lundi 6 janvier 2020

La modélisation en sciences : dans la recherche et dans l'école …

Le PER (Plan d'étude Romand) pose la modélisation comme une compétence transversale des math et sciences expérimentales : la MSN 35 modélisation.
Cette compétence est de plus en plus explicitement au centre de l'activité scientifique, - certains diront qu'il n'y a pas de science sans modèles.
"Un modèle scientifique est une représentation abstraite, simplifiée, d'un système de phénomènes qui rend ses caractéristiques principales explicites et visibles et peut être utilisé pour générer des explications et des prédictions"  (Harrison &Treagust, 2000).

Il n'y a pas d'apprentissage des sciences sans que les élève maitrisent de nouveaux modèles pour comprendre le monde au-delà du sens commun.
Cf p. ex (Quillin, K., &Thomas, S., 2015, Schwarz, C. et al., 2009, Tiberghien, A.,1994, Treagust, D. F., et al., 2002).

La manière dont on peut aider les élèves à acquérir ces nouveaux modèles est remise en question par des travaux récents : par exemple 
Potvin, P., (2013) ici, qui donnera deux conférences le mercredi 26 février (francais à 14h15 U 159, en anglais à 17h15 SCII).

encourage le lecteur à aller vérifier dans les articles d’origine cf en bas.

Le terme de modéliser peut avoir de nombreux sens : on peut parler d'un processus de développement de modèles mentaux, de formalisation de ces modèles pour les communiquer, les discuter ou encore les intégrer dans des ordinateurs pour faire des prédictions, des explications. Cf. p. ex. Martinand, J.-L. (1992),Coquidé, M., & Le Maréchal, J. F. (2006)


Pour les applications en classe Cf. par exemple Bio-tremplins : Rechercher le top-modèle pour expliquer la biologie ?

La place de la modélisation dans les enseignements est donc un double défi : à cause de la transformation de la science mais aussi les enjeux inévitables de la numérisation de l'école.

La science est-elle devenue virtuelle, abandonne-t-elle les manipulations et l'expérience ?



Un cycle de conférences grand public avec culture&rencontres sera l'occasion de voir comment certain-e-s des meilleur-e-s scientifiques du moment conçoivent la modélisation, et si elle remplace, s'oppose, ...ou s'articule avec l'expérience et l'observation !


Pour améliorer ses cours peut-être, mais aussi pour se faire plaisir et écouter des spécialistes enthousiasmant-e-s - et une belle opportunité d'y emmener des élèves… pourquoi pas ?

Modéliser le réel,,Un outil et un défi pour la
                science,,ENVIRONNEMENT BIOLOGIE,,CLIMAT
A 20h Entrée libre Aula du Collège de Saussure 9, Vieux-Chemin-d’Onex, Petit-Lancy

Depuis 1998, culture&rencontre organise des cycles de conférences scientifiques, en collaboration avec l’UNIGE. Cette année, les cinq scientifiques choisis présenteront les applications de la modélisation dans des domaines aussi variés que le climat, la biologie et l’environnement. Pourquoi modéliser le réel? Est-ce vraiment possible d’appréhender la complexité de notre environnement à l’aide d’un modèle informatique 3D? Les mathématiques peuvent-elles expliquer le monde?
Autant de questions et défis qui attendent les chercheurs

Des publications sélectionnées par les conférenciers pour vous !

Les conférenciers proposent aux abonnés de une sélection d'articles - qui sont indiqués sous leurs noms - pour vous préparer et profiter au mieux des conférences. Ou approfondir après. Ou pour ceux qui ne peuvent pas venir...
(Les membres Expériment@l-Tremplins peuvent obtenir ces articles
Vu le début de l'année : une première sélection pour la première conférence … les autres suivront !

imageMercredi 8 janvier 2020 à 20h

L’histoire d’un lézard : quand Darwin rencontre von Neumann et Turing
Prof. Michel Milinkovitch, Département de génétique
et évolution, Faculté des sciences, UNIGE
Le lézard ocellé naît brun avec des points blancs. Sa peau se transforme en- suite en un labyrinthe de pixels verts et noirs, chaque pixel correspondant à une écaille. L’ensemble de ces écailles se comporte comme un ‘automate cellulaire’, un modèle inventé dans les années 1940 par le génial mathématicien John von Neumann. Nous démontrons que la peau du lézard ocellé est le premier exemple connu d’un automate cellulaire vivant. Pour comprendre cette observation spectaculaire, nous devons rencontrer un autre mathématicien de génie, Alan Turing, pionnier de l’informatique.
encourage le lecteur à aller vérifier dans l’article d’origine : ici




Mercredi 15 janvier 2020 à 20h

Jusqu’où peut-on modéliser le monde qui nous entoure ?

