement of an object along the circumference of a circle or rotation along a circular path. It can be uniform, with a constant angular rate of rotation and constant speed, or non-uniform with a changing rate of rotation. The rotation around a fixed axis of a three-dimensional body involves the circular motion of its parts. The equations of motion describe the movement of the center of mass of a body. In circular motion, the distance between the body and a fixed point on the surface remains the same.
Mouvement prograde ou rétrogradevignette|Le satellite (rouge) est rétrograde car il orbite dans la direction opposée à la rotation de sa planète (bleu/noir). vignette|Dans cette animation, le satellite orange décrit un mouvement rétrograde autour de sa planète, contrairement aux trois autres.
Analyse numériqueL’analyse numérique est une discipline à l'interface des mathématiques et de l'informatique. Elle s’intéresse tant aux fondements qu’à la mise en pratique des méthodes permettant de résoudre, par des calculs purement numériques, des problèmes d’analyse mathématique. Plus formellement, l’analyse numérique est l’étude des algorithmes permettant de résoudre numériquement par discrétisation les problèmes de mathématiques continues (distinguées des mathématiques discrètes).
Rotation (physique)En cinématique, l'étude des corps en rotation est une branche fondamentale de la physique du solide et particulièrement de la dynamique, y compris de la dynamique des fluides, qui complète celle du mouvement de translation. L'analyse du mouvement de rotation se prolonge y compris aux échelles atomiques, avec la dynamique moléculaire et l'étude de la fonction d'onde en mécanique quantique.
Nanosystème électromécaniqueLes NEMS pour Nano Electro-Mechanical Systems, en français : Systèmes ÉlectroMécaniques Nanométriques ; on parle aussi de nanosystèmes. Ce sont des dispositifs analogues aux MEMS, mais à l'échelle du nanomètre. On parle de NEMS pour des structures mécaniques miniatures, réalisant des fonctions de capteur ou d'actionneur, dont au moins une des dimensions est de taille nanométrique.
Transfert d'énergie entre molécules fluorescentesLe transfert d'énergie entre molécules fluorescentes ou transfert d'énergie par résonance de type Förster (en anglais, Förster resonance energy transfer ou FRET, resonance energy transfer ou RET ou electronic energy transfer ou EET), bien qu’observé par Perrin au début du , est décrit pour la première fois par Theodor Förster en 1946. Les applications de cette approche à l’étude des interactions protéiques apparaîtront vers la fin du . vignette|Figure 1. Conditions du FRET. A.
Réseau de neurones artificielsUn réseau de neurones artificiels, ou réseau neuronal artificiel, est un système dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s'est rapproché des méthodes statistiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d'apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien.
Réseau neuronal convolutifEn apprentissage automatique, un réseau de neurones convolutifs ou réseau de neurones à convolution (en anglais CNN ou ConvNet pour convolutional neural networks) est un type de réseau de neurones artificiels acycliques (feed-forward), dans lequel le motif de connexion entre les neurones est inspiré par le cortex visuel des animaux. Les neurones de cette région du cerveau sont arrangés de sorte qu'ils correspondent à des régions qui se chevauchent lors du pavage du champ visuel.
Stabilité numériqueEn analyse numérique, une branche des mathématiques, la stabilité numérique est une propriété globale d’un algorithme numérique, une qualité nécessaire pour espérer obtenir des résultats ayant du sens. Une définition rigoureuse de la stabilité dépend du contexte. Elle se réfère à la propagation des erreurs au cours des étapes du calcul, à la capacité de l’algorithme de ne pas trop amplifier d’éventuels écarts, à la précision des résultats obtenus. Le concept de stabilité ne se limite pas aux erreurs d’arrondis et à leurs conséquences.
Lithographie à faisceau d'électronsL'utilisation d'un faisceau d'électrons pour tracer des motifs sur une surface est connue sous le nom de lithographie par faisceau d'électrons. On parle également de lithographie électronique. Par rapport à la photolithographie, l'avantage de cette technique est qu'elle permet de repousser les limites de la diffraction de la lumière et de dessiner des motifs avec une résolution pouvant aller jusqu'au nanomètre. Cette forme de lithographie a trouvé diverses formes d'application dans la recherche et l'industrie des semi-conducteurs et dans ce qu'il est convenu d'appeler les nanotechnologies.
Nanoimprint lithographyNanoimprint lithography (NIL) is a method of fabricating nanometer scale patterns. It is a simple nanolithography process with low cost, high throughput and high resolution. It creates patterns by mechanical deformation of imprint resist and subsequent processes. The imprint resist is typically a monomer or polymer formulation that is cured by heat or UV light during the imprinting. Adhesion between the resist and the template is controlled to allow proper release.
Fibre optiqueUne fibre optique est un fil dont l’âme, très fine et faite de verre ou de plastique, a la propriété de conduire la lumière et sert pour la fibroscopie, l'éclairage ou la transmission de données numériques. Elle offre un débit d'information nettement supérieur à celui des câbles coaxiaux et peut servir de support à un réseau « large bande » par lequel transitent aussi bien la télévision, le téléphone, la visioconférence ou les données informatiques.
