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    Accueil»Technologie»Un nouveau « cerveau électronique » qui simule l’apprentissage humain
    En imitant le fonctionnement du cerveau, les chercheurs sont parvenus à développer des unités de calcul et stockage peu gourmands en énergie et capables d'apprendre.

    Un nouveau « cerveau électronique » qui simule l’apprentissage humain

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    Par Pieuvre.ca le 3 mai 2021 Technologie

    Des chercheurs ont mis au point un appareil de calcul similaire à un cerveau qui est en mesure d’apprendre par association. À l’image de la façon dont le célèbre psychologue Ivan Pavlov a conditionné des chiens à associer le son d’une cloche avec de la nourriture, des scientifiques des universités Northwestern et de Hong Kong ont conditionné leur circuit à associer la lumière et la pression.

    Leurs résultats ont été publiés dans Nature Communications.

    Le secret de l’appareil se trouve du côté de ses nouveaux « transistors synaptiques » organiques et électrochimiques, qui traitent et stockent de l’information comme un cerveau humain. Les chercheurs ont démontré que ce transistor peut imiter la plasticité à court et long terme des synapses du cerveau humain, s’appuyant sur des souvenirs pour apprendre avec le temps.

    Avec sa capacité similaire à un cerveau, ce nouveau transistor et circuit électronique pourrait potentiellement dépasser les limites des ordinateurs traditionnels, y compris leur matériel très exigeant en énergie, et leur capacité limitée à effectuer plusieurs tâches en même temps. Cet appareil ressemblant au cerveau possède également une plus grande résistance aux bris et aux problèmes, et peut donc continuer de fonctionner de façon efficace même lorsque certains de ses composantes ne sont plus actives.

    « Même si l’ordinateur moderne est incroyable, le cerveau humain peut très facilement le vaincre pour résoudre des tâches complexes et destructurées, comme la reconnaissance de tendances, le contrôle moteur et l’intégration multisensorielle », affirme Jonathan Rivnay, l’un des principaux auteurs de l’étude. « Cela est imputable à la plasticité du synapse, qui est le bloc de construction de la puissance de calcul du cerveau. Ces synapses permettent au cerveau de travailler d’une façon hautement parallèle, résistante aux problèmes et efficace en matière de consommation d’énergie. Dans le cadre de nos travaux, nous démontrons le fonctionnement d’un transistor organique et plastique qui réplique les principales fonctions d’un synapse biologique. »

    L’informatique traditionnelle et ses problèmes

    Les ordinateurs conventionnels possèdent des unités de calcul et de stockage séparées, ce qui fait en sorte que les tâches nécessitant de grandes quantités d’informations consomment beaucoup d’énergie. Inspirés par la capacité combinée de calcul et de stockage du cerveau humain, des chercheurs ont, au fil des ans, voulu concevoir des ordinateurs qui fonctionnent davantage comme ce qui se trouve entre nos deux oreilles, avec des appareils qui seraient similaires aux réseaux neuronaux.

    Actuellement, le résistor de mémoire, le « memristor », est la technologie la mieux développée pour combiner le calcul et le stockage. Mais ceux-ci demeurent énergivores et offrent moins de biocompatibilité. Ces obstacles ont poussé les scientifiques à se pencher sur le transistor synaptique, particulièrement le transistor synaptique organique et électrochimique, qui fonctionne à l’aide d’un faible voltage, peut faire appel à de la mémoire constamment modifiable et est largement compatible pour des utilisations biologiques. Il faut cependant encore éviter certains écueils.

    « Même les transistors synaptiques organiques et électrochimiques qui fonctionnent particulièrement bien ont besoin de séparer les opérations de stockage de celles de lecture des données », affirme M. Rivnay. « Alors, si vous voulez conserver des « souvenirs », vous devez les séparer du processus de sauvegarde, ce qui peut davantage compliquer l’intégration dans des circuits ou des systèmes. »

    Faire fonctionner un transistor synaptique

    Pour parvenir à leur but, l’équipe de Northwestern et de Hong Kong ont optimisé un matériau plastique conduisant l’électricité au sein d’un transistor synaptique et électrochimique qui peut emmagasiner des ions. Dans le cerveau, un synapse est une structure à travers laquelle un neurone peut transmettre des signaux à un autre neurone, en utilisant de petites molécules appelées neurotransmetteurs.

    Dans le transistor synaptique, les ions se comportent de façon similaire aux neurotransmetteurs, en envoyant des signaux entre des terminaux pour former des synapses artificielless. En retenant des données stockées dans les ions captifs, le transistor se rappelle d’anciennes activités, et développe donc une plasticité à long terme.

    Les chercheurs ont démontré le comportement synaptique de leur appareil en reliant des transistors synaptiques au sein d’un circuit neuromorphique visant à simuler l’apprentissage associatif. Ils ont intégré des senseurs de pression et de luminosité dans un circuit, et ont entraîné celui-ci à lier ces deux « entrées » physiques non liées entre elles.

    Après un premier cycle d’entraînement, le circuit a effectué une association entre la lumière et la pression. Après cinq cycles, le circuit associait largement la lumière à la pression. La lumière, à elle seule, pouvait déclencher un signal, soit une réponse « non conditionnée ».

    Applications futures

    Comme le circuit synaptique est fait de polymères souples, comme un plastique, il est possible de le fabriquer sur des feuilles souples et de l’intégrer relativement facilement dans des appareils électroniques portatifs, de petits robots et des appareils pouvant être implantés dans ou sous la peau, appareils qui seraient directement connectés à des tissus vivants, et même au cerveau.

    « Si notre application est une preuve que ce concept peut fonctionner, notre idée de circuit peut être davantage développée pour inclure davantage d’entrées sensorielles et être intégrée avec d’autres appareils électroniques pour permettre des calculs informatiques peu énergivores », soutient M. Rivnay

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