Prof. Bastien Chopard, Département d’informatique, Faculté des sciences, UNIGE

Les ordinateurs modernes offrent des moyens d’investigation scientifique de plus en plus puissants. Le monde qui nous entoure peut être simulé par l’informatique, pour mieux le comprendre et le prédire. Mais quels sont les modèles de la réalité à disposition? On parle notamment d’équations mathématiques, d’automates cellulaires, ou de systèmes multi-agents. Et quelles sont les limites de cette démarche? Peut-on tout modéliser? Cette présentation tentera de donner quelques réponses à travers des exemples d’applications allant de simples systèmes physiques à des modèles économiques et physiologiques.
 


Mercredi 22 janvier 2020  à 20h
 

Modélisation et ADN préhistorique :à la recherche de nos origines

Dr Mathias Currat, Département de génétique et évolution,

Faculté des sciences, UNIGE
Notre patrimoine génétique se trouve sous la forme de molécules d’ADN et recèle une multitude d’informations sur l’évolution de nos ancêtres, notamment leurs migrations et leurs interactions avec d’autres formes humaines aujourd’hui disparues. La simulation informatique est l’une des techniques de pointe utilisée pour décoder ces informations en combinant différents aspects biologiques et environnementaux dans des modèles mathématiques. Son application à l’ADN préhistorique ouvre de fabuleuses perspectives de recherche.

le conférencier propose ces articles



  • Currat, M., & Excoffier, L. (2011). Strong reproductive isolation between humans and Neanderthals inferred from observed patterns of introgression. Proceedings of the National Academy of Sciences, 108(37), 15129‑15134. https://doi.org/10.1073/pnas.1107450108
  • 2016 Hofmanová Z, …, Currat M, …et al . Early farmers from across Europe directly descended from Neolithic Aegeans. Proceedings of the National Academy of Sciences USA, published ahead of print June 6, 2016.
  • Pinhasi, R., Thomas, M. G., Hofreiter, M., Currat, M., & Burger, J. (2012). The genetic history of Europeans. Trends in Genetics, 28(10), 496‑505. https://doi.org/10.1016/j.tig.2012.06.006



  • Mercredi 29 janvier 2020 à 20h

    Comprendre le climat grâce aux simulations numériques

    Dre Maura Brunetti, Institut des sciences de l’environnement, UNIGE

    Le climat de la terre est un système très complexe: des boucles de rétroaction entre ses composantes, notamment l’atmosphère, les océans et la banquise, peuvent le stabiliser ou, au contraire, le déstabiliser et mener à des points de bascule où une petite perturbation provoque un changement rapide et irréversible, potentiellement catastrophique. Faute de pouvoir réaliser des expériences sur la terre entière, les simulations numériques sont indispensables pour comprendre le climat et étudier quelles interactions sont les plus importantes et quel est leur e et. Cette présentation illustrera quelques exemples de simulation de points de bascule dans le climat.
    encourage le lecteur à aller vérifier dans les articles sélectionnés par la chercheure :
    • Brunetti, M., Kasparian, J., &Vérard, C. (2019). Co-existing climate attractors in a coupled aquaplanet. Climate Dynamics, 53(9), 6293‑6308. https://doi.org/10.1007/s00382-019-04926-7
    • Lenton, T. M., Held, H., Kriegler, E., Hall, J. W., Lucht, W., Rahmstorf, S., & Schellnhuber, H. J. (2008). Tipping elements in the Earth’s climate system. Proceedings of the National Academy of Sciences, 105(6), 1786‑1793. https://doi.org/10.1073/pnas.0705414105


