Imaginez une métropole prospère avec des gratte-ciel, de vastes parcs et des transports publics rationalisés. La conception de cette ville pourrait-elle provenir non seulement d'urbanistes experts, mais aussi de citoyens passionnés qui sont également de fervents adeptes des jeux de construction de villes ?

De nouvelles recherches menées par l'université de Lancaster, au Royaume-Uni, visent à révolutionner l'urbanisme en intégrant les commentaires des enfants de la ville dans la conception. Publiée dans Acta Ludologica, une revue scientifique à comité de lecture sur le discours des jeux et des jeux numériques, l'étude illustre le manque d'engagement du public dans les pratiques actuelles de développement urbain et suggère d'utiliser des plates-formes de jeux comme un "Cities : Skylines" ou "Sim City" pour offrir des simulations réalistes aux habitants, afin de renforcer leur implication et leur sensibilisation à la planification urbaine.

La technologie au cœur de cette étude est une modification sophistiquée de "Cities : Skylines", qui permet aux joueurs d'importer des bâtiments et des modèles réels pour créer des environnements urbains réalistes. Les participants peuvent gérer certains aspects de la vie de la ville, notamment l'éducation, les services publics et les politiques fiscales, tandis que le tableau de bord du jeu permet de suivre le bonheur des citoyens. Cette approche interactive ne se contente pas d'éduquer les joueurs aux subtilités de la planification urbaine, mais sert également d'outil pour des applications dans le monde réel. Les chercheurs Paul Cureton et Paul Coulton, du laboratoire de recherche ImaginationLancaster de Lancaster, ont démontré l'efficacité de cette méthode lors d'ateliers avec le conseil municipal de Lancaster, après avoir fait participer des enfants à la planification d'un nouveau village-jardin.

Les implications de cette recherche sont profondes. En intégrant la conception de jeux à la planification urbaine, les chercheurs proposent une méthode rentable, agréable et évolutive pour renforcer l'engagement des citoyens dans le processus de planification. Cette approche répond également au besoin urgent de changement en matière de participation du public, comme le soulignent les données de l'Institut royal d'urbanisme qui indiquent un intérêt minimal pour la planification chez les jeunes.

L'étude conclut en suggérant qu'une telle utilisation innovante de la technologie des jeux pourrait soutenir les planificateurs, améliorer le développement des compétences et fournir les outils nécessaires pour impliquer plus profondément les gens dans la transformation de leurs espaces de vie. En fin de compte, cette recherche ouvre la voie à un avenir plus collaboratif et plus dynamique dans le domaine du développement urbain.

La prochaine étape de notre tour d'horizon des inspirations technologiques non conventionnelles nous emmène dans le monde microscopique de l'ADN. Des chercheurs de l' université technique de Dresde (Allemagne) utilisent l'intelligence artificielle pour dévoiler le langage caché de l'ADN, ce qui permet de mieux comprendre la génétique et les maladies.

L'ADN est souvent décrit comme le plan de la vie, contenant toutes les instructions nécessaires à la construction et au maintien d'un organisme. Cependant, le déchiffrage de toutes les informations contenues dans l'ADN est incroyablement complexe et n'est pas encore totalement compris, et les méthodes traditionnelles d'analyse de l'ADN peuvent être lentes et demander beaucoup de travail. C'est là que l'intelligence artificielle entre en jeu.

Des chercheurs de l'université technique de Dresde ont mis au point un nouveau modèle d'intelligence artificielle appelé GROVER (Genome Rules Obtained via Extracted Representations), qui traite les séquences d'ADN comme un langage, en utilisant des techniques semblables à celles employées dans le traitement du langage naturel. En analysant les modèles et les structures du code ADN, l'IA peut identifier des séquences. Cette méthode, qui s'apparente au déchiffrage d'une langue étrangère, permet aux chercheurs d'utiliser GROVER pour une interprétation plus rapide et plus précise des données génétiques.

En s'entraînant sur l'ensemble du génome humain, GROVER crée un dictionnaire de l'ADN dont les chercheurs espèrent qu'il permettra de mieux comprendre les codes génétiques, faisant ainsi progresser la génomique et la médecine personnalisée. Cette recherche, publiée dans Nature Machine Intelligence, pourrait permettre des avancées significatives dans la compréhension de la complexité de l'ADN.

"En termes de langage, nous parlons de grammaire, de syntaxe et de sémantique," Melissa Sanabria, chercheuse à l'origine du projet, a déclaré au site web de l'université. "Pour l'ADN, il s'agit d'apprendre les règles régissant les séquences, l'ordre des nucléotides et des séquences, et la signification des séquences. À l'instar des modèles GPT qui apprennent les langues humaines, GROVER a essentiellement appris à "parler" l'ADN.

Des chercheurs du TU Delft MAVLab ont réalisé une avancée significative dans la navigation des robots en s'inspirant de la façon dont les fourmis naviguent dans leur environnement. Les fourmis utilisent une combinaison de reconnaissance visuelle (pensez aux instantanés) et de comptage de pas (pensez à l'odométrie) pour rentrer chez elles, même après de longs voyages. Le MAVLab a imité cette méthode, créant une stratégie de navigation inspirée des insectes pour des robots minuscules et légers.

Les systèmes traditionnels de navigation autonome reposent souvent sur du matériel qui peut s'avérer peu pratique pour les petits robots. Inspirés par la nature, les chercheurs de MAVLabs ont conçu un système dans lequel les robots prennent des clichés de leur environnement pour faciliter la navigation. Cette méthode, qui s'apparente au fil d'Ariane de Hansel et Gretel, consiste pour le robot à prendre des clichés visuels à intervalles réguliers et à les utiliser pour guider son voyage de retour. En combinant ces instantanés avec l'odométrie, les robots couvrent de plus grandes distances plus efficacement, ce qui réduit considérablement la charge de calcul.