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Des scientifiques apprennent à un vulgaire bloc de matière gluante à jouer à Pong

Une petite révolution

Pong Hydrogel
— Grenar / Shutterstock.com

Des chercheurs britanniques ont réalisé une percée intrigante, en parvenant à apprendre à un « vulgaire » bloc d’hydrogel à jouer à Pong, considéré comme le premier jeu vidéo de sport de l’histoire.

Hydrogel vs Pong

Il y a deux ans, des chercheurs avaient montré que des cellules cérébrales humaines cultivées en laboratoire pouvaient apprendre à jouer à ce titre iconique, sorti en 1972, en un temps record. Inspirés par ces travaux, Vincent Strong et ses collègues de l’université de Reading se sont tournés vers un matériau encore plus simple : un hydrogel polymère enrichi d’ions afin de le rendre sensible aux stimulis électriques.

Détaillée dans la revue Cell Reports Physical Science, leur expérience a impliqué l’exécution de Pong sur un ordinateur classique, relié à deux grilles d’électrodes. Alors que la première permettait le passage de courant en différents points de l’hydrogel, afin de représenter le mouvement de la balle, la seconde mesurait l’évolution de ses concentrations d’ions, interprétées par la machine comme les déplacements de la raquette virtuelle.

L’équipe a constaté que l’hydrogel pouvait non seulement jouer au jeu, mais qu’avec de l’entraînement, sa précision s’améliorait, ce qui se traduisait par une augmentation significative de la durée des échanges.

— Alexa_Space / Shutterstock.com

Une forme de mémoire rudimentaire

Selon les chercheurs, le fait que l’hydrogel gonfle (en raison du déplacement des ions et de l’eau vers la source du courant) plus vite qu’il ne se rétracte créerait une sorte de mémoire rudimentaire persistante.

« Il se souvient du mouvement de la balle pendant toute la durée de la partie », explique Strong. « Il acquiert ainsi une sorte d’expérience de son mouvement, et pas seulement de sa position actuelle. »

Si ce matériau se révèle beaucoup moins complexe que des cellules cérébrales humaines, la nouvelle étude montre qu’il est capable d’accomplir des tâches similaires. Ses propriétés pourraient potentiellement être exploitées pour mettre au point des algorithmes nécessitant un minimum de ressources, voire contrôler des robots.

Par Yann Contegat, le

Source: New Scientist

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