Les générateurs de nombres aléatoires (RNG) sont l’un des héros les plus méconnus de la technologie. Le composant clé derrière tout, de l’iGaming au cryptage, examinons les différents types de RNG, leurs applications et ce que l’avenir pourrait nous réserver.
Que sont les RNG ?
À la base, il existe deux types distincts de RNG, ceux qui fonctionnent via du matériel, appelés vrais RNG (TRNG), et ceux qui utilisent des logiciels, appelés pseudo-RNG (PRNG). Les PRNG basés sur des algorithmes sont peut-être le type de RNG le plus courant que vous rencontrerez, car ils peuvent être intégrés dans les logiciels des plateformes en ligne et des applications téléchargeables.
Ces types de RNG sont particulièrement connus pour leurs applications dans iGaming, notamment pour les jeux de machines à sous en ligne. En prenant par exemple quelque chose comme la machine à sous Starbust, les RNG dictent la couleur des pierres précieuses qui tombent sur les rouleaux, et quand, ainsi que l’emplacement du symbole joker étoile, et donc quand il se développe. En d’autres termes, les RNG établissent que l’ordre et la fréquence des symboles sont aussi aléatoires que possible, garantissant ainsi que le gameplay repose sur la chance. Comme cela numérise essentiellement l’essence du hasard que vous obtiendriez en lançant un dé ou en faisant tourner une roue, cela permet aux plateformes en ligne d’offrir une expérience de casino juste, authentique et immersive.
Alors que les PRNG sont suffisamment aléatoires pour le divertissement et les applications à faibles enjeux, les TRNG sont souvent nécessaires pour des domaines liés à des domaines tels que la cryptographie et la cybersécurité, car ils sont plus difficiles à pirater. Les TRNG utilisent un large éventail d’entrées physiques différentes pour générer des bits aléatoires, alors penchons-nous sur certaines des différentes formes de TRNG.
RNG quantiques
Les RNG quantiques, ou QRNG, utilisent généralement une source d’entropie physique telle que la lumière des LED. Le matériau utilisé varie en fonction des développeurs et des résultats souhaités. Les chercheurs de l’université de Linköping ont ouvert de nouvelles perspectives dans les applications de la pérovskite, un matériau plus couramment utilisé pour les cellules solaires.
Lorsque la lumière est projetée dans le QRNG, appliquant les règles de la mécanique quantique, elle est simultanément réfléchie et réfractée. Les détecteurs finissent par détecter l’endroit où la lumière frappe l’arrière du matériel, dont l’emplacement détermine la valeur du nombre généré.
La mécanique quantique est intrinsèquement multiple et indéterminable, car deux natures ou comportements contradictoires peuvent être vrais en même temps. Cela signifie que les résultats des QRNG sont imprévisibles, car il est impossible de deviner où les lumières seront détectées. Les QRNG sont donc hautement sécurisés, mais leur équipement spécialisé et leur grande échelle les rendent inaccessibles au grand public.
RNG gaussiens
Alors que les QRNG utilisent la lumière comme source d’entropie, les RNG gaussiens, également appelés GRNG, utilisent le son. Essentiellement, ces TRNG tirent parti du modèle de bruit gaussien blanc additif (AWGN). De manière plus familière, vous connaissez peut-être mieux l’idée du bruit blanc.
Le modèle AWGN sert à capturer l’effet des sources et des processus de bruit aléatoires que l’on retrouve dans le monde naturel. Cela inclut des éléments tels que les vibrations thermiques des atomes, le rayonnement du corps noir du Soleil et le bruit de Poisson. Comme cette source est, encore une fois, intrinsèquement aléatoire, les nombres générés sont non séquentiels et imprévisibles.
Cependant, il présente certaines limites. Pour lutter contre les erreurs et les plages limites, des chercheurs de l’Académie chinoise des sciences ont proposé un moyen d’introduire des valeurs variables σ et d’inclure des plages de sortie définies dans l’algorithme de dérivation d’expression. Cela devrait améliorer la flexibilité et la configurabilité des futurs GRNG.
Innovations futuristes
En parlant de futurs RNG, quelle est la prochaine étape ? Eh bien, même si la lumière et le son peuvent être des entrées logiques pour les RNG, d’autres les ont sortis des sentiers battus. Il suffit de regarder Cloudflare : le service de réseau, de cloud et de cybersécurité utilise un mur de lampes à lave comme source d’entropie.
Oui, vous avez bien lu ! Les lampes à lave sont plutôt chaotiques et imprévisibles : la lave ne prend pas deux fois la même forme. Ainsi, une caméra capture les motifs réalisés dans les lampes à lave. Ceci est ensuite utilisé pour générer des clés cryptographiques pour le réseau Cloudflare.
Ailleurs, des conceptions innovantes sont partagées en ligne pour permettre aux gens de se construire eux-mêmes. Le Swirl Dice d’Andrew Woodbridge utilise une carte de développement Adafruit Feather ESP32 V2, un Adafruit TLV493D, une batterie et quelques écrans. Des aimants sont tournés pour « lancer » les dés, qui sont captés par un magnétomètre à trois axes et introduits dans le système en tant que source d’entropie.
Avec des exemples tels que l’utilisation de lampes à lave et de magnétomètres de qualité boussole pour créer des RNG originaux et innovants, l’avenir des RNG ressemble beaucoup à son objectif : il est complètement imprévisible ! Cela dit, nous avons hâte de voir quelles nouvelles innovations arriveront sur le marché pour améliorer les niveaux de hasard à l’avenir.
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