    Mercredi 5 février 2020  à 20h

    Un ordinateur et des maths pour simuler la matière et le vivant

    Prof. Assyr Abdulle, Institut de Mathématiques, EPFL

    La simulation numérique a révolutionné la recherche en sciences naturelles. Elle est devenue essentielle, au même titre que la théorie et l’expérimentation, mobilisant les mathématiques et les outils numériques pour créer des modèles de la matière ou du vivant. Le dé est de rendre les idées mathématiques calculables et décomposables en modules élémentaires aptes à être mis en œuvre sur un ordinateur. Des exemples basés sur la simulation d’accidents vasculaires cérébraux, de fonte des glaciers ou d’écoulement de chaleur dans un microprocesseur illustreront cette approche.

    (Les membres Jump-to-science  peuvent obtenir ces articles…).


    Références:




    • Coquidé, M., & Le Maréchal, J. F. (2006). Modélisation et simulation dans l’enseignement scientifique : Usages et impacts. Aster, 43, 7‑16. https://doi.org/10.4267/2042/16799
    • Harrison, A. G., & Treagust, D. F. (2000). A typology of school science models. International journal of science education, 22(9), 1011‑1026. https://doi.org/10.1080/095006900416884
    • Martinand, J.-L. (1992). Enseignement et apprentissage de la modélisation en sciences (Laboratoire interuniversitaire de recherche sur l’éducation scientifique et technologique). Institut national de recherche pédagogique.
    • Potvin, P. (2013). Proposition for improving the classical models of conceptual change based on neuroeducational evidence : Conceptual prevalence. Neuroeducation, 2(1), 16‑43. https://doi.org/10.24046/neuroed.20130201.16
    • Quillin, K., & Thomas, S. (2015). Drawing-to-Learn : A Framework for Using Drawings to Promote Model-Based Reasoning in Biology. Cell Biology Education, 14(1), es2‑es2. https://doi.org/10.1187/cbe.14-08-0128
    • Schwarz, C., Reiser, B. J., Davis, E. A., Kenyon, L., Achér, A., Fortus, D., Shwartz, Y., Hug, B., & Krajcik, J. (2009). Developing a learning progression for scientific modeling : Making scientific modeling accessible and meaningful for learners. Journal of Research in Science Teaching, 46(6), 632‑654. https://doi.org/10.1002/tea.20311
    • Tiberghien, A. (1994). Modeling as a basis for analyzing teaching-learning situations. Learning and Instruction, 4(1), 71‑87. https://doi.org/10.1016/0959-4752(94)90019-1
    • Treagust, D. F., Chittleborough, G., & Mamiala, T. L. (2002). Students’ understanding of the role of scientific models in learning science. International journal of science education, 24(4), 357‑368. https://doi.org/10.1080/09500690110066485

    lundi 30 décembre 2019

    2019 restera dans les mémoires comme l'année où l'humanité a capturé la toute première image d'un trou noir. L'année a également apporté de nouvelles vues sur certaines des plus petites créatures vivantes de la Terre et des signes inquiétants de son changement climatique. L'équipe de presse de Nature a effectué une sélection des clichés les plus frappants de la science et du monde naturel.


    Avec ses vœux pour l'année 2020 Jump-To-Science vous en présente quelques unes pour vous donner envie

    encourage le lecteur à aller vérifier dans l’article d’origine :  ici  intranet.pdf
    A black hole


    Figure 1 La collaboration Event Horizon Telescope a dévoilé cette première image directe d'un trou noir  (ici)et de son horizon d'événements en avril. L'équipe a utilisé huit observatoires radio pour capturer l'anneau de lumière autour du vide, qui est au centre de la galaxie Messier 87. Crédit: ETH Collaboration [Img]



    Depth-color coded projections
                of three stentors
    Figure 2 Les stentors sont un groupe de protozoaires unicellulaires d'eau douce. Cette image a remporté le deuxième prix au Concours de microphotographie Nikon Small World 2019 et a été prise à un grossissement de 40 fois par le chercheur Igor Siwanowicz au Janelia Research Campus du Howard Hughes Medical Institute à Ashburn, en Virginie. Credit: Dr. Igor Siwanowicz [img]





