Une nouvelle génération de neurones artificiels semblables aux neurones humains

Le monde de l'intelligence artificielle est en pleine effervescence, et chaque jour apporte son lot de nouveautés. Des scientifiques ont réussi à créer des neurones artificiels incroyablement minces capables de traiter à la fois des signaux lumineux et électriques pour effectuer des calculs, ouvrant la voie à des systèmes d'apprentissage automatique plus rapides et économes en énergie.


Pour recréer les capacités computationnelles des neurones biologiques, les scientifiques ont utilisé des memristors, des composants électroniques capables de stocker une valeur et de l'utiliser pour effectuer des traitements en mémoire. Toutefois, intégrer les signaux neuronaux d'entrée et de sortie était un défi de taille.

Les chercheurs de l'Université d'Oxford, d'IBM Research Europe et de l'Université du Texas ont créé des neurones artificiels en empilant des matériaux bidimensionnels (2D). Les résultats ont été publiés dans la revue Nature Nanotechnology.

Ils ont rendu les memristors sensibles aux signaux optiques et électriques, permettant l'existence simultanée de chemins d'entrée et de sortie distincts au sein du réseau. Cela a conduit à la création de réseaux neuronaux "winner-take-all", capables de résoudre des problèmes complexes en matière d'apprentissage automatique.

Les chercheurs ont utilisé un empilement de trois matériaux 2D - graphène, disulfure de molybdène et disulfure de tungstène - pour créer un dispositif dont la conductance varie en fonction de la puissance et de la durée de la lumière/électricité appliquée.

Ces dispositifs analogiques fonctionnent de manière similaire aux synapses et neurones de notre cerveau. Les charges électroniques stockées changent progressivement en fonction des signaux électriques ou optiques reçus, formant la base des modes de seuil pour les calculs neuronaux.

Selon les chercheurs, cette avancée représente une étape importante pour mieux comprendre et reproduire les processus du cerveau dans les domaines de l'ingénierie neuromorphique et des algorithmes. Bien entendu, l'intelligence artificielle pourra être une grande gagnante de cette nouvelle technologie.