Les scientifiques ont créé une synapse artificielle pour le futur "cerveau sur puce"

Le cerveau humain est la structure la plus inexplorée de l'univers. 100 milliards de neurones se transmettent mutuellement des impulsions nerveuses avec différentes amplitudes et fréquences de 100 billions de synapses. En utilisant ce système, nous apprenons et résolvons de nombreux problèmes avec la vitesse de l'éclair. L'équipe d'ingénieurs du Massachusetts Institute of Technology a créé une synapse artificielle, qui est dépourvue de l'un des principaux inconvénients des échantillons existants - l'imprévisibilité du mouvement des ions.



En 1906, le prix Nobel de médecine a été décerné pour les travaux sur la structure du système nerveux et la classification des cellules nerveuses de Camillo Golgi et Santiage Ramón i Cahal . Les scientifiques et les médecins au cours des cent dernières années ont réussi à en apprendre beaucoup sur le système nerveux humain et le cerveau, mais jusqu'à présent, toutes les questions n'ont pas de réponses. Les découvertes réalisées dans le cadre du projet The Human Brain Project ont été particulièrement importantes en utilisant les dernières avancées technologiques dans le domaine de la microscopie électronique et 3D.

Dans le cerveau, les neurones sont connectés par des axones - une sorte de câble électrique. Les impulsions nerveuses le long des axones traversent les synapses à l'aide de médiateurs chimiques, d'une manière électrique, dans laquelle les ions passent d'une cellule à l'autre et se mélangent lorsqu'une transmission chimique améliore le mécanisme électrique.


Transmission impulsionnelle entre deux neurones. Département américain de la santé

Les scientifiques travaillant dans le domaine de l' informatique neuromorphique tentent de créer un ordinateur qui fonctionne d'une manière similaire au cerveau humain. Au lieu de calculs binaires avec des uns et des zéros, ils essaient d'utiliser des éléments qui transmettent des signaux "analogiques" en utilisant différentes "nuances", comme dans le cerveau humain, où le signal dépend du nombre d'ions traversant la synapse. Si les ordinateurs modernes sont adaptés pour résoudre des équations et exécuter des algorithmes, alors dans le cas d'une interaction avec l'environnement, ils ne sont pas en mesure de montrer l'efficacité disponible pour le cerveau humain: en 2012, Google a créé un réseau neuronal pour reconnaître les chats en utilisant 1000 serveurs et 16000 cœurs . Les petites puces neuromorphiques pourront exécuter simultanément des millions de calculs dont seuls les superordinateurs sont capables aujourd'hui.

Lors de la création de puces neuromorphes pour simuler une synapse, des matériaux amorphes sont le plus souvent utilisés. Les ions qui les traversent ont de nombreuses directions pour se déplacer. C'est la difficulté: à cause de cela, il est impossible de prédire exactement où ira le signal et combien d'ions seront perdus le long de la route.

Les ingénieurs du Massachusetts Institute of Technology ont conçu une telle synapse artificielle dans laquelle ils pourraient contrôler la direction du signal électrique qui la traverse. Au lieu de matériaux amorphes, les scientifiques ont utilisé du silicium monocristallin , dans lequel ils ont essayé de créer un défaut à travers lequel les ions pouvaient passer de manière prévisible. Un motif microscopique sous forme de nids d'abeilles a été appliqué à une tranche de silicium. Une couche de germanium avec un motif similaire a été appliquée à cette plaque. Ces deux matériaux forment ensemble un «entonnoir», qui fait circuler les ions le long d'un chemin strictement défini.

Ensuite, les scientifiques ont testé l'efficacité de l'invention: presque le même flux ionique traversait chaque synapse. La différence entre les synapses était jusqu'à 4%, et lors du test d'une synapse pendant 700 cycles, la variation du courant de passage était jusqu'à 1% d'un cycle à l'autre. Selon les développeurs, de tels résultats n'ont pas encore été atteints dans les synapses construites à base de matériaux amorphes.

Le dernier test de développement était la reconnaissance de l'écriture manuscrite. L'équipe de scientifiques a effectué une simulation informatique d'un réseau neuronal artificiel de trois couches de neurones reliés par deux couches de synapses artificielles, dont les caractéristiques ont été initialement mesurées à partir de la puce qu'ils ont construite. Le modèle a été chargé de dizaines de milliers d'échantillons d'écriture manuscrite qui sont généralement utilisés par les développeurs de puces neuromorphiques. Le réseau neuronal a reconnu les échantillons dans 95% des cas, un peu moins que la précision de 97% des algorithmes logiciels existants. Le prochain objectif de l'équipe est de fabriquer une puce neuromorphique fonctionnelle qui pourrait répéter l'expérience réalisée par simulation.

«Nous voulons une puce de la taille d'un clou pour remplacer un grand supercalculateur», explique le chef de l'équipe d'ingénierie.