    Soyuz MS-15 spacecraft ascending into space after its
            launch from Kazakhstan
    Fig 3: L'astronaute Christina Koch a pris cette photo du vaisseau spatial Soyouz transportant sa collègue de la NASA, Jessica Meir, à l'approche de la Station spatiale internationale (ISS). Le 18 octobre, les deux femmes ont effectué la première sortie dans l'espace entièrement féminine de l'histoire (ici), pour réparer une batterie défectueuse sur la station orbitale internationale. [img]. Source: Christina Koch/NASA


    Clownfish in a bleached anemone
    Fig 4 : Un poisson explore une anémone de mer blanchie dans la mer Rouge, au large des côtes de l'Arabie saoudite. Comme les coraux, les anémones forment des relations symbiotiques avec les algues qui sont perturbées lorsque les océans deviennent trop chauds, ce qui fait que l'anémone expulse les algues et devient incolore.[img] Credit: Morgan Bennett-Smith
    L'article de Nature en montre plusieurs autres toutes plus belles ou impressionantes  encourage le lecteur à aller vérifier dans l’article d’origine :  ici

    Références:

    jeudi 19 décembre 2019

    Leonardo da Vinci en perspective / Semaine d’études Chimie et Sciences des Matériaux


    Lancement en direct du satellite CHEOPS
    Venez assister en direct, à l'Université de Genève, au lancement de CHEOPS, le premier satellite suisse! Les scientifiques et ingénieurs-es qui ont participé à sa conception et construction vous expliqueront pourquoi et comment le satellite fut conçu, les contraintes du lancement et de la mise en orbite, ce que l'on cherche à comprendre et les pistes futures que cette mission ouvre.


    Mardi 17 décembre | 9h-12h
    Uni Dufour, salle U300


    CHEOPS est la première mission classe S de l'Agence spatiale européenne (ESA), et la première menée par la Suisse.

    CHEOPS signifie CHaracterising ExOPlanet Satellite. La mission du satellite est d'étudier les exoplanètes. A savoir des planètes qui se trouvent hors de notre système solaire. Le Département d'astronomie de l'UNIGE est pionnier et un centre incontournable dans l'étude de ces exoplanètes qui ont valu à notre Université deux prix Nobel attribués à Michel Mayor et Didier Queloz en octobre 2019.

    La liaison avec la base de lancement européenne à Kourou, en Guyane française, permettra de suivre le lancement de la fusée Soyouz qui transportera le satellite CHEOPS dans l'espace. Tout au long de la matinée, une série de présentations du secteur académique et privé sont prévues, suivies chacune d'un moment d'échange avec le public.

    L'événement est ouvert à tous, nous vous prions toutefois de vous inscrire à l'aide de ce formulaire >>.

    Logos






    Leonardo da Vinci en perspective,

    Image
    À l'occasion du 500e anniversaire de la mort de Leonardo da Vinci, le Scienscope de l'Université de Genève a le plaisir de vous inviter au vernissage de son exposition dédiée aux aspects moins connus de l'œuvre de ce génie de la Renaissance, comme ses contributions aux sciences de la Terre, à l'astronomie, à la musique et aux mathématiques:


    Leonardo en perspective
    le mardi 17 décembre 2019 à 18h
    à la Salle d'exposition de l'UNIGE
    Uni Carl Vogt (66 bd Carl Vogt)

      
    Du 18 décembre 2019 au 20 février 2020
    Du lundi au vendredi, de 7h30 à 19h

    Ouverture exceptionnelle
    les dimanches 12 janvier et 2 février, de 14h à 18h


    Logos




    Il reste encore des places disponibles pour la Semaine d'études Chimie et Sciences des Matériaux qui aura lieu en février prochain.

    L'ESSENTIEL EN BREF
    Es-tu intéressé·e par la chimie et les sciences des matériaux? Cherches-tu une plate-forme pour approfondir tes connaissances? La Fondation Science et jeunesse t'offre la chance de mener ton propre projet de recherche. Suivi·e par des spécialistes, tu pourras approfondir des thèmes qui t'intéressent et auras l'occasion d'échanger avec des expert·e·s issu·e·s des universités ou de l'indus- trie. A la n de la semaine, se tiendra une présentation publique des travaux à l'Institut Adolphe Merkle à Fribourg.

