Informatique neuromorphique
L'informatique neuromorphiqueest une approche de l'informatiquecherchant à reproduire le fonctionnement du cerveau par la création de neurones artificiels[1].La création de ces neurones artificiels se fait par l'alliance de labiologie,l'ingénierie électrique,l'informatique et lesmathématiques;le but étant de rapprocher l'ordinateur du cerveau humain dans le traitement de l'information ou encore de son système nerveux[2].Un ordinateur ou une puce neuromorphique se définit comme n'importe quel dispositif créé à l'aide de neurones artificiel dans le cadre de l'informatique[3].Une des première approches du domaine fut avancée parCarver Meadà la fin des années 1980[4].
Un autre aspect clef de ce domaine est l'analyse et la compréhension du fait que le fonctionnement individuel desneurones,des circuits et plus généralement de l'architecture cérébrale est un système compatible avec l'informatique. Cette approche est par ailleurs plus qu'intéressante puisqu'elle serait un changement majeur dans la manière de percevoir et pratiquer l'informatique, qu'elle impacterait la manière dont l'information est représentée, la question de l'apprentissage et du développement, etc.
Exemples
[modifier|modifier le code]Les FPNA (Field programmable neurone array), créés en 2006 par les chercheurs de l'Institut de Technologie de Géorgie,est un des premiers exemples concret dans la domaine[5].Il est analogue auFPGA,uncircuit intégréstandard et configurable, à la seule différence que le FPNA comprend des composants biologique; on peut citer entre autres lescanaux ioniques,dendritesetsynapses[5].
Un groupe de chercheurs duMITa, en 2011, créé unepuce électroniqueimitant le chemin de communication entre deux neurones à l'aide de 400transistorset la technologie de fabricationCMOS[6],[7].
LeHuman Brain Project,lancé en 2013 et d'une durée de 10 ans, était un projet de recherche aux enjeux significatifs pour le domaine de l'informatique neuromorphique. Le but recherché était de reproduire un cerveau humain complet sous forme de supercalculateur à l'aide dedonnées biologique(en)(biological data). Il regroupait des scientifique de multiples disciplines telles que les neurosciences, la médecine ou encore l'informatique. En tout, 1,3 milliards de dollars (US) ont été alloués par la commission européenne pour ce projet[8].
Plus récemment, il y a l'exemple du projet Brainoware développé par les chercheurs del'université de l'Indiana à Bloomington.Le but est de créer un ordinateur hybride, à mi-chemin entre l’ordinateur classique et un ordinateur biologique/organique, avec l’aided'organoïdes cérébraux(de petites répliques du cerveau humain créées in-vitro à partir de cellule souche)[9],[10],[11].
Pourquoi un ordinateur organique?
[modifier|modifier le code]Cette approche de l'informatique est née d'une problématique particulière: la nature énergivore de l'informatique actuelle[12].En effet, l'exemple desréseaux de neurones artificiels(utilisés par exemple dans le cadre duDeep Learning) est certes révolutionnaire dans le domaine, mais demande surtout une puissance importante. Pour parler chiffres, il est aussi possible de citer lessupercalculateur,nécessitant 10MW,à l'encontre des cerveaux humains n'ayant besoin que de 20 W pour fonctionner. Un autre point pesant dans la balance: l’ordinateur effectue ses calculs de manière séquentielle, contrairement au cerveau humain qui fonctionne de manière parallélisée[13].
Une autre raison fondamentale de l'existence de ce domaine est, tout simplement, sa nature réalisable. Le fonctionnement du cerveau humain et des ordinateurs est comparable: ils sont tous deux un objet fermé permettant de stocker l’information et pouvant réagir à différents signaux. Cette ressemblance a poussé vers cette idée folle de faire des deux un seul et même objet.
Notes et références
[modifier|modifier le code]- EdwardBack,«Ils ont construit un ordinateur avec des cellules cérébrales humaines», surFutura(consulté le)
- BastienL,«Neuromorphic Computing: tout savoir sur les ordinateurs à l’intelligence humaine», surLEBIGDATA.FR,(consulté le)
- (en)Carver Mead, «Neuromorphic electronic system»,Proceedings of the IEEE, périodique scientifique,vol.Vol. 78,noNO. 10,(lire en ligne
[pdf.])
- (en)Carver Mead et M.A. Mahowald, «A silicon model of early visual processing»,Neural Networks,vol.1,no1,,p.91-97(lire en ligne
[PDF])
- (en)Christal Gordon, Ethan Farquhar et Paul Hasler, «A field programmable neural array»,IEEE,(DOI10.1109/ISCAS.2006.1693534)
- (en)Sebastian Anthony, «MIT creates "brain chip"»,Extremetech,(lire en ligne)
- (en)Kuan Zhou et Chi-Sang Poon, «Neuromorphic Silicon Neurons and Large-Scale Neural Networks: Challenges and Opportunities»,Front. Neurosci.,vol.vol.5,(DOI10.3389/fnins.2011.00108,lire en ligne)
- «Human Brain Project», surhumanbrainproject.eu(consulté le)
- Charlotte Mauger, «Et les ordinateurs devinrent organiques»,Science et Vie,(lire en ligne
)
- (en)BluSharkMedia,«Brain Cells + AI: The Rise of “Brainoware” and its Potential to Revolutionize Computing», surMedium,(consulté le)
- (en)SamVaseghi,«Brainoware: The AI Synthesis of Living Neurons and Silicon Circuits», surMedium,(consulté le)
- (en)Manon Dampfhoffer, «Models and algorithms for implementing energy-efficient spiking neural networks on neuromorphic hardware at the edge»,HAL theses, thèses en ligne.,,Thèse en pdf de 131 pages, résumé que j'ai utilisé se trouve sur le lien.(lire en ligne[PDF])
- «Connexion à l'accès nomade aux collections numériques de l'Université Grenoble Alpes», surlogin.sid2nomade-2.grenet.fr(consulté le)
