NeurONN: des neurones oscillants pour une nouvelle architecture informatique

Publié par Redbran le 18/04/2020 à 13:00
Source: CNRS INS2I
Vaste projet européen, NeurONN vise à apporter la première preuve de concept d'une architecture fonctionnelle à réseaux de neurones oscillants (ONN). Ce système bioinspiré encode les informations dans la phase des vibrations, une approche originale et extrêmement économe en énergie (Dans le sens commun l'énergie désigne tout ce qui permet d'effectuer un travail, fabriquer de la chaleur, de la lumière, de produire un mouvement.). Lancé au mois (Le mois (Du lat. mensis «mois», et anciennement au plur. «menstrues») est une période de temps arbitraire.) de janvier, NeurONN doit durer trois ans.


Un exemple de système ONN à cinq neurones et dix synapses. © Aida Todri-Sanial
Les entrées sont des tensions d'entrée vers les oscillateurs. Pour coder une entrée avec des 0 ou 1, la tension (La tension est une force d'extension.) d'entrée des oscillateurs est décalée dans le temps (Le temps est un concept développé par l'être humain pour appréhender le changement dans le monde.). Le couplage des oscillateurs (valeurs de memristor) est déterminé en fonction du motif à reconnaître. Les sorties sont les tensions de sortie des oscillateurs. La sortie est codée avec la différence de phase (Le mot phase peut avoir plusieurs significations, il employé dans plusieurs domaines et principalement en physique :) entre les oscillateurs. Par exemple, une fois que la sortie de deux oscillateurs est verrouillée en fréquence (En physique, la fréquence désigne en général la mesure du nombre de fois qu'un phénomène périodique se reproduit par unité de temps. Ainsi lorsqu'on emploie le mot...), nous examinons alors leur différence de phase. S'ils oscillent à la même phase, alors les données (Dans les technologies de l'information (TI), une donnée est une description élémentaire, souvent codée, d'une chose, d'une transaction d'affaire, d'un événement, etc.) de sortie sont 00. Si le deuxième oscillateur (En physique, un oscillateur est un système manifestant une variation périodique dans le temps (ou pseudo-périodique s'il existe une dissipation d'énergie). Les exemples les plus courants sont utilisés en mécanique classique...) a un déphasage par rapport au premier oscillateur, alors les données sont 01. Ainsi, c'est la dynamique (Le mot dynamique est souvent employé désigner ou qualifier ce qui est relatif au mouvement. Il peut être employé comme :) de couplage entre oscillateurs qui permet l'apprentissage (L’apprentissage est l'acquisition de savoir-faire, c'est-à-dire le processus d’acquisition de pratiques, de connaissances, compétences, d'attitudes ou de valeurs culturelles, par...).

Devenue une des grandes vedettes de la recherche (La recherche scientifique désigne en premier lieu l’ensemble des actions entreprises en vue de produire et de développer les connaissances...) mondiale, l'intelligence artificielle (L'intelligence artificielle ou informatique cognitive est la « recherche de moyens susceptibles de doter les systèmes informatiques de capacités intellectuelles comparables à celles des êtres...) incite à développer de nouveaux concepts et architectures informatiques. Les ordinateurs atteignent ainsi 10^15 opérations (1 million (Un million (1 000 000) est l'entier naturel qui suit neuf cent quatre-vingt-dix-neuf mille neuf cent quatre-vingt-dix-neuf (999 999) et qui...) de milliards) en virgule flottante par seconde ( Seconde est le féminin de l'adjectif second, qui vient immédiatement après le premier ou qui s'ajoute à quelque chose de nature identique. La seconde est une unité de mesure du...) (FLOPS), là où l'apprentissage automatique (L'automatique fait partie des sciences de l'ingénieur. Cette discipline traite de la modélisation, de l'analyse, de la commande et, de la régulation des systèmes dynamiques. Elle a...) (machine learning) pourrait réclamer des puissances allant jusqu'à 10^18 FLOPS (FLOPS (ou flops ou flop/s) est un acronyme signifiant « opérations à virgule flottante par seconde » (en anglais, FLoating point Operations Per Second). Le nombre de FLOPS est une mesure commune de la vitesse d'un...). Pour relever ce défi, le cerveau (Le cerveau est le principal organe du système nerveux central des animaux. Le cerveau traite les informations en provenance des sens, contrôle de...) est de plus en plus souvent pris comme modèle, aboutissant à des systèmes dits neuromorphiques. Les composants des systèmes neuromorphiques jouent à la fois le rôle des neurones, chargés des calculs, et des synapses, qui s'occupent de la mémoire (D'une manière générale, la mémoire est le stockage de l'information. C'est aussi le souvenir d'une information.). Dans ce cadre, le projet (Un projet est un engagement irréversible de résultat incertain, non reproductible a priori à l’identique, nécessitant le concours et l’intégration...) NeurONN a été lancé au mois de janvier 2020. Il vise à accélérer la marche (La marche (le pléonasme marche à pied est également souvent utilisé) est un mode de locomotion naturel. Il consiste en un déplacement en appui alternatif sur les...) vers une informatique (L´informatique - contraction d´information et automatique - est le domaine d'activité scientifique, technique et industriel en rapport...) neuromorphique, par le biais de composants bioinspirés et efficaces du point (Graphie) de vue (La vue est le sens qui permet d'observer et d'analyser l'environnement par la réception et l'interprétation des rayonnements lumineux.) énergétique.