    Groupe cible                Élèves du niveau secondaire II, âgés de 16-20 ans
    Date                                3-7 février 2020 (arrivée la veille)
    Lieux                               diverses entreprises pharmaceutiques et universités suisses
    Inscription                       en ligne sur le site de la Sej
    Dernier délai                    22 décembre 2019
    Vous trouvez des informations supplémentaires dans le descriptif de la Semaine.
    Si vous avez des questions spécifiques sur les Semaines d'étude, le responsable de projet Victor Varga est à disposition pour y répondre : studyweek@sjf.ch ou au 031 511 52 53.

    Lancement en direct du satellite CHEOPS


    Lancement en direct du satellite CHEOPS

    Histoire, construction, promesses
    le 17 décembre 2019


    Le télescope spatial CHEOPS est le premier satellite qui a été imaginé et conçu principalement par des chercheurs suisses des Universités de Genève et de Berne. Son envol vers l’espace à bord d’une fusée Soyouz depuis le port spatial de Kourou, en Guyane française, est prévu le mardi 17 décembre aux alentours de 9h50 heure locale. La mission de ce satellite est d'étudier les exoplanètes, à savoir des planètes qui se trouvent hors de notre système solaire, à des dizaines d’années-lumière de la nôtre. Grâce à un équipement de haute précision, il pourra mesurer leur taille, estimer leur composition (solide, gazeuse) et certaines propriétés de leur atmosphère, sur une période de trois ans et demi.

    À cette occasion, l’Université de Genève (UNIGE) invite le public, le mardi 17 décembre de 9h à 12h (sur inscription), à assister au lancement en direct du satellite CHEOPS. Plusieurs chercheurs et ingénieurs ayant participé à sa conception, à sa construction et en charge de son suivi et de l’analyse des données que le satellite récoltera seront présents. Ils expliqueront pourquoi et comment le satellite a été conçu, quelles ont été les contraintes du lancement et de la mise en orbite, ce que les scientifiques cherchent à comprendre et quelles sont les pistes futures ouvertes par cette mission. Retrouvez plus d’informations ici.
    L'UNIGE abrite le "Science Operations Center" du satellite, c'est-à-dire le centre où sera effectuée la planification des observations, la gestion au quotidien des opérations scientifiques et l'analyse des données. L'équipe scientifique de la mission est coordonnée par les chercheurs de l’UNIGE, sous la direction du professeur de l’UNIGE et de Cambridge et lauréat du prix Nobel de physique 2019 Didier Queloz et du professeur d’astronomie de la Faculté des sciences de l’UNIGE David Ehrenreich.
    INFOS PRATIQUES
    Mardi 17 décembre 2019, de 9h à 12h
    Uni Dufour, auditoire U300
    L’événement est ouvert à tous, sur inscription.

    Image

    Voir derrière un obstacle est devenu un peu plus possible...

    Les réflexions diffuses permettent de reconstituer une image de ce qu'il y a derrière un obstacle.

    Voir derrière un obstacle parait impossible - avec notre équipement sensoriel en tous cas. Cependant  Liu, X., et al. (2019)  montrent que puisque la lumière diffuse et peut revenir de derrière l'obstacle, si on illumine avec un faisceau laser pulsé qui balaye une paroi  latérale (mur relais) qui réfléchit ce faisceau vers les objets (Cf Fig 1.a), on peut mesurer les réflexions pulsées qui reviennent des objets et rebondissent sur  cette paroi vers la caméra. Cf Fig 1b. Puis à partir de ces nombreuses images réfléchies diffusément on peut reconstituer par calcul (Cf Fig 1.c-d-e)l'image complète y compris ce qui est derrière l'obstacle.
    a, b, Capturing scene data. a, A pulsed laser
            sequentially scans a relay wall (green); b, the light
            reflected back from the scene onto the wall is recorded at
            the sensor, yielding an impulse response H of the scene. c,
            Virtual light source. The phasor-field wave of a virtual
            light source 𝒫(𝑥p,𝑡) is modelled after the wavefront of
            the light source of the template LOS system. d, The scene
            response to this virtual illumination 𝒫(𝑥c,𝑡) is computed
            using H. e, The scene is reconstructed from the wavefront
            𝒫(𝑥c,𝑡) using wave diffraction theory. The function Φ(·)
            is also taken from the template LOS system. Amp.,
            phasor-field amplitude.
    Fig 1: a, b, Capture de données de scène. a, un laser pulsé balaye séquentiellement une paroi de relais (verte); b, la lumière réfléchie par la scène sur le mur est enregistrée au niveau du capteur, produisant une réponse impulsionnelle H de la scène. c, source de lumière virtuelle. L'onde de champ de phaseur d'une source lumineuse virtuelle 𝒫 (𝑥p, 𝑡) est modélisée d'après le front d'onde de la source lumineuse du système LOS modèle. d, la réponse de la scène à cet éclairage virtuel 𝒫 (𝑥c, 𝑡) est calculée en utilisant H. e, la scène est reconstruite à partir du front d'onde 𝒫 (𝑥c, 𝑡) en utilisant la théorie de la diffraction des ondes. La fonction Φ (·) est également extraite du modèle de système LOS. Amp., Amplitude du champ phaseur. [img] source :  Liu, X., et al. (2019)

