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Informatique neuromorphique : une synapse artificielle développée par les cerveaux du MIT

On parle beaucoup de l’informatique quantique. Mais l’informatique neuromorphique représente aussi autre une piste d’exploration prometteuse dans la recherche technologique.

Illustration avec l’avancée que viennent de réaliser des chercheurs du MIT (Massachusetts Institute of Technology). Leur travail publié dans la revue Nature Materials explique comment, en utilisant du silicium monocristallin, ils sont parvenus à développer des synapses artificielles.

La gageure repose dans le fait d’avoir utilisé du silicium-germanium, un composé utilisé pour créer des transistors.

Si les ordinateurs actuels basés sur la logique binaire sont capables de résoudre des problèmes très complexes que l’être humain ne peut résoudre, la puissance de nos neurones reste paradoxalement inégalée.

Créer des équivalents artificiels du cerveau humain, c’est la raison d’être de l’informatique neuromorphique.

La configuration « analogique » des 100 milliards de neurones à l’intérieur d’un cerveau constitue le graal des chercheurs dans ce domaine. Ils sont interconnectés grâce à 100 billions (un billion = 1000 milliards) de synapses.

Les chercheurs sont parvenus à créer des courants qui ne varient que d’environ quatre pour cent entre les différentes synapses. Le courant est ici l’équivalent des ions qui circulent entre les neurones d’un cerveau humain.

L’équipe a conçu une petite puce baptisé « brain-on-chip » avec de telles synapses artificielles, sur la base de silicium-germanium.

Ils ont aussi pu exécuter ce que les chercheurs affirment être le premier test pratique de puces neuromorphiques, en utilisant les synapses artificielles pour reconnaître différents échantillons d’écriture avec une précision de 95 %, peut-on ainsi lire dans une contribution de blog du MIT.

Des firmes technologiques comme IBM et Intel figurent aussi aux avant-postes dans l’informatique neuromorphique. Le premier peut s’appuyer sur ses puces neuromorphiques True North tandis que le second a dévoilé en 2017 son processeur neuromorphique baptisé Loihi.

(Crédit photo : IBM)

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