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Neurogrid : un circuit intégré imitant la puissance du cerveau

Reproduire électroniquement un cerveau humain n’est plus le fruit de l’imagination d’un auteur de romans de science fiction. Plusieurs projets tendent à montrer que cela est possible dans une certaine mesure actuellement.

Des chercheurs de l’Université de Stanford ont repoussé encore un peu plus loin les frontières d’une telle ambition. La promesse est là : celles d’avancées majeures dans la robotique et d’une nouvelle manière de comprendre le fonctionnement du cerveau.

Plus d’un million de neurones émulés

Leur arme : « Neurogrid », un circuit imprimé composé de 16 puces « Neurocores ». Chacune d’entre elles émule 65 536 neurones, soit un total de 1 048 576 pour plusieurs milliards de connections synaptiques. A titre de comparaison, le projet BrainScales de l’Université d’Heidelberg est basé sur la puce HICANN (High Input Count Analog Neural Network) qui reproduit le comportement de 512 neurones équipés de 224 circuits synaptiques. Big Blue avec son projet SyNAPSE vise les 10 milliards de neurones interconnectés via 1000 milliards de synapses. Le système de puces de SyNAPSE consomme moins d’un kilowatt et se trouve confiné dans un volume inférieur à 2 litres.

Les chercheurs de Stanford ont précisément développé Neurogrid en mettant l’accent sur la taille du circuit imprimé et sa consommation électrique. Le rapport performance par watt est aujourd’hui une spécification essentielle des ordinateurs et autres serveurs. Kwabena Boahen, professeur agrégé de génie biologique à l’Université de Stanford, reconnait toutefois qu’il sera difficile de rivaliser avec le cerveau dans ce domaine :  » Du point de vue de l’énergie pure , le cerveau est difficile à égaler ».

La carte qui matérialise Neurogrid fait la taille d’un iPad et peut être qualifiée de basse consommation.

Vers une certaine démocratisation

Reste la question du software : pour son projet SyNAPSE, IBM a développé un écosystème permettant d’exploiter le système. Ce sera également la prochaine étape pour Neurogrid : écrire un compilateur permettant à des ingénieurs et des informaticiens dépourvus de connaissances en neurosciences de résoudre des problèmes (tels que contrôler un robot humanoïde).

A terme, l’objectif est également de réduire drastiquement le coût de Neurogrid. Actuellement, chacune des 16 puces qui le composent coûtent la bagatelle de 40 000 dollars pièce. Mais, le process utilisé pour les graver est vieux de 15 ans. En passant à un process avancé plus récent et à une production de masse, le tarif pourrait tomber à 400 dollars par puce Neurocore.

Avec des performances plusieurs milliers de fois plus importantes qu’un PC classique, tout en consommant moins d’énergie, un système tel que Neurogrid pourrait révolutionner l’informatique personnelle et faire exploser la puissance de calcul des datacenters. Pour mesurer le potentiel d’un projet, il suffit d’avoir à l’esprit que le cortex d’une modeste souris est 9 000 fois plus véloce à réaliser des tâches qu’un PC qui l’émulerait.

Crédit photo @ Université de Stanford

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