    Abstract de Liu, X., et al. (2019)


    L'imagerie sans ligne de visée permet aux objets d'être observés lorsqu'ils sont partiellement ou totalement occultés de la vue directe, en analysant les réflexions diffuses indirectes sur une surface de relais secondaire (relay surface). Malgré de nombreuses applications potentielles les méthodes existantes, les applications  pratique restent lointaines en raison de limitations conceptuelles.
    Les auteurs évoquent notamment l'hypothèse d'une seule diffusion, d'une réflectance diffuse idéale et d'un manque d'occlusions dans la scène cachée. En revanche, les systèmes d'imagerie en ligne de visée n'imposent aucune hypothèse sur la scène imagée, bien qu'ils s'appuient sur des processus mathématiquement simples de propagation d'onde diffractive linéaire. Ici, nous montrons que le problème de l'imagerie sans visibilité directe peut également être formulé comme un problème de propagation d'onde diffractive, en introduisant un champ d'onde virtuel que nous appelons le champ de phaseur. Les scènes sans visibilité directe peuvent être imagées à partir de données brutes de temps de vol en appliquant les opérateurs mathématiques qui modélisent la propagation des ondes dans un système d'imagerie en visibilité directe conventionnel. Notre méthode produit une nouvelle classe d'algorithmes d'imagerie qui imitent les capacités des caméras en ligne de visée. Pour démontrer notre technique, nous dérivons trois algorithmes d'imagerie, modélisés d'après trois systèmes de visibilité directe différents. Ces algorithmes reposent sur la résolution d'une intégrale de diffraction d'onde, à savoir l'intégrale de diffraction de Rayleigh – Sommerfeld. Des solutions rapides à la diffraction de Rayleigh – Sommerfeld et ses approximations sont facilement disponibles, ce qui profite à notre méthode. Nous démontrons l'imagerie sans visibilité directe de scènes complexes avec une forte diffusion multiple et une lumière ambiante, des matériaux arbitraires, une large plage de profondeur et des occlusions. Notre méthode gère ces cas difficiles sans inverser explicitement un modèle de transport de lumière. Nous pensons que notre approche contribuera à libérer le potentiel de l'imagerie sans visibilité directe et à promouvoir le développement d'applications pertinentes non limitées aux conditions de laboratoire.
    encourage le lecteur à aller vérifier dans l’article d’origine : Liu, X., et al. (2019) ici

    Une nouvelle approche algorithmique rend le problème soluble.

    Liu, X., et al. (2019) ont développé un nouvelle approche conceptuelle et des algorithmes qui facilitent le calcul de l'image à partir des décalages temporels dans la propagation des ondes de réflexions diffuses- en considérant le mur relais comme une sorte de projecteur puis d'objectif et de senseur de très grande ouverture, les algorithmes s'inspirent de ceux d'une caméra "line-of-sight" et deviennent bien plus simples ( enfin ... moins complexes)  .

