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Un ordinateur inspiré du cerveau peut maintenant simuler une partie du cortex sensoriel en temps réel, en utilisant des dizaines de milliers de neurones virtuels. C’est la première fois qu’une simulation aussi complexe fonctionne aussi vite et pourrait constituer un pas important vers la construction d’un meilleur cerveau pour les robots.

Le superordinateur SpiNNNaker simule 77 00 neurones

Le supercalculateur SpiNNaker de l’Université de Manchester, au Royaume-Uni, comprend 57 000 puces spécialisées avec un total de 1 million d’unités de traitement, appelées noyaux. Il est conçu pour exécuter des programmes qui simulent le comportement et l’interaction des neurones biologiques, ce qui pourrait aider les neuroscientifiques à faire des expériences avec des circuits cérébraux virtuels pour étudier des maladies et la cognition.
Cet ordinateur transmet l’information de la même façon que le cerveau, explique Oliver Rhodes, qui a dirigé cette recherche. Les supercalculateurs standard envoient de gros blocs de données à des heures fixes, mais les cœurs de SpiNNNaker peuvent transmettre de petits blocs à des centaines d’autres cœurs simultanément lorsque cela est nécessaire.
L’équipe de Rhodes a maintenant démontré que SpiNNNaker peut simuler le comportement de 77 000 neurones du cortex sensoriel, soit l’équivalent d’environ 1 millimètre carré, aussi rapidement que cela se produit dans le cerveau pendant 12 heures. « Nous pouvons le faire à la même vitesse que la biologie, ce qui est une grande réussite « , dit-il.
Les neurones biologiques traitent les signaux entrants de nombreux autres neurones pour décider s’ils doivent envoyer des signaux eux-mêmes, et à mesure que les réseaux s’agrandissent, l’entrée de chaque neurone monte en flèche. Cela bloque les simulations de superordinateurs où chaque processeur s’occupe généralement à la fois des signaux entrants et de décider si les neurones doivent se déclencher.

Le travail est divisé en deux pour plus de rapidité

Rhodes a donc divisé le travail en deux, consacrant certains noyaux de SpiNNaker au calcul du comportement des neurones, mais encore plus au traitement des entrants. Cela permet d’accélérer la simulation et d’exécuter des simulations plus importantes en temps réel, dit-il.
Ce programme permet aux gens de modéliser la façon dont les réseaux de neurones interagissent plutôt que de calculer l’information, dit Rhodes, mais il peut être un élément de base pour des modèles plus complexes, comme le traitement sensoriel.
Selon Brad Aimone, du Sandia National Laboratories aux États-Unis, cette recherche constitue un grand pas vers la simulation à grande échelle des processus cérébraux. Les chercheurs devront exécuter des centaines de simulations pour confirmer ces résultats, il est donc crucial de les rendre rapides. « Maintenant, c’est aux neuroscientifiques qu’il revient la tâche de construire des modèles capables d’évoluer à ce niveau « , dit-il.

Pour la robotique

Markus Diesmann, du centre de recherche de Jülich en Allemagne, qui a conçu le modèle utilisé par SpiNNNaker, affirme que le fonctionnement en temps réel signifie que les puces pourraient également être utiles en robotique. « Vous pouvez vraiment transférer les principes et les algorithmes que vous avez découverts dans la nature dans ce cerveau artificiel dans un robot « , dit-il.
Le groupe de Diesmann a maintenant construit un modèle du système visuel composé de millions de neurones et travaille avec l’équipe de Manchester pour le faire fonctionner sur SpiNNNaker.
Cette recherche a été prépubliée dans arXiv.
Source : New Scientist
Crédit photo : Pïxabay