Les ingénieurs travaillent sur un nouveau type de calcul neuromorphique

Une équipe d’ingénieurs de l’Université d’État de Pennsylvanie travaille sur un nouveau type de calcul alors que les progrès du calcul traditionnel continuent de ralentir. La nouvelle méthode de calcul est basée sur les réseaux neuronaux du cerveau, qui sont extrêmement efficaces.

L’article a été publié dans Nature Communications.

Calcul inspiré du cerveau

La principale différence entre le calcul moderne et les ordinateurs analogiques, auxquels le cerveau humain appartient, est que le premier se compose de deux états : allumé-éteint ou un et zéro. D’un autre côté, un ordinateur analogique peut avoir de nombreux états possibles. Un exemple utilisé par l’équipe est la comparaison entre une lumière qui s’allume et s’éteint, et une qui a une quantité variable d’éclairage.

Selon le chef d’équipe et professeur agrégé de génie mécanique et des sciences de l’Université d’État de Pennsylvanie, Saptarshi Das, l’étude du calcul inspiré du cerveau a lieu depuis plus de 40 ans. Dans le monde d’aujourd’hui, les limites des ordinateurs numériques nous obligent à nous tourner vers le traitement d’images à haute vitesse, ce qui est le cas des véhicules autonomes.

Les grandes données jouent également un rôle important dans le passage au calcul neuromorphique, compte tenu de leur exigence de types de reconnaissance de modèles qui fonctionnent bien avec le calcul basé sur le cerveau.

« Nous avons des ordinateurs puissants, sans aucun doute, le problème est que nous devons stocker la mémoire dans un endroit et effectuer le calcul ailleurs », a déclaré Das.

En déplaçant les données d’un endroit à l’autre de la mémoire à la logique, une grande quantité d’énergie est dépensée, ce qui entraîne des vitesses de calcul plus lentes. Jusqu’à ce que le calcul et le stockage de la mémoire puissent être au même endroit, une grande quantité d’espace est requise pour ce type d’environnement.

Thomas Shranghamer est un étudiant diplômé du groupe et le premier auteur de l’article.

« Nous créons des réseaux neuronaux artificiels, qui visent à imiter les efficacités énergétiques et spatiales du cerveau », a déclaré Shranghamer. « Le cerveau est si compact qu’il peut tenir sur le dessus de vos épaules, tandis qu’un superordinateur moderne occupe un espace de la taille de deux ou trois courts de tennis ».

Réseaux neuronaux artificiels reconfigurables

L’équipe travaille sur des réseaux neuronaux artificiels qui peuvent être reconfigurés comme les neurones du cerveau humain. Cela se fait en appliquant un champ électrique bref à une feuille de graphène, qui est une couche épaisse d’atomes de carbone. Au moins 16 états de mémoire possibles ont été démontrés par l’équipe.

« Ce que nous avons montré, c’est que nous pouvons contrôler un grand nombre d’états de mémoire avec précision en utilisant des transistors à effet de champ simples en graphène », a déclaré Das.

L’équipe aimerait maintenant commercialiser la technologie, et Das pense qu’il y aura beaucoup d’intérêt pour le travail, compte tenu du passage actuel au calcul neuromorphique parmi les plus grandes sociétés de semi-conducteurs.

Le travail provenant de l’équipe de l’Université d’État de Pennsylvanie est le dernier exemple de la transition vers ces types de réseaux neuronaux artificiels. Le cerveau humain prouve une fois again sa valeur en tant qu’inspiration pour de nombreuses nouvelles technologies, et il fournit des informations précieuses sur la façon dont les experts peuvent réduire considérablement la taille des superordinateurs modernes.