Deep combustion

In this short article, we’ll try to model the combustion using deep learning. A demo applet is proposed to study combustion of 4 components formulations. Usually the chemical reaction equilibrium is found using the point at minimal free enthalpy .

To find it, we need to take into account how enthalpy and entropy of reaction products vary according to temperature and the equation of state.

For detonation modeling, a feedforward neural network approach was efficient, but for combustion the results of various machine learning algorithms, including gradient boosting, gave poor results.

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Analyse de la personnalité humaine par réseaux de neurones profond

ElisaRiva / Pixabay

Le deep learning dépasse aujourd’hui largement ce dont sont capables les psychologues pour déterminer la personnalité et les valeurs d’une personne. Ce fait est en lui-même une vraie question démocratique puisque les bases d’entrainement sont détenues par des entreprises telles que Facebook ou Google et ne sont pas disponibles pour la recherche. Dans cet article, nous avons développé un réseau de neurones permettant de déterminer la personnalité de personnes écrivant en langue française. Ces algorithmes ont des applications multiples (determination des profils entrepreneuriaux ou innovants, détection des troubles mentaux, anticipation des difficultés interpersonnelles), mais dans cet article, nous testerons notre prototype sur les poètes.

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API addiction: Death as a service (La mort comme service)

andresantanams / Pixabay

Les entreprises établies offrent des services au travers d’interfaces que l’on désigne par l’acronyme API (Application Programming Interface) qui permettent à d’autres entreprises d’utiliser leurs services pour construire leurs propres applications. Horaires de trains, d’avions, traduction, accès à Facebook, à  LinkedIN, reconnaissance ou synthèse vocale, intelligence artificielle. Des ressources fantastiques qui sont autant de poisons. Voyons pourquoi.

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Intelligence artificielle des poisons

La toxicité des substances est une donnée difficile et coûteuse à évaluer. Elle fait l’objet de polémiques, telles celles sur le glyphosate ou sur certains additifs. Le réseau de neurones profonds AlchemAI, développé en 2017 par R&D Médiation, est actuellement capable de prédire les domaines d’application et les marchés potentiels B2B et B2C des substances chimiques et les propriétés organoleptiques. Mais peut-il deviner si un produit est potentiellement toxique?

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