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Ce projet vise à concevoir des puces contenant des circuits inspirés des neurobiologies. Leur mémoire s'appuie sur le fonctionnement des synapses, leurs unités de calcul répliquent les neurones et leur système de communication imite les axones. Ainsi, les connexions entre les différents éléments d'un circuit ne seront plus fixes, mais modulables comme dans nos cerveaux. L'intérêt étant de concevoir des ordinateurs capables d'apprendre de leurs expériences, élaborer des hypothèses et s'en rappeler, et tirer des conclusions, en imitant la plasticité du cerveau humain. De quoi faire pâlir John von Neumann, qui a inventé l'architecture actuelle de nos micro-processeurs !
IBM vient de fabriquer deux puces prototypes, gravées sur du silicium sur isolant avec une finesse de trait de 45 nanomètres et possédant 256 "neurones". L'une présente 262 144 synapses programmables, l'autre 65 536 synapses d'apprentissage. Plusieurs tests ont déjà été effectués, et paraissent encourageants. Les puces ont réussi à prouver leur compétence dans des applications qui sont intuitives pour l'homme mais difficiles pour les ordinateurs: la mémoire associative, la classification, la reconnaissance des formes, la navigation, etc.
Ces premiers résultats ouvrent la porte à la seconde phase du projet SYNAPSE, mais aussi à un financement complémentaire de 21 millions de dollars de la part de la DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency). Pour cette deuxième phase, IBM va collaborer avec plusieurs universités (l'université du Wisconsin, de Californie, Cornell, Columbia).
IBM ne compte certes pas atteindre la complexité du cerveau humain, qui présente pas moins de 100 milliards de neurones reliés entre eux par un million de milliards de connections synaptiques. Mais la firme se fixe comme objectif d'atteindre un complexe de 10 milliards de "neurones" avec 100 000 milliards de synapses, le tout dans un espace de moins de deux litres, et avec une consommation d'un kilowatt.
Depuis des années, nous connaissons des composants électroniques qui doublent de performance tous les 18 mois en moyenne, mais la concentration des transistors est telle que la chaleur devient difficile à maîtriser. La solution d'IBM pourrait donc être un tremplin pour atteindre de nouveaux records.
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Les réseaux de neurones artificiels
Réseaux de neurones artificiels: la reconnaissance de visages
Auteur de l'article: Cédric DEPOND