[News] Une réelle avancée concernant une cape d'invisibilité en trois dimensions

Message par **Adrien** » 30/03/2010 - 0:00:30

Pour la première fois, des scientifiques allemands de l'Institut de technologie de Karlsruhe (Bade-Wurtemberg) et de l'Imperial College de Londres ont réussi à rendre invisible des objets dans les trois dimensions de l'espace dans l'intervalle de longueur d'onde allant de 1,5 à 2,6 micromètres. L'expérience vient d'être réalisée avec succès sur un petit objet de la taille d'un micromètre. Celui-ci est caché derrière une bosse située dans une plaque de méta-matériau recouverte d'...

djgxp · Message par **djgxp** » 30/03/2010 - 18:26:33

Il serait plus sympa d'avoir fait le test sur un truc qu'on peut voir parce que 1 micromètre pour ma part, ça se voit à peine déjà à l'origine... :fada:

franckpiton · Message par **franckpiton** » 30/03/2010 - 18:44:44

J'ai lu plusieurs article sur ce sujet et je me demande si cela pourrait servir à fabriquer des lentilles ou miroir pour télescopes.

karlzz · Message par **karlzz** » 31/03/2010 - 0:13:58

< ....l'indice de réfraction change en permanence. Dans la région de la bosse, l'indice de réfraction influence et dévie tellement les ondes....>
Ce « tellement » renferme tout l’intérêt de l’affaire. Ca me fait penser aux expériences mathématiques faites sur ordi par simulation pour trouver des propriétés inattendues en faisant varier des combinaisons complexes systématiquement, sans a priori. Quand on rencontre de telles propriétés, notre cerveau n’est pas prêt. On croit comprendre mais il manque un gros gap. Gap entre le détail, le trajet d’un seul rayon, et l’effet global du système qu’on est bien obligé de voir. C’est déterministe dans le détail, mais impossible à retracer car trop complexe, et ça devient un peu magique comme effet global. En simulation, on peut très bien avoir les mêmes sensations qu’en réel face à ce genre de découvertes. Il faut bien poser les questions et construire de bons outils de mesure des résultats. Je pense à deux exemples fameux que j’ai cru comprendre (il doit y en avoir bien d’autres) : ce sont les positions d’ailettes de refroidissement sur un microprocesseur par exemple, où on arrive à avoir une disposition très performante sans comprendre comment ça marche. La disposition est si asymétrique que rien qu’en la voyant, on sait qu’on n’aurait pas pu la trouver en faisant des hypothèses. Elle est très fragile aussi, car si on change un petit truc, les performances s’effondrent. Le deuxième exemple impressionnant est la répartition d’émetteurs largués et pourvus de batteries, pour mesurer les variations de hauteur de l’océan. La répartition la plus performante, c’est à dire celle qui utilise le moins d’émetteurs pour couvrir une certaine surface, est une répartition diaboliquement asymétrique. C’est comme si on avait les résultats avant de comprendre comment ça marche. Comprendre est une autre étude.
Pour construire ce méta-matériau, on doit donner à l’ordi des consignes précises. A mon avis, il ne le fait pas au hasard. Et même ce qu’on appelle le hasard, c’est difficile à « ordonner », à donner l’ordre de le réaliser.

Bap2703 · Message par **Bap2703** » 01/04/2010 - 22:59:11

karlzz a écrit :Je pense à deux exemples fameux que j’ai cru comprendre (il doit y en avoir bien d’autres) : ce sont les positions d’ailettes de refroidissement sur un microprocesseur par exemple, où on arrive à avoir une disposition très performante sans comprendre comment ça marche. La disposition est si asymétrique que rien qu’en la voyant, on sait qu’on n’aurait pas pu la trouver en faisant des hypothèses. Elle est très fragile aussi, car si on change un petit truc, les performances s’effondrent.

