Explorer l'univers grâce à l'intelligence artificielle

Historique: les automates intelligents (Talos), les êtres artificiels (Galatea et Pandora), Ars Magna, un calcul universel du raisonnement (l'alphabet de la pensée humaine), le concept d'« utilité », les fondements du théorème de Bayes, les réseaux de neurones artificiels (les perceptron), Théorie des jeux, le rapport Machines intelligentes, Apprentissage hebbien, test de Turing, premiers programmes d'IA fonctionnels ; conférences (inter)nationales, robotique basée sur le comportement, utilisation d'algorithmes d'apprentissage automatique pour identifier les exoplanètes, DARPA Grand Challenge, Intelligence artificielle compatissante, utilisation de l'IA dans l'exploration martienne, réseau d'apprentissage profond, cartographie spatiale, conférence Asilomar sur l'IA bénéfique, modèles de langage ( T‑NLG, GPT‑3), premier sommet mondial sur la sécurité de l'IA, Google lance Gemini 1.5, OpenAI annonce publiquement Sora, StabilityAI annonce Stable Diffusion 3, l'IA nous révèle constamment de nouvelles découvertes

Réalisations notables: Découverte d'exoplanètes, Cartographie de l'espace, Missions planétaires autonomes, Recherche d'intelligence extraterrestre, Simulation et modélisation de l'univers, Analyse de données astronomiques, Recherche de débris spatiaux, Interaction homme-robot, Extraction d'informations d'images astronomiques, Identification de structures cosmiques, Correction d'erreurs d'instruments spatiaux, Planification de missions spatiales, Exploration de l'espace lointain, Prévention et anticipation des catastrophes spatiales, Optimisation des performances et de l'efficacité des engins spatiaux, Découverte de signaux cosmiques, Analyse de la composition et de la structure planétaire, Assistance à l'exploration lunaire ; Apprentissage automatique et réseaux de neurones, traitement du langage naturel et conversationnel, vision industrielle et traitement d'images, robotique et interaction homme-machine, traitement des données et exploration de données, sécurité et détection des menaces, soins de santé, automatisation des processus, systèmes experts médicaux, intelligence artificielle dans l'industrie manufacturière, Modèles génératifs contradictoires, Apprentissage quantique, Prédiction du comportement des utilisateurs, Systèmes de gestion des connaissances, Automatisation des tests logiciels, Apprentissage par renforcement multi-objectifs, Modélisation cognitive, Apprentissage à coûts non garantis, Évaluation automatique des situations, Prédiction des réponses et des actions, Ingénierie inverse du comportement humain, Gestion des connaissances systèmes, Apprentissage avec des algorithmes génétiques

Histoires exemplaires: Mars Rover Curiosity, Deep Space Network, Projet SETI, Télescope spatial Kepler, Projet SkyNet, Projet Blue Brain, Film Le Martien, Projet Breakthrough Starshot, Programme Voyager ; Exemples de livres, exemples de films, exemples de jeux et de logiciels

Galerie de portraits: Yann LeCun, Alex Krizhevsky, Fei‑Fei ​​Li, Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Andrej Karpathy, François Chollet, Demis Hassabis, Pieter Abbeel, John McCarthy, Sebastian Thrun, Peter Norvig, Andrew Ng, Satya Mallick, Ethan Rublee

Exploration à travers la fiction imaginaire/spéculative: Œuvres littéraires, Œuvres cinématographiques, Jeux informatiques

Hypothèses/conspirations/mystères peu clairs: Contrôle de l'information, Surveillance de l'espace, Autonomie des systèmes spatiaux, Communication avec les civilisations extraterrestres

Perspective: interprétation des données astronomiques, des phénomènes cosmiques complexes et des possibilités de vie dans l'univers entier, meilleure anticipation des risques et efficacité accrue de la recherche spatiale, amélioration des performances des robots spatiaux, défis et responsabilités éthiques associés

Auteur

  • Mihai Alexandru Barbélien

    Autorul este specialist în domeniul Ingineriei Aerospațiale. A absolvit ca șef de promoție la specializarea de Echipamente și Instalații de Bord, având studiile de licență la Facultatea de Inginerie Aerospațială din cadrul Universității „Politehnica” București, în 2002, obținând ulterior titlurile pentru studii aprofundate cu specializarea de Echipamente și Instalații de Bord și de master, în 2004, în Industria Transportului Aerian la aceeași universitate. În 2002, s-a alăturat Departamentului de Inginerie Aerospațială „Elie Carafoli” și apoi a devenit profesor asistent la Departamentul de Inginerie a Sistemelor Aeronautice și Management Aeronautic „Nicolae Tipei”, Facultatea de Inginerie Aerospațială, în prezent deținând funcția de lector în cadrul facultății. A continuat studiile de specialitate la un curs de control avansat din cadrul Institutului European de Control Integrat (EECI-European Embedded Control Institute, Supelec, Paris) în 2011 și a obținut titlul de doctor în domeniul Ingineriei Aerospațiale de la Universitatea „Politehnica” din București în 2015. Ulterior, în 2021, a absolvit cu succes studiile post-doctorale, cu o tematică de cercetare privind implementarea tehnologiei deep learning în aplicații de Supraveghere a Spațiului și Suportul de Navigație. Membru al Centrului pentru Științe, Prospectivă, Creativitate și Ficțiune (Centrul STRING), a participat ca membru junior la fondarea Asociației Aeronautica și Astronautica din România (AAAR), a colaborat ca redactor al revistei Airborne de Inginerie Aerospațială din România, fiind o persoană activă în industria aerospațială. De-a lungul timpului, a fost implicat în activitatea de îndrumare a studenților de la Facultatea de Inginerie Aerospațială și are expertiză bogată în domenii precum electronică, microprocesoare, microcontrolere și prelucrarea digitală a semnalelor. De asemenea, în cadrul activității de cercetare, a condus pachete de lucru și a dezvoltat tehnologii de Inteligență Artificială pentru Navigație Vizuală în cadrul unui grant al Agenției Spațiale Europene.

    Voir toutes les publications