     Here we show that the problem of non-line-of-sight imaging can also be formulated as one of diffractive wave propagation, by introducing a virtual wave field that we term the phasor field. Non-line-of-sight scenes can be imaged from raw time-of-flight data by applying the mathematical operators that model wave propagation in a conventional line-of-sight imaging system. Our method yields a new class of imaging algorithms that mimic the capabilities of line-of-sight cameras. Liu, X., et al. (2019)

    encourage le lecteur à aller vérifier dans l’article d’origine : Liu, X., et al. (2019) ici

    figure2

    Fig 2: a, Photographie de la scène vue depuis le mur relais. La scène contient des géométries occlusales, avec des objets vers l'avant (comme la chaise) qui cachent partiellement les objets plus en arrière; plusieurs réflectances de surface anisotropes, une grande profondeur de champ et une forte lumière ambiante et à diffusion multiple. b, visualisation 3D de la reconstruction avec des champs de phaseurs (λ = 6 cm). Nous incluons l'emplacement du mur de relais et la couverture de l'ouverture virtuelle à des fins d'illustration. c, vue frontale de la scène, capturée avec un temps d'exposition de 10 ms par position laser. d, vue frontale capturée avec un temps d'exposition de seulement 1 ms (24 s pour le balayage complet). [img]. Source : Liu, X., et al. (2019) ici

    Vérification de la robustesse

    Liu, X., et al. (2019) ont testé la robustesse de cette technique en pleine lumière,  et avec une très forte profondeur de champ cf figure 3.

    figure3
    Fig. 3 : Evaluation de la robustesse de la technique. a, Reconstruction en présence d'une illumination ambiante forte. b, Scène cachée avec une grande profondeur de champ, impliquant des signaux très faibles des objets plus lointains.  [img]. Source : Liu, X., et al. (2019)

    (Les membres Expériment@l-Tremplins peuvent obtenir ces articles).

    Références:

    • Liu, X., Guillén, I., Manna, M. L., Nam, J. H., Reza, S. A., Le, T. H., … Velten, A. (2019). Non-line-of-sight imaging using phasor-field virtual wave optics. Nature, 572(7771), 620‑623. https://doi.org/10.1038/s41586-019-1461-3

    mardi 10 décembre 2019

    Un projet de citoyen concernés … des applications pédagogiques ?

    La mesure de la radioactivité est raisonnablement accessible avec un appareil à se construire soi-même

    On peut avec cet appareil qui associe un GPS à un détecteur Geiger et un enregistreur de données parcourir une région et explorer les taux de Radioactivité. 
    Vous trouverez probablement que le granite du plan de travail de votre cuisine est deux fois plus radioactif que le reste de la maison, ou pourrez explorer si du radon s'accumule dans votre cave.
    encourage le lecteur à aller vérifier sur Safecast

    Les blocs de rocher devant Unimail émettent environ le double que le reste du secteur

    Si vous allez en Valais ou en Auvergne vous pourrez voir que les massifs montagneux sont souvent bien plus radioactifs.


    Fig 1: Les données enregistrées sur Safecast sont visualisables pour tous  [img]. Source :https://safecast.org/

    Au départ c'est un projet (Safecast) citoyen lancé après l'accident de Fukushima par des japonais qui voulaient vérifier si l'information officielle était correcte (Brown, A., et al. ,2016). encourage le lecteur à aller vérifier dans l’article d’origine :  ici

    Depuis c'est un projet citoyen auquel vous pourriez participer… avec vos classes ? 

    Un doctorant du CERN, Oliver Keller, explore les usages pédagogiques de ces appareils et nous les présente à l'IUFE en salle PM15, le lundi 16 décembre 2019, à 12h15.


    Le groupe de didactique des sciences physiques du Prof A. Mueller nous informe


    Nous vous informons que le prochain séminaire Research and Practice in Science Education aura lieu à l'IUFE en salle PM15, le lundi 16 décembre 2019, à 12h15.
    Oliver Keller, du CERN, donnera la présentation suivante : « Learning about radioactivity in soil and the atmosphere: Investigation of new experimental tools ».
    Bien cordialement à vous,
    Florian Stern

    Références:

    • Brown, A., Franken, P., Bonner, S., Dolezal, N., & Moross, J. (2016). Safecast : Successful citizen-science for radiation measurement and communication after Fukushima. Journal of Radiological Protection, 36(2), S82. pdf