Le transistor synaptique, une nouvelle étape pour l’intelligence artificielle

Composants

Des chercheurs de l’université de Harvard viennent de mettre au point un transistor qui imite une synapse puisqu’il est capable d’apprendre. Ces recherches pourraient donner de nouvelles perspectives à l’intelligence artificielle.

Des scientifiques du SEAS (School of Engineering and Applied Sciences) de l’université de Harvard aux Etats-Unis ont mis au point un nouveau type de transistor. A l’instar d’une synapse, il est capable d’apprendre et a d’ailleurs été baptisé “transistor synaptique“.

Analogie avec la synapse

Le cerveau humain est capable de faire mieux à chaque fois qu’il exécute une même tâche. Tout se passe au niveau neuronal et synaptique par un processus dénommé STDP (spike-timing dependant plasticity). Lorsqu’un neurone donné envoie de manière répétée un signal à un autre neurone via une liaison synaptique, celle-ci se renforce de sorte que la connexion se fait plus rapidement et de manière privilégiée dans le futur.

Le transistor développé par Harvard procède de la même manière.

Un véritable effet mémoire

S’il dispose d’une structure assez proche de celle d’un transistor FET (Field Effect Transistor) traditionnel, c’est un liquide ionique qui prend la place de l’isolant entre la grille et la région active où le canal de conduction se crée. Cette zone du canal est par ailleurs réalisée avec du SmNiO3 (ou SNO) en lieu et place du silicium dopé.

IBM a récemment mis au point un transistor qui met en oeuvre une minuscule goutte d’un électrolyte liquide ionique d’environ un millimètre cube. Le transistor de Big Blue est également inspiré du cerveau humain.

Transistor_synaptiqueLa réponse immédiate du transistor synaptique est la même que celle d’un transistor classique. Le courant qui passe du drain à la source est modulé par la tension appliquée à la grille. Mais la conductivité de la couche de SNO varie également dans le temps. Par ce biais, le transistor peut être renforcé (sa conductivité augmente) comme une synapse et peut apprendre de son histoire.

Cet effet mémoire n’est pas directement implémenté dans le transistor lui-même mais nécessite un circuit externe qui prend en compte le délai entre la sortie et l’entrée du transistor pour générer une tension analogique. Celle-ci va polariser le SNO et moduler ainsi la conductivité du canal suivant les sollicitations du transistor. Certains transistors vont ainsi “s’éteindre” tandis que d’autres vont être “renforcés”, ce qui favorisera des chemins particuliers dans les circuits où ils seront implémentés.

Une nouvelle ère pour l’intelligence artificielle

L’assemblage de tels transistors permet de créer un circuit électrique capable d’apprendre suivant les stimuli avec une phase d’apprentissage plutôt que par programmation.

Le transistor que nous avons développé est vraiment un analogue de la synapse dans notre cerveau », explique le co-auteur principal Jian Shi, postdoctorant au SEAS .

Le transistor synaptique pourrait marquer le début d’une nouvelle forme d’intelligence artificielle.

Il pourrait faire passer le calcul parallèle dans une nouvelle ère à très haute performance.

Ces recherches ont fait l’objet d’une publication dans Nature Communications le 26 septembre 2013.

Crédit photo Eliza Grinnell, SEAS Communications.


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