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La capacité du cerveau à apprendre et à mémoriser simultanément de grandes quantités d’informations tout en ne nécessitant que peu d’énergie a inspiré tout un domaine à la recherche d’ordinateurs du type cerveau – ou neuromorphes.

Des synapses artificielles qui imitent le fonctionnement du cerveau

Des chercheurs de l’Université Stanford et des laboratoires Sandia National ont précédemment mis au point une partie d’un tel ordinateur: un appareil qui agit comme une synapse artificielle, imitant la manière dont les neurones communiquent dans le cerveau.
Dans un article publié en ligne par la revue Science, l’équipe indique qu’un ensemble de prototypes de neuf de ces dispositifs a obtenu des résultats encore meilleurs que prévus en matière de vitesse de traitement, d’efficacité énergétique, de reproductibilité et de durabilité.
Les membres de l’équipe souhaitent associer leur synapse artificielle à l’électronique traditionnelle, qui, espèrent-ils, pourrait être un pas en avant dans la prise en charge d’un apprentissage artificiellement intelligent sur de petits appareils.

Pour un smartphone ou un ordinateur portable

«Si vous avez un système de mémoire capable d’apprendre avec l’efficacité énergétique et la vitesse que nous avons présentées, vous pouvez l’insérer dans un smartphone ou un ordinateur portable», a déclaré Scott Keene, coauteur du journal et étudiant diplômé du laboratoire d’Alberto Salleo, professeur de science des matériaux et d’ingénierie à Stanford, et coauteur principal.
«Cela nous donnerait la possibilité de former nos propres réseaux de neurones et de résoudre les problèmes localement sur nos propres appareils sans s’appuyer sur le transfert de données.»

Une mauvaise batterie mais une bonne synapse

La synapse artificielle de l’équipe est semblable à une batterie, modifiée de manière à ce que les chercheurs puissent augmenter ou réduire le débit d’électricité entre les deux terminaux. Ce flux d’électricité imite la manière dont l’apprentissage est câblé dans le cerveau.
Cette conception est particulièrement efficace car le traitement des données et le stockage en mémoire se déroulent en une seule action, plutôt que dans un système informatique plus traditionnel dans lequel les données sont traitées en premier, puis transférées vers l’unité de stockage.
Voir les performances de ces périphériques dans une matrice est une étape cruciale, car cela permet aux chercheurs de programmer plusieurs synapses artificielles simultanément. Cela prend beaucoup moins de temps que de devoir programmer chaque synapse un par un et est comparable au fonctionnement réel du cerveau.
Lors de tests antérieurs d’une version de ce dispositif, les chercheurs ont découvert que leur traitement et leur action en mémoire nécessitaient environ un dixième de l’énergie requise par un système informatique à la pointe de la technologie pour la réalisation de tâches spécifiques. Néanmoins, les chercheurs craignaient que la somme de tous ces périphériques travaillant ensemble dans des baies plus grandes risquerait de consommer trop d’énergie.
Ils ont donc réaménagé chaque périphérique pour qu’il conduise moins de courant électrique, ce qui les rend bien pires pour les batteries mais rend le réseau encore plus économe en énergie.
«Tout raccorder a nécessité beaucoup de dépannage et de câblage. Nous devions nous assurer que tous les composants de la matrice fonctionnaient de concert », a déclaré Armantas Melianas, chercheur post-doctoral au laboratoire Salleo. «Mais quand tout s’est s’allumé, c’était comme un arbre de Noël. Ce fut le moment le plus excitant. »

La matrice a dépassé les attentes des chercheurs

Au cours des tests, la matrice a dépassé les attentes des chercheurs. Les performances ont été tellement rapides que l’équipe a prédit que la prochaine version de ces appareils devra être testée avec une électronique à haute vitesse.
Après avoir mesuré l’efficacité énergétique élevée d’une la baie de synapses, les chercheurs ont procédé à des simulations informatiques d’un réseau plus vaste de synapses et ont estimé qu’il pourrait être alimenté par les mêmes batteries que celles utilisées actuellement dans les smartphones ou les petits drones.
Les chercheurs ont également été en mesure de commuter les appareils plus d’un milliard de fois – une preuve supplémentaire de sa vitesse – sans constater aucune dégradation de son comportement.
«Il s’avère que les dispositifs en polymères, si vous les traitez bien, peuvent être aussi résistants que leurs homologues traditionnels en silicium. C’était peut-être l’aspect le plus surprenant de mon point de vue », a déclaré Salleo. «Pour moi, cela change ma perception de la fiabilité de ces dispositifs de polymères et de la manière dont nous pourrions l’utiliser.»

Place à la créativité

Les chercheurs n’ont pas encore soumis leur matrice à des tests qui déterminent si elle apprend bien, mais c’est quelque chose qu’ils envisagent d’étudier. L’équipe souhaite également voir comment leur appareil résiste à différentes conditions, telles que les températures élevées, et s’efforcer de l’intégrer à l’électronique. Il reste également de nombreuses questions fondamentales à résoudre qui pourraient aider les chercheurs à comprendre exactement pourquoi leur appareil fonctionne si bien.
« Nous espérons que davantage de personnes commenceront à travailler sur ce type d’appareils car il n’y a pas beaucoup de groupes qui se concentrent sur cette architecture particulière, mais nous pensons que c’est très prometteur », a déclaré Melianas. «Il reste encore beaucoup à faire et nous avons à peine touché la surface de cette approche. »
Source : Stanford University
Crédit photo sur Unsplash : Rodion Kutsaev

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