Processeur neuromorphe Intel Loihi. Qu'est-ce que c'est et comment ça marche?

Imaginez un avenir où les décisions complexes peuvent être prises plus rapidement et adaptées au fil du temps. Où les problèmes sociaux et industriels peuvent être automatiquement résolus en utilisant l'expérience précédente. C'est l'avenir où les témoins utilisant des applications de reconnaissance d'images pourront analyser les images des caméras de rue et transférer rapidement les données pour rechercher une personne disparue ou kidnappée. C'est l'avenir où les feux de circulation synchronisent automatiquement leur travail avec le flux de trafic, réduisant la congestion et optimisant les heures de début et de fin. C'est l'avenir où les robots sont plus autonomes et l'efficacité du travail est beaucoup plus élevée.

Ces déclarations appartiennent au Dr Michael Maybury (vice-président et directeur général d'Intel Labs chez Intel Corporation), qui a partagé avec le public les détails de la nouvelle création d'Intel Labs - la puce neuromorphique Loihi.

La demande croissante pour la collecte, l'analyse des données et la prise de décision dans le domaine des données naturelles hautement dynamiques et non structurées conduit à une augmentation de la demande d'ordinateurs qui sont en avance sur l'architecture CPU et GPU classique. Afin de suivre le rythme de l'évolution de la technologie et de dépasser les limites d'un PC ou d'un serveur, Intel a travaillé au cours des 6 dernières années sur des architectures spécialisées pouvant accélérer les plates-formes informatiques classiques. Intel a également augmenté ses investissements dans l'IA (intelligence artificielle) et l'informatique neuromorphique.


Dr. Michael Maybury (vice-président et directeur général d'Intel Labs chez Intel Corporation)

Nos travaux en informatique neuromorphique se sont appuyés sur des décennies de recherche et de partenariat, à commencer par le professeur CalTech Carver Mead, qui était connu pour son travail fondamental dans la conception de semi-conducteurs. La combinaison de l'expérience en micropuces, en physique et en biologie a créé les conditions pour de nouvelles idées. Les idées étaient simples mais révolutionnaires: comparer les machines au cerveau humain. Un haut niveau de coopération entre les différentes structures et les personnes dans ce domaine de recherche contribue au développement de la science.

Intel, à travers sa division Intel Labs, a développé la première puce neuromorphique d'auto-apprentissage de son genre - Loihi - qui simule le fonctionnement du cerveau dans un processus d'apprentissage basé sur les influences environnementales. Cette puce incroyablement économe en énergie qui utilise les données pour apprendre et tirer des conclusions, devient plus intelligente avec le temps et n'a pas besoin d'être formée de manière traditionnelle. Il adopte une nouvelle approche du calcul via le picking asynchrone.

Nous pensons que l'IA en est à ses balbutiements, et d'autres méthodes et architectures telles que Loihi accompagneront son développement. L'informatique neuromorphique s'inspire de notre compréhension actuelle de l'architecture du cerveau et de l'informatique connexe. Les réseaux neuronaux du cerveau transmettent des informations à l'aide d'impulsions ou de pics, modulant les connexions synaptiques en fonction de la synchronisation de ces pics, et stockent ces changements localement sur les interconnexions. Un comportement intelligent est formé en raison de l'interaction coopérative et rivale entre l'environnement et plusieurs régions des réseaux neuronaux du cerveau.

Les modèles d'apprentissage automatique, tels que l'apprentissage en profondeur, ont connu un succès significatif grâce à l'utilisation de kits de formation complets pour reconnaître les objets et les événements. Cependant, ces systèmes d'apprentissage automatique ne sont pas aussi bons s'ils ne disposent pas de kits de formation pour reconnaître un événement, un incident ou un élément spécifique.

Les avantages potentiels d'une puce d'auto-apprentissage sont pratiquement illimités. Par exemple, lire le pouls d'une personne dans différentes conditions (après avoir couru, pendant les repas, avant le coucher) et transférer ces données vers un système neuromorphique pour déterminer un rythme cardiaque «normal». En outre, le système peut surveiller en permanence les données d'impulsion reçues et déterminer les cas où l'impulsion n'est pas «normale». Le système peut être personnalisé pour chaque utilisateur.

Ce type de logique peut également être appliqué dans d'autres domaines, tels que la cybersécurité, où des anomalies ou des différences dans les flux de données peuvent identifier le piratage, car le système sait quels indicateurs sont «normaux» (corrects).

