[News] Des synapses électroniques capables d'apprendre: vers un cerveau artificiel ?

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Redbran
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[News] Des synapses électroniques capables d'apprendre: vers un cerveau artificiel ?

Message par Redbran » 05/04/2017 - 0:00:20

Des chercheurs du CNRS, de Thales et des Universités de Bordeaux, de Paris-Sud, et d'Evry viennent de créer une synapse artificielle capable d'apprendre de manière autonome. Ils ont également réussi à modéliser ce dispositif. Cette dernière étape est fondamentale pour élaborer des circuits plus complexes. Les travaux sont publiés dans Nature Communications le 3 avril 2017.

S'inspirer du fonctionnement du cerveau pour concevoir des machines de plus en plus intelligentes, telle est l'idée du biomimétisme. Le principe est déjà à l'œuvre en informatique via des algorithmes pour la réalisation de certaines tâches comme la reconnaissance d'image. C'est ce qu'utilise Facebook pour identifier des photos par exemple. Mais le procédé est très gourmand en énergie. Vincent Garcia (Unité mixte de physique CNRS/Thales) et ses collègues viennent de franchir une nouvelle étape dans ce domaine en créant directement sur une puce électronique une synapse artificielle capable d'apprentissage. Ils ont également développé un modèle physique permettant d'expliciter cette capacité d'apprentissage. Cette découverte ouvre la voie à la création d'un réseau de synapses et donc à des systèmes intelligents moins dépensiers en temps et en énergie.

Le processus d'apprentissage de notre cerveau est lié à nos synapses, qui assurent la connexion entre les neurones. Plus la synapse est stimulée, plus cette liaison se renforce, et plus l'apprentissage s'améliore. Les chercheurs se sont inspirés de ce mécanisme pour concevoir une synapse artificielle, le memristor. Celui-ci, un nano composant électronique formé d'une fine couche ferroélectrique prise en sandwich entre deux électrodes, peut ajuster sa résistance sous l'action d'impulsions électriques similaires à celles des neurones. Si la résistance est faible, la liaison synaptique est forte, si la résistance est forte, la liaison est faible. C'est cette capacité de la synapse à adapter sa résistance qui permet l'apprentissage.

Si les travaux sur ces synapses artificielles sont au centre des préoccupations de nombreux laboratoires, jusqu'à présent le fonctionnement de ces dispositifs restait largement incompris. Pour la première fois, les chercheurs ont réussi à élaborer un modèle physique permettant d'anticiper son fonctionnement. Cette compréhension du processus va permettre de créer des systèmes plus complexes, comme un ensemble de neurones artificiels interconnectés par ces memristors.

Dans le cadre du projet européen ULPEC H2020, cette découverte va ainsi être exploitée pour la reconnaissance de forme en temps réel issue d'une caméra innovante(1 ): les pixels sont inactifs sauf s'ils voient quelque chose qui change dans l'angle de vision. Le procédé du traitement de l'information sera moins coûteux en énergie et plus rapide pour déceler les objets recherchés. Les travaux présentés impliquent des chercheurs de l'Unité mixte de physique CNRS/Thales, du Laboratoire de l'intégration du matériau au système (CNRS/Université de Bordeaux/Bordeaux INP), de l'Université d'Arkansas, du Centre de nanosciences et nanotechnologies (CNRS/Université Paris-Sud), de l'Université d'Evry et de Thales.


Illustration artistique de la synapse électronique: les particules représentent les électrons circulant à travers l'oxyde, par analogie avec les neurotransmetteurs dans les synapses biologiques. Le flux d'électrons dépend de la structure en domaines ferroélectriques de l'oxyde. Celle-ci est contrôlée par les impulsions électriques.
© Sören Boyn / Unité mixte de physique CNRS/Thales.
Notes:
(1) Fournie par Chronocam, partenaire du projet.


Références publication:
Learning through ferroelectric domain dynamics in solid-state synapses. Sören Boyn, Julie Grollier, Gwendal Lecerf, Bin Xu, Nicolas Locatelli, Stéphane Fusil, Stéphanie Girod, Cécile Carrétéro, Karin Garcia, Stéphane Xavier, Jean Tomas, Laurent Bellaiche, Manuel Bibes, Agnès Barthélémy, Sylvain Saïghi, Vincent Garcia. Nature communications, le 3 avril 2017. DOI : 10.1038/NCOMMS14736. Consulter le site web

Contact chercheur:
- Chercheur CNRS l Vincent Garcia


Source: CNRS

Pendesinialessandro
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Re: [News] Des synapses électroniques capables d'apprendre: vers un cerveau artificiel ?