J'ai rarement vu des radiateurs de CPU ne comportant pas énormément de symétrie. Et tordre des ailettes du radiateur ne change en général pas grand chose. D'ailleurs les radiateurs de CPU ne sont en général pas des monstres d'optimisation physique : du moment que ca dissipe un minimum et que ca a une forme suffisamment farfelue pour que le marketing fasse son œuvre, c'est bon.

karlzz a écrit :Le deuxième exemple impressionnant est la répartition d’émetteurs largués et pourvus de batteries, pour mesurer les variations de hauteur de l’océan. La répartition la plus performante, c’est à dire celle qui utilise le moins d’émetteurs pour couvrir une certaine surface, est une répartition diaboliquement asymétrique. C’est comme si on avait les résultats avant de comprendre comment ça marche. Comprendre est une autre étude.

Source ? Là comme ca je dirais que ton "asymétrie" serait due à une répartition non homogène du phénomène à observer. Genre comme dans n'importe quel maillage on cherche à mettre plus de mailles là où on fait l'hypothèse qu'il y a le plus de variations.

karlzz a écrit :Pour construire ce méta-matériau, on doit donner à l’ordi des consignes précises. A mon avis, il ne le fait pas au hasard. Et même ce qu’on appelle le hasard, c’est difficile à « ordonner », à donner l’ordre de le réaliser.

Là il est absolument clair qu'il ne le fait pas au hasard. Un "petit" coup d'équations de Maxwell et on y est. Et dans ce cas l'ordinateur ne fait qu'optimiser une solution déjà connue dans les grandes lignes.

karlzz · Message par **karlzz** » 03/04/2010 - 0:39:47

Pour le deuxième exemple, les résultats se présentent sous une forme de matrice. C’est une simulation. On a fixé certains critères pour mesurer la couverture assurée par les balises, et un nombre réduit de balises donnent une couverture équivalente à un nombre plus grand. On gagne 30% de balises émettrices en moins, si je me rappelle, pour une couverture minimum de 80% de la surface à surveiller, par exemple. La matrice n’a pas de régularité évidente. Pourquoi cette matrice-là et pas une autre ? On a fixé les mesures de performance-couverture et l’ordi a exploré toutes les matrices possibles.
C’est un des travaux fait par l’équipe qui a réalisé le moteur de recherche de calculs Wolfram-alpha. Ils pensent que les maths discrètes permettent de découvrir des propriétés applicables en physique discrète. Ils pensent que les équadiffs, avec leur variables continues, nous font passer à côté de propriétés purement discrètes et encore inconnues.
Les entiers, l’arithmétique, c’est pas si facile en maths. La démarche de ces chercheurs me fait penser à de l’arithmétique en physique.
De plus, on enlève au max les hypothèses, pour laisser l’ordi explorer le max de combinaisons sans préjugés. On fait pas l’hypothèse qu’il y aura là plus de variations qu’ailleurs. C’est une simulation. Ce sont des propriétés pures de l’organisation des nombres. C’est ce qui donne ce caractère étrange. On a les moyens de trier les résultats, mais pas les moyens de savoir exactement pourquoi cette matrice-là. C’est plus facile de trouver un résultat que de le comprendre. C’est de l’expérimentation mathématique. Les faits mathématiques sont en avance sur la théorie. Comme en physique, quand on observe quelque chose qu’on comprendra plus tard, en créant plus tard un modèle, en sortant une théorie.
On sait que c’est déterministe, puisqu’on peut prendre un petit bout du travail de l’ordi pour le vérifier.
Pour les CPU, c’est pareil, c’est une simulation. Wolfram a créé un logiciel de mathématiques (sans le nommer pour pas faire de pub), et il pense carrément dans ce logiciel avant de formuler en anglais, quelquefois. Dans une conférence, son équipe a présenté la forme des ailettes de refroidissement, comme un exemple d’exploration de calculs. Il pose le problème, il définit soigneusement les critères de sélection des résultats, et fait tourner ses ordis là-dessus.