"Le cerveau humain consomme seulement 20 watts, là où les ordinateurs demandent 100 watts par centimètres carrés", avance Aida Todri-Sanial, directrice de recherche CNRS (Le Centre national de la recherche scientifique, plus connu sous son sigle CNRS, est le plus grand organisme de recherche scientifique public français (EPST).) au Laboratoire d'informatique, de robotique et de microélectronique de Montpellier (LIRMM, CNRS/Université de Montpellier) et coordinatrice du projet. En plus du LIRMM, les partenaires de NeurONN sont IBM (International Business Machines Corporation (IBM) est une société multinationale américaine présente dans les domaines du matériel informatique, du logiciel et des services informatiques.) Zurich, Fraunhofer EMFT, l'université (Une université est un établissement d'enseignement supérieur dont l'objectif est la production du savoir (recherche), sa conservation et sa transmission...) de Séville et les entreprises Silvaco et AI Mergence, tandis que son comité consultatif est composé de membres d'Intel Research et de Prophesee. La Commission européenne finance à hauteur (La hauteur a plusieurs significations suivant le domaine abordé.) de plus de quatre millions d'euros ce projet, prévu pour durer trois ans jusqu'à décembre 2022 et inscrit dans le cadre du programme Horizon (Conceptuellement, l’horizon est la limite de ce que l'on peut observer, du fait de sa propre position ou situation. Ce concept simple se décline en physique,...) 2020.

"Les appareils électroniques actuels reposent sur l'architecture de von Neumann, qui sépare nettement la mémoire de la partie dédiée au calcul, poursuit la chercheuse. L'architecture neuromorphique vise au contraire à rapprocher ces éléments. De même, en matière (La matière est la substance qui compose tout corps ayant une réalité tangible. Ses trois états les plus communs sont l'état solide,...) d'intelligence artificielle, la plupart des travaux portent sur la partie software, c'est-à-dire les logiciels. Avec NeurONN, nous nous concentrons sur le développement des composants nano-électroniques et d'architectures de systèmes matériels pour résoudre les défis de calcul de l'IA."

Cela passe par la création de neurones et de synapses artificiels, chargés respectivement du calcul et de la mémoire. Le projet a cependant la particularité de se focaliser sur les réseaux de neurones oscillants, abrégés en ONN en anglais, d'où le nom NeurONN. "Quand nous apprenons un morceau de musique, nos neurones vibrent aux mêmes fréquences que ce que l'on joue, et cela renforce l'apprentissage, avance Aida Todri-Sanial. Nous voulons reproduire cette manière très efficace d'encoder l'information pour l'apprentissage en ligne pour l'IA."

Nous cherchons à dépasser les standards et les conventions en matière de design électronique.

Dans le cerveau, des groupes de neurones envoyant des impulsions électriques peuvent être décrits comme des oscillateurs dont la synchronisation et les vibrations s'observent sur les électroencéphalogrammes. Les chercheurs s'inspirent de ce principe en utilisant des composants qui vibrent en guise de neurones artificiels. L'information est alors encodée de façon binaire dans la phase de ces oscillations: si les oscillations sont synchronisées, on obtient un 1, si elles sont décalées, un zéro (Le chiffre zéro (de l’italien zero, dérivé de l’arabe sifr, d’abord transcrit zefiro en italien) est un symbole marquant une position vide dans l’écriture des nombres en notation...).

Pour fabriquer ces neurones oscillants, les scientifiques s'intéressent au dioxyde de vanadium (Le vanadium est un élément chimique, de symbole V et de numéro atomique 23.) (VO2). Ce matériau (Un matériau est une matière d'origine naturelle ou artificielle que l'homme façonne pour en faire des objets. C'est donc une matière de base sélectionnée en raison de propriétés particulières et...) présente des transitions rapides entre des états où il est métallique et où il est isolant (Un isolant est un matériau qui permet d'empêcher les échanges d'énergie entre deux systèmes. On distingue : les isolants électriques, les isolants thermiques, les isolants phoniques et les isolants mécaniques. Le...), ce qui le fait vibrer en cas d'enchaînements rapprochés. Pour les synapses artificielles, des memristors en 2D sont privilégiés: ces composants alternent entre une résistance élevée ou faible lorsqu'ils reçoivent un courant. Là encore, cela leur permet de fonctionner en binaire. Pour NeurONN, ils seront conçus en disulfure de molybdène (Le molybdène est un élément chimique, de symbole Mo et de numéro atomique 42.) (MoS2). Cela aboutirait à des neurones artificiels 250 fois moins gourmands en énergie et des synapses 330 fois plus frugales que les meilleurs composants classiques.

Avec NeurONN, les chercheurs espèrent obtenir la première preuve de concept que cette architecture fonctionne bien, puis montrer qu'elle est particulièrement efficace sur certaines applications, telles que la reconnaissance d'images et de motifs. À partir de là, les ONN pourront être progressivement étendus afin de réaliser des tâches de plus en plus complexes.

Contact:
Aida Todri-Sanial - Directrice de recherche CNRS au LIRMM - todri at lirmm.fr
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