Plus sur Loihi Test Chip

La puce de test de recherche de Loihi possède des circuits numériques qui imitent les mécanismes de base du cerveau, ce qui rend l'apprentissage automatique plus rapide et plus efficace, tout en nécessitant moins de puissance de calcul. Le modèle neuromorphique s'inspire de la façon dont les neurones interagissent et apprennent en utilisant des pics et une plasticité synoptique, qui peuvent être modélisés en fonction du timing. Cela peut aider les ordinateurs à organiser et à prendre des décisions basées sur des modèles et des associations.

La version de test de la puce Loihi offre une grande flexibilité d'apprentissage au sein de la puce elle-même. Cela permet aux machines d'être autonomes et de s'adapter en temps réel, au lieu d'attendre la prochaine mise à jour depuis le cloud. Les chercheurs ont démontré une formation à une vitesse de 1 million de fois la vitesse des réseaux de neurones de pointe typiques (lors de la mesure des opérations générales) au cours du processus pour obtenir le résultat le plus précis dans la résolution du problème de reconnaissance des chiffres du MNIST (une grande base de données d'échantillons de numérisation manuscrits). Par rapport à d'autres technologies telles que les réseaux de neurones convolutionnels et les réseaux de neurones d'apprentissage en profondeur, la puce de test Loihi a utilisé beaucoup moins de ressources pour résoudre les mêmes problèmes.

Les possibilités d'auto-apprentissage révélées par cette puce de test ont un énorme potentiel pour améliorer les applications automatisées et industrielles, ainsi que la robotique personnelle - toute application qui bénéficiera d'opérations automatisées et d'apprentissage continu dans un environnement non structuré. Par exemple, la reconnaissance du mouvement d'une voiture ou d'un vélo.

De plus, cette méthode est 1000 fois plus économe en énergie que les méthodes standard de formation en informatique.

Au cours du premier semestre 2018, la puce de test Loihi sera distribuée parmi les principales universités et instituts de recherche (travaillant dans le domaine du développement de l'IA).

Information additionnelle

Les caractéristiques de Loihi incluent:

• Un réseau multicœur neuromorphique entièrement asynchrone qui prend en charge un large éventail de topologies de réseau neuronal clairsemées, hiérarchiques et répétitives avec chaque neurone qui peut communiquer avec des milliers d'autres neurones.
• Chaque cœur neuromorphique comprend un mécanisme d'apprentissage qui peut être programmé pour adapter les paramètres du réseau pendant le fonctionnement, prenant en charge des paradigmes d'apprentissage contrôlés, non contrôlés, renforçants et autres.
• Fabrication basée sur la technologie Intel 14 nm.
• Un total de 130 000 neurones et 130 millions de synapses.
• Développement et test de plusieurs algorithmes à haute efficacité algorithmique pour les tâches, y compris la planification d'itinéraire, la satisfaction des contraintes, le codage clairsemé, l'étude de dictionnaires et la formation et l'adaptation de modèles dynamiques.

Et ensuite?

Il est prévu que grâce au développement d'innovations informatiques et algorithmiques, le pouvoir transformateur de l'IA affectera grandement la société. Aujourd'hui, chez Intel, nous faisons de notre mieux pour justifier la loi de Moore et maintenir notre leadership dans la production pour commercialiser une large gamme de produits - processeurs Intel Xeon, technologie Intel Nervana, technologie Intel Movidius et Intel FPGA - qui satisfont aux exigences uniques des processus d'IA.

Le matériel et les logiciels, à la fois généraux et personnels, entrent désormais pleinement dans le jeu. Par exemple, le processeur Intel Xeon Phi est largement utilisé dans le monde pour le calcul scientifique, il a créé certains des plus grands modèles pour interpréter des problèmes scientifiques à grande échelle. Le Movidius Neural Compute Stick est un excellent exemple d'un déploiement de 1 watt de modèles préalablement formés.

Les charges de travail de l'IA se développent, deviennent plus complexes et diversifiées. Ils vont tester les limites des architectures informatiques dominantes d'aujourd'hui et accélérer de nouvelles approches innovantes. Tourné vers l'avenir, Intel estime que l'informatique neuromorphique permet de fournir des performances de niveau exascale inspirées par le fonctionnement du cerveau.

J'espère que vous suivrez les événements passionnants qui se produiront dans les laboratoires Intel au cours des prochains mois, lorsque nous diffuserons un concept tel que l'informatique neuromophique afin de soutenir l'économie mondiale pour les 50 prochaines années. À l'avenir, avec l'informatique neuromorphique, tout ce que vous pouvez imaginer et encore plus passera du possible au réel, alors que le flux d'intelligence et de prise de décision devient de plus en plus rapide.

La vision d'Intel pour le développement d'architectures informatiques innovantes reste inébranlable, et nous savons à quoi ressemble l'avenir de l'informatique, car nous le créons aujourd'hui.

Source: newsroom.intel.com

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