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Vidéo : 500 neurones électroniques pour reconnaître des dessins

Voici le neurone électronique qui ressemble le plus à ce que l’on trouve dans la nature. IBM l’utilise dans un réseau dit « neuromorphique » capable d’imiter le cerveau. Ce n’est pas encore Skynet, mais ça pourrait donner mieux !

All-memristive neuromorphic computing with level-tuned neurons

IBM vient de créer le premier neurone à base d’un matériau à changement de phase composé de germanium, antimoine et tellure. Comme le montre la vidéo ci-dessus, la firme a pu ainsi concevoir un réseau, dit « neuromorphique », de 500 neurones.

Image 1 : Vidéo : 500 neurones électroniques pour reconnaître des dessinsUn matériau prometteur

Les résultats d’IBM, publiés dans la revue Nature Nanotechnology, sont symboliques parce qu’ils représentent le neurone artificiel le plus proche du modèle biologique à ce jour. De plus, le matériau utilisé est relativement commun. On le retrouve par exemple sur les supports optiques, tels que les Blu-ray ou DVD, ce qui signifie qu’il est bon marché et peut être facilement miniaturisé. Ainsi, le réseau neuromorphique d’IBM a été gravé en 90 nm, mais le papier envisage déjà une finesse de 14 nm. Chaque neurone consomme en moyenne moins de 120 µW.

Imiter le cerveau

La structure en germanium, antimoine et tellure dispose de deux phases. Son état amorphe est isolant, sa phase cristalline est conductrice, et il est possible de passer de l’un à l’autre en chauffant le matériau. Très schématiquement, le neurone à changement de phase démarre à un état amorphe. La réception d’un courant électrique entraîne un changement de phase qui le rend conducteur. Après un certain délai d’inactivité, le neurone retrouve son état amorphe.

C’est en combinant ces neurones dans un réseau neuromorphique imitant le cerveau humain qu’IBM a ainsi pu concevoir un système d’apprentissage automatique capable de distinguer deux images. Selon l’Américain, cette technologie pourrait être utilisée à terme pour analyser la météo ou traiter un nombre important de données financières afin de détecter des anomalies, entre autres. Néanmoins, il y a encore un grand fossé entre le papier d’aujourd’hui et une application pratique à grande échelle.

Image 2 : Vidéo : 500 neurones électroniques pour reconnaître des dessinsLa puce neuromorphique d’IBM alimentée en signaux par des aiguilles