REPORTAGE sur le MIT de Boston, La fabrique de génies (Sept à Huit) 2018
Les chercheurs ont créé la conception et lancé le tout premier test pratique d’une synapse artificielle permettant aux ordinateurs de reproduire certaines des fonctions les plus puissantes et les plus complexes du cerveau.
Bien que les ordinateurs puissent sembler plus puissants que notre cerveau, nous pouvons traiter un éventail de signaux beaucoup plus large que les signaux binaires «on» et «off», grâce aux synapses qui gèrent les connexions entre neurones.
La réplication de cette capacité sur un ordinateur nécessite des synapses artificielles capables d’envoyer de manière fiable tous ces signaux subtilement différents. Comme ils le décrivent dans le numéro de lundi du journal Matériaux Nature, des chercheurs du Massachusetts Institute of Technology ont réalisé ce qu’ils appellent le tout premier test pratique d’une telle synapse artificielle, lançant ce que l’on appelle l’informatique neuromorphique.
Bien que les tests n'aient eu lieu que dans des simulations informatiques, les tests étaient prometteurs. Les chercheurs ont utilisé les conceptions artificielles de synapse pour reconnaître différents échantillons d'écriture. La simulation qu'ils ont exécutée a permis de reproduire à peu près tout ce que les algorithmes traditionnels peuvent faire en termes de précision (95% contre 97%), ce qui est un point de départ impressionnant pour la technologie.
Les ordinateurs numériques traditionnels reposent sur la signalisation binaire. Une valeur de un signifie «activé», tandis qu'une valeur de zéro signifie «désactivé». Comme les ordinateurs peuvent effectuer des calculs spécifiques beaucoup plus rapidement et efficacement que nous le pouvons, il est facile de supposer que cette approche binaire est meilleure que ce qui se passe dans notre environnement. cerveaux.
Mais la configuration analogique des 100 milliards de neurones dans chacun de nos cerveaux est beaucoup plus sophistiquée. Les 100 billion Les synapses qui gèrent les connexions entre ces neurones n’envoient pas simplement des signaux.
Les différents types et le nombre d'ions qui circulent dans une synapse donnée déterminent la puissance d'un signal envoyé à un neurone particulier, et ce spectre de messages possibles signifie que notre cerveau peut débloquer une plus grande variété de calculs. Si les ordinateurs pouvaient ajouter ce genre de complexité à leurs trousses à outils déjà considérables, vous envisageriez des machines très puissantes - et elles n’auraient pas besoin d’être géantes non plus.
Voici le problème: la nature a eu quelques milliards d’années pour perfectionner les synapses de notre cerveau et de celles d’autres espèces. Les chercheurs n’essayent de créer l’équivalent synthétique que depuis quelques années, et il ya des obstacles majeurs. Le plus important est que toute synapse artificielle doit envoyer de manière fiable le même type de signal pour chaque entrée reçue, sinon la complexité se dégrade et se transforme en chaos.
"Une fois que vous appliquez une tension pour représenter certaines données avec votre neurone artificiel, vous devez l'effacer et pouvoir les réécrire exactement de la même manière", a déclaré Kim. «Mais dans un solide amorphe, quand vous écrivez encore, les ions vont dans des directions différentes car il y a beaucoup de défauts. Ce flux est en train de changer et il est difficile à contrôler. C’est le principal problème: la non-uniformité de la synapse artificielle."
Les chercheurs du MIT sont optimistes: leur conception a permis de progresser considérablement sur ce problème en utilisant un matériau différent, un silicium monocristallin qui conduit parfaitement sans défauts. Dans une simulation, les chercheurs ont conçu des synapses artificielles au sommet de cette fondation en utilisant le silicium germanium, un matériau de transistor commun. Ils ont ainsi été en mesure de créer des courants ne variant que de 4% environ entre les différentes synapses. Ce n’est pas parfait, mais c’est une énorme amélioration par rapport à ce qui a été réalisé précédemment.
Pour l’instant, ces travaux restent théoriques et il ya une différence entre montrer des résultats prometteurs dans une simulation et les réaliser dans un test réel. Mais Kim et son équipe sont optimistes.
«Cela ouvre la voie à la production de matériel réellement artificiel», a-t-il déclaré.
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