Les ingénieurs travaillent sur un nouveau type d’informatique neuromorphique

Une équipe d’ingénieurs de Penn State travaille sur un nouveau type d’informatique alors que les progrès de l’informatique traditionnelle 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. 

Informatique inspirée du cerveau

La principale différence entre l’informatique moderne et les ordinateurs analogiques, auxquels le cerveau humain appartient, est que la première 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 adjoint de génie scientifique et de mécanique de Penn State Saptarshi Das, l’étude de l’informatique inspirée 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 mégadonnées jouent également un rôle important dans le passage à l’informatique neuromorphique, compte tenu de l’exigence de types de reconnaissance de modèles qui fonctionnent bien avec l’informatique basée sur le cerveau. 

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

En déplaçant les données d’avant en arrière 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, un grand espace est requis pour ce type d’environnement. 

Thomas Shranghamer est un étudiant diplômé du groupe et 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, alors 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 de la même manière que 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 à graphène simples », a déclaré Das. 

L’équipe aimerait maintenant commercialiser la technologie, et Das pense qu’il y aura un grand intérêt pour le travail étant donné le passage actuel à l’informatique neuromorphique parmi les plus grandes sociétés de semi-conducteurs. 

Le travail de l’équipe de Penn State 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 des nouvelles technologies, et il fournit des informations précieuses sur la façon dont les experts peuvent drastiquement réduire la taille des superordinateurs modernes.