La Grande Échelle a pour objectif de rendre ludique et accessible les petites et grandes échelles spatiales et temporelles nécessaires à la compréhension des phénomènes climatiques et des enjeux environnementaux. Une expérience immersive où le participant utilise son corps pour évoluer dans le temps et dans l'espace, mieux appréhender les changements d'échelles et comprendre les enjeux environnementaux grâce à ce dispositif fruit de la collaboration de chercheurs, d'artistes et de développeurs. La première itération de cette installation concerne l'évolution de la teneur en CO2 de l'atmosphère de - 800 000 ans à nos jours, à partir du travail de recherche mené dans le cadre du projet ICOS

Un projet mené en partenariat avec le Laboratoire des Sciences du Climat et de l’Environnement (LSCE - projet ICOS - Saclay), L’Institut des Sciences de la Terre d’Orléans (ISTO - Université d’Orléans, CNRS, BRGM), Centre • Sciences (CCSTI du Centre Val de Loire), le Muséum Orléanais pour la Biodiversité et l’Environnement (MOBE, Centre Val de Loire), S[cube] (Paris-Saclay), Muséum de Nantes (Pays de la Loire), Le Lieu Multiple (Poitiers), PiNG (Pays de Loire)

Une présentation en vidéo à consulter ici https://tube.futuretic.fr/videos/embed/35efd5cf-ee45-4bc4-9821-2bb981b584c0

• grande_echelle pour CORAL sur GitHub
• grande_echelle pour GPU avec Torch sur GitHub

RealSense ne fonctionne pas avec python 3.10. Le projet à plus de 5 ans, il n'est plus maintenu par Intel. Il faut absolument python 3.9 (et encore le pouvoir absolu corrompt absolument)

Les détails de l'installation est dans le README du GitHub.

• https://www.how2shout.com/linux/how-to-install-cuda-on-ubuntu-20-04-lts-linux/

sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/3bf863cc.pub
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin
sudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
sudo add-apt-repository "deb https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/ /"
sudo apt-get update
sudo apt install nvidia-cuda-toolkit

sudo apt install dconf-editor

Dans l'éditeur dconf chercher:

logout-timeout

modifier la tempo.

• This repository contains a PyTorch implementation (multi-pose only) of the Google TensorFlow.js Posenet model Merci à rwightman pour la conversion.

Il faut une version de Torch compatible avec cette carte récente:

python3 -m pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html