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«SpiNNaker peut prendre en charge des modèles biologiques détaillés du cortex – la couche externe du cerveau qui reçoit et traite les informations provenant des sens – fournissant des résultats très similaires à ceux obtenus avec une simulation venant de superordinateurs.», explique la Dr Sacha van Albada, auteure de cette étude et chef du groupe de neuroanatomie théorique au Centre de recherche de Jülich, en Allemagne.

Des neurones pour la robotique

« La possibilité de faire fonctionner des réseaux neuronaux détaillés à grande échelle rapidement, et à faible consommation d’énergie, fera progresser la recherche en robotique et facilitera les études sur l’apprentissage et les troubles cérébraux. » Le cerveau humain est extrêmement complexe; comprenant 100 milliards de cellules cérébrales interconnectées.

Nous comprenons comment les neurones individuels et leurs composants se comportent et communiquent entre eux et à plus grande échelle, quelles zones du cerveau sont utilisées pour la perception sensorielle, l’action et la cognition. Cependant, nous en savons moins sur la traduction de l’activité neuronale – comme la transformation de la pensée en mouvement musculaire.

Les logiciels des superordinateurs ont aidé en simulant l’échange de signaux entre les neurones, mais même le meilleur logiciel exécuté sur les supercalculateurs les plus rapides à ce jour, ne peut simuler que 1 % de l’activité du cerveau humain.

Des recherches pour identifier la meilleure stratégie

«Actuellement, l’architecture informatique est la mieux adaptée pour étudier efficacement des réseaux cérébraux entiers. Le European Human Brain Project et le Centre de recherche de Jülich ont effectué des recherches approfondies pour identifier la meilleure stratégie pour ce problème extrêmement complexe. Des études sur des processus comme l’apprentissage, qui prennent des heures et des jours en temps réel, sont actuellement hors de portée.  » explique le professeur Markus Diesmann, coauteur, et responsable du département Computational and Systems Neuroscience au Centre de recherche de Jülich.

Il poursuit: «Il existe un énorme fossé entre la consommation d’énergie du cerveau et les supercalculateurs d’aujourd’hui: l’informatique neuro-morphique (inspirée par le cerveau) nous permet d’étudier à quel point nous pouvons atteindre l’efficacité énergétique du cerveau en utilisant uniquement de l’électronique.

Développé au cours des 15 dernières années et basé sur la structure et la fonction du cerveau humain, SpiNNaker – qui fait partie de la plate-forme Neuromorphic Computing du Human Brain Project – est un ordinateur sur mesure, composé d’un demi-million d’éléments informatiques contrôlé par son propre logiciel. Les chercheurs ont comparé la précision, la vitesse et l’efficacité énergétique de SpiNNaker avec celle de NEST – un logiciel spécialisé des superordinateurs actuellement utilisé pour la recherche sur les neurones du cerveau.

Des résultats très similaires

« Les simulations effectuées sur NEST et SpiNNaker ont montré des résultats très similaires », rapporte Steve Furber, coauteur et professeur de génie informatique à l’Université de Manchester, au Royaume-Uni. «C’est la première fois qu’une telle simulation détaillée du cortex a été effectuée sur SpiNNaker, ou sur n’importe quelle plate-forme neuro-morphique. SpiNNaker comprend 600 cartes imprimées intégrant plus de 500 000 petits processeurs pour un total de 1% de la capacité de la machine. Les résultats de nos recherches permettront d’améliorer le logiciel pour réduire cela à un seuil jamais vue auparavant.  »

Van Albada partage ses aspirations pour SpiNNaker: «Nous espérons des simulations en temps réel de plus en plus importantes avec ces systèmes informatiques neuro-morphiques. Dans le Human Brain Project, nous travaillons déjà avec des neuro-roboticiens qui espèrent les utiliser pour le contrôle robotique.

Source : Frontier in neuroscience