Nous vous disons qui et pourquoi y participe.
/ photo Paweł Czerwiński UnsplashQu'est-ce qu'une puce neuromorphique
Il s'agit d'un processeur dont le fonctionnement est basé sur les principes de l'action du cerveau humain. De tels appareils simulent le travail des neurones et de leurs processus - axones et dendrites - responsables de la transmission et de la perception des données. Les connexions entre les neurones se forment en raison des synapses - contacts spéciaux à travers lesquels les signaux électriques sont transmis.
L'une des tâches des dispositifs neuromorphiques est d'accélérer la formation de réseaux de neurones convolutifs pour la reconnaissance d'images. Les systèmes d'intelligence artificielle basés sur cette technologie n'ont pas besoin d'accéder à un référentiel massif contenant des données d'entraînement sur le réseau - toutes les informations sont constamment contenues dans les neurones artificiels. Cette approche permet de mettre en œuvre localement des algorithmes d'apprentissage automatique. Par conséquent, il est prévu que les puces neuromorphiques trouveront une application dans les appareils mobiles, les gadgets IoT, ainsi que les centres de données.
Pourquoi les ingénieurs sont inspirés par le cerveau humain
Les ingénieurs impliqués dans le développement de puces neuromorphiques (nous en reparlerons plus tard) notent tout d'abord les capacités de calcul élevées du cerveau humain.
Selon un certain nombre d'études, notre cerveau a les performances potentielles d'un exaflops. Les superordinateurs traditionnels d'une telle puissance de calcul sont toujours en cours de développement - les premières machines sont attendues au plus tôt en 2021 .
Dans le même temps, le cerveau a une efficacité énergétique extrêmement élevée, qui est le deuxième facteur important pour ceux impliqués dans le développement de systèmes neuromorphiques.
/ photo jesse orrico UnsplashBien sûr, les systèmes artificiels ont des limites importantes. Les réseaux de neurones diffèrent de leurs homologues biologiques par leur incapacité à «se souvenir» des compétences passées lors de l'apprentissage d'une nouvelle tâche. Un algorithme formé pour reconnaître les chiens ne peut pas distinguer les personnes. Mais les experts de ce domaine espèrent que les puces neuromorphiques ouvriront de nouvelles opportunités pour former des réseaux neuronaux multitâches et résoudre des problèmes similaires.
Les premières puces neuromorphes
Les premières tentatives de création de neurones artificiels remontent aux années 60 du siècle dernier. Ensuite, l'un des futurs inventeurs du microprocesseur
Ted Hoff (Ted Hoff), en collaboration avec le professeur de Stanford Bernard Widrow (Bernard Widrow) a
crĂ©Ă© un rĂ©seau neuronal Ă
un seul niveau basé sur des
mémoires - des résistances électrochimiques avec fonction de mémoire. On pense que ce développement a jeté les bases de l'ingénierie neuromorphique.
Dans les années 80, l'ingénieur
Carver Mead a suggéré d'utiliser des transistors comme composants analogiques plutôt que des commutateurs numériques. Dans les années 90, une équipe dirigée par Mead a introduit une synapse artificielle capable de stocker des informations pendant une longue période, et un processeur neuromorphique basé sur
des transistors Ă grille flottante .
Dans le même temps, le président américain George W. Bush a annoncé le début de la «
Décennie du cerveau » et a appelé au parrainage de programmes visant à étudier cet organe. Tout cela a donné une impulsion au développement de la
neuroinformatique et de
la neurobiologie computationnelle et a conduit à la création d'une infrastructure pour une étude plus approfondie du sujet.
Au cours des dix dernières années, les connaissances humaines sur le travail du cerveau ont atteint de nouveaux sommets. Depuis 2013, la Suisse développe le
Human Brain Project (HBP). La même année, l'Amérique a lancé l'
Initiative BRAIN . Ces initiatives ont eu un impact majeur sur le domaine des systèmes d'intelligence artificielle et ont conduit à l'émergence de nouvelles technologies neuromorphiques.
Ce qui se développe aujourd'hui
Aujourd'hui, des neurochips sont en cours de création chez IBM. En 2008, les ingénieurs de l'entreprise, avec le soutien de DARPA, ont participé au programme SyNAPSE, qui a développé des architectures informatiques autres que celles de von Neumann. Pendant trois ans, IBM a réussi à développer un noyau avec 256 neurones artificiels (chacun d'eux avait 256 synapses). Trois ans plus tard, la société a présenté le processeur
TrueNorth , composé de 4096 de ces cœurs, soit plus d'un million de neurones. Et il est déjà utilisé dans les tâches de
reconnaissance gestuelle et de
reconnaissance vocale . Les développeurs de l'entreprise affirment que les systèmes informatiques basés sur TrueNorth seront capables de simuler avec succès le cerveau du chat. Cependant, un certain nombre d'experts
considèrent ces déclarations comme une exagération évidente.
Intel est une autre grande société informatique développant des systèmes informatiques neuromorphiques. L'année dernière, ils ont introduit la puce Loihi. Il
contient 128 noyaux neuromorphes, chacun simulant 1024 neurones. Vous pouvez programmer le processeur à l'aide d'une API écrite en Python. Les premières copies de ces appareils ont déjà été envoyées aux centres de données de plusieurs grandes universités pour effectuer des tests sur des tâches réelles.
En parlant d'universités, les ingénieurs de l'Université de Manchester travaillent également sur des puces neuromorphiques. L'année dernière, ils ont présenté l'architecture
SpiNNaker , qui se compose d'un
million de cœurs capables d'émuler le fonctionnement de
cent millions de neurones . Cette installation consomme 100 kW. Vous pouvez programmer un ordinateur en utilisant
le langage PyNN . À ce jour, la machine est utilisée pour simuler les processus se produisant dans le cerveau de la souris.
Malgré les progrès de ces dernières années, on peut dire que le fer neuromorphique en est aux premiers stades de son développement. Les tâches que les systèmes d'IA posent sur sa base se limitent principalement à la reconnaissance d'objets. Néanmoins, les représentants de l'industrie informatique sont convaincus qu'à l'avenir, le matériel neuromorphique permettra des simulations à part entière et ouvrira de toutes nouvelles capacités informatiques.
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