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Tous les articles d’Actu.ai consacrés à Calcul neuromorphique : actualités, analyses et explications sur ce sujet lié à l’intelligence artificielle. 8 articles
L’IA ne se résume pas à ses performances : son coût énergétique, ses données et ses effets sociaux doivent aussi être évalués. En s’inspirant du cerveau, le calcul neuromorphique ouvre une piste pour des systèmes plus économes, sans résoudre à lui seul les exigences d’une IA responsable.
Des chercheurs européens explorent des jonctions tunneling magnétiques capables de réunir mémoire et traitement de l’information, à l’image des synapses biologiques. Pilotés par des signaux électriques et de brèves impulsions laser, ces composants ont atteint 93,7 % de précision sur des chiffres manuscrits en simulation.
Inspirés des neurones biologiques, les neurones infomorphiques ambitionnent de faire apprendre des systèmes d’IA de façon plus locale et adaptative. Cette piste de recherche, liée au calcul neuromorphique et aux synapses artificielles, pourrait intéresser la robotique, la santé et les objets connectés, mais elle reste confrontée à de solides défis techniques.
Des chercheurs de l’université Northwestern ont mis au point un transistor nanoélectronique capable d’imiter à la fois certaines fonctions d’un neurone et d’une synapse. Cette approche de calcul neuromorphique pourrait réduire les transferts de données et la consommation d’énergie des futurs systèmes d’IA, sous réserve de franchir plusieurs étapes industrielles.
Lorsqu’un réseau neuronal apprend une nouvelle tâche, il peut parfois dégrader brutalement ce qu’il savait déjà. Des memristors à commutation analogique, intégrés à des architectures neuromorphiques, ouvrent une piste pour un apprentissage plus continu, plus économe et mieux adapté au traitement en temps réel.
Pour faire fonctionner l’IA avec moins d’énergie, y compris hors des centres de données, la recherche explore le calcul neuromorphique. Inspirée de certains mécanismes du cerveau, cette approche repose sur de nouvelles puces, des mémoires capables de calculer et des outils logiciels encore à construire.
Une équipe de l’Université de Tokyo a mis au point un dispositif de calcul par réservoir physique fondé sur des synapses optoélectroniques artificielles. Alimenté par des cellules solaires à colorant, il traite des données temporelles localement et classe certains mouvements humains avec plus de 90 % de précision.
Des chercheurs de l’Université de Wuhan ont conçu un memristor à commutation analogique fondé sur des matériaux bidimensionnels. Le composant atteint un rapport on/off de 10⁸ et a été évalué, en simulation, dans une tâche de reconnaissance d’images. Une piste prometteuse pour des puces d’IA moins énergivores.