Message par Pendesinialessandro » 05/04/2017 - 10:27:07

Bonjour
C’est un début, certes, mais un début très prometteur qui, du quantitatif au qualitatif par bonds successifs, permettra un jour (certainement pas très éloigné) d’aboutir à la construction d’un cerveau artificiel du deuxième degré : conscient d’être conscient, ou si l’on préfère, qui sait qu’il sait ! :clapclap:

P.S. Un grand bravo, et merci, à tous ces pionniers (et martyres!) de la Science qui continuent à nous faire –agréablement- rêver !
Sans oublier la qualité et pertinence des informations véhiculéé par les responsables de "Techno Science", que je remercie au passage..... ;)

vahanar
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Re: [News] Des synapses électroniques capables d'apprendre: vers un cerveau artificiel ?

Message par vahanar » 05/04/2017 - 15:54:01

Pendesinialessandro a écrit :Bonjour
C’est un début, certes, mais un début très prometteur qui, du quantitatif au qualitatif par bonds successifs, permettra un jour (certainement pas très éloigné) d’aboutir à la construction d’un cerveau artificiel du deuxième degré : conscient d’être conscient, ou si l’on préfère, qui sait qu’il sait ! :clapclap:

P.S. Un grand bravo, et merci, à tous ces pionniers (et martyres!) de la Science qui continuent à nous faire –agréablement- rêver !
Sans oublier la qualité et pertinence des informations véhiculéé par les responsables de "Techno Science", que je remercie au passage..... ;)
l'humain est limité par la structure, la taille de ça boite crânienne et ça durée de vie, ne soyé pas trop pressé d'en arrivé a une IA qui surpasse l'humain car cela signifie notre obsolescence dans tous les domaines à plus ou moins long terme

Victor
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Re: [News] Des synapses électroniques capables d'apprendre: vers un cerveau artificiel ?

Message par Victor » 06/04/2017 - 11:42:10

La connectique naturelle du cerveau
Elle sera toujours beaucoup plus complexe
que les essais de connectique électronique,
les milliards de neurones avec des milliers de connexions
c'est un monde qui échappe à une vision mécano électronique,
c'est bien de faire une connexion, la question qui est,
c'est d'en faire des milliers avec le même neurone
et des connexions sur tout les neurones
En ce qui concerne la recherche en sciences, Je dirais : Cherche encore !

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Re: [News] Des synapses électroniques capables d'apprendre: vers un cerveau artificiel ?

Message par cisou9 » 06/04/2017 - 18:33:00

______________ :_salut:
Victor a écrit :La connectique naturelle du cerveau sera toujours beaucoup plus complexe que les essais de connectique électronique,
L'avenir nous le dira peut-être très vite !! :_grat2:
Un homme est heureux tant qu'il décide de l'être et nul ne peux l'en empêcher.
Alexandre Soljenitsyne.

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Re: [News] Des synapses électroniques capables d'apprendre: vers un cerveau artificiel ?

Message par keyplus » 17/04/2017 - 20:47:31

de toute facons la place d'une i.a c'est l espace pas la terre qui lui semblera tres vite trop petite
soit l univers est d'une complexité infinie et le chercheur sera Sisyphe poussant inlassablement son rocher
soit l univers se résume à une suite de zéro et de 1 et on en revient a la poule et l'œuf

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Re: [News] Des synapses électroniques capables d'apprendre: vers un cerveau artificiel ?

Message par Victor » 20/04/2017 - 14:11:54

cisou9 a écrit :______________ :_salut:
Victor a écrit :La connectique naturelle du cerveau sera toujours beaucoup plus complexe que les essais de connectique électronique,
L'avenir nous le dira peut-être très vite !! :_grat2:
Pour moi c'est déjà tout vu... Les fibres des axones des neurones du cerveau, elles n'auront pas d'équivalents électroniques,
il faudra une compatibilité entre le biologique à structures fines et de l'électronique qui s'adaptera par sa taille
En ce qui concerne la recherche en sciences, Je dirais : Cherche encore !

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