{"id":132166,"date":"2018-01-25T08:46:20","date_gmt":"2018-01-25T08:46:20","guid":{"rendered":"https:\/\/\/la-synapse-artificielle-du-mit-premiere-etape-vers-un-cerveau-artificiel\/"},"modified":"2018-01-25T08:46:20","modified_gmt":"2018-01-25T08:46:20","slug":"la-synapse-artificielle-du-mit-premiere-etape-vers-un-cerveau-artificiel","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ecinews.fr\/fr\/la-synapse-artificielle-du-mit-premiere-etape-vers-un-cerveau-artificiel\/","title":{"rendered":"La synapse artificielle du MIT premi\u00e8re \u00e9tape vers un cerveau artificiel?"},"content":{"rendered":"

L’\u00e9quipe a construit une petite puce avec des synapses artificielles en utilisant du silicium-germanium. <\/span>Dans des simulations, les chercheurs ont d\u00e9couvert que la puce et ses synapses pouvaient \u00eatre utilis\u00e9es pour reconna\u00eetre des \u00e9chantillons d’\u00e9criture, avec une pr\u00e9cision de 95%.<\/span>
\nLa plupart des conceptions de puces neuromorphiques tentent d’\u00e9muler la connexion synaptique entre les neurones en utilisant deux couches conductrices s\u00e9par\u00e9es par un milieu de commutation. <\/span>Lorsqu’une tension est appliqu\u00e9e, les ions se d\u00e9placent dans le milieu de commutation pour cr\u00e9er des filaments conducteurs, de la m\u00eame mani\u00e8re que le poids d’une synapse change.<\/span><\/span><\/p>\n

Dans cette architecture, il est difficile de contr\u00f4ler le flux d’ions dans les conceptions existantes car il existe de nombreux chemins possibles. <\/span>\u00ab\u00a0Une fois que vous appliquez une certaine tension pour repr\u00e9senter certaines donn\u00e9es avec votre neurone artificiel, vous devez effacer et \u00eatre capable de le r\u00e9-\u00e9crire exactement de la m\u00eame mani\u00e8re\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Jeehwan Kim, professeur aux d\u00e9partements de g\u00e9nie m\u00e9canique et science des mat\u00e9riaux. <\/span>et chercheur principal au Laboratoire de recherche du MIT de technologie de l’\u00e9lectronique et des microsyst\u00e8mes. <\/span>\u00ab\u00a0Mais dans un solide amorphe, quand vous r\u00e9-\u00e9crivez, les ions vont dans des directions diff\u00e9rentes \u00e0 cause de nombreux d\u00e9fauts dans la structure\u00a0\u00bb, a-t-il dit. <\/span>\u00ab\u00a0Ce flux changer, et c’est difficile \u00e0 contr\u00f4ler. <\/span>C’est le plus gros probl\u00e8me: la non-uniformit\u00e9 de la synapse artificielle. \u00ab\u00a0<\/span><\/span><\/p>\n

Au lieu d’utiliser des mat\u00e9riaux amorphes comme synapse artificielle, Kim et ses coll\u00e8gues ont utilis\u00e9 du silicium monocristallin et on cr\u00e9\u00e9 une ligne de unidimensionnelle pr\u00e9cise, ou une dislocation, \u00e0 travers le silicium, \u00e0 travers lequel les ions peuvent circuler de mani\u00e8re pr\u00e9visible.<\/span><\/span>
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L’\u00e9quipe a ensuite fait cro\u00eetre un treillis de silicium germanium sur le dessus de la plaquette de silicium. <\/span>Le r\u00e9seau du silicium-germanium est l\u00e9g\u00e8rement plus grand que celui du silicium, et Kim a d\u00e9couvert que, ensemble, les deux mat\u00e9riaux  peuvent former une dislocation en forme d’entonnoir, cr\u00e9ant un seul chemin \u00e0 travers lequel les ions peuvent circuler.<\/span><\/span>
\nLa puce neuromorphique est constitu\u00e9e de synapses artificielles en silicium germanium (SiGe), chacune d’une taille d’environ 25 nm. <\/span>L’\u00e9quipe a appliqu\u00e9 une tension \u00e0 chaque synapse et a constat\u00e9 que toutes les synapses pr\u00e9sentaient plus ou moins le m\u00eame courant, ou flux d’ions, avec une variation d’environ 4% entre les synapses – une performance beaucoup plus uniforme par rapport aux synapses faites de mat\u00e9riaux amorphes.<\/span><\/p>\n

Ils ont \u00e9galement test\u00e9 une synapse unique sur plusieurs essais, en appliquant la m\u00eame tension sur 700 cycles, et ont trouv\u00e9 que la synapse pr\u00e9sentait le m\u00eame courant, avec seulement 1% de variation d’un cycle \u00e0 l’autre. <\/span>\u00ab\u00a0C’est le dispositif le plus uniforme que nous puissions atteindre, qui est la cl\u00e9 pour d\u00e9montrer les r\u00e9seaux neuronaux artificiels\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Kim.<\/span><\/span>
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En tant que test final, l’\u00e9quipe de Kim a explor\u00e9 comment son dispositif fonctionnerait s’il devait effectuer des t\u00e2ches d’apprentissage r\u00e9elles telles que la reconnaissance d’\u00e9chantillons d’\u00e9criture manuscrite. <\/span>L’\u00e9quipe a ex\u00e9cut\u00e9 une simulation informatique d’un r\u00e9seau neuronal artificiel compos\u00e9 de trois couches neurales reli\u00e9es par deux couches de synapses artificielles avec les propri\u00e9t\u00e9s de la puce neuromorphique r\u00e9elle. <\/span>Ils ont introduit dans leur simulation des dizaines de milliers d’\u00e9chantillons \u00e0 partir d’un ensemble de donn\u00e9es de reconnaissance manuscrites couramment utilis\u00e9es par les concepteurs neuromorphes, et ont trouv\u00e9 que leur mat\u00e9riel de r\u00e9seau neuronal reconnaissait des \u00e9chantillons manuscrits 95% du temps compar\u00e9 \u00e0 un r\u00e9sultat de 97% pour les algorythmes existants.<\/span><\/span><\/p>\n

L’\u00e9quipe est en train de construire une puce neuromorphique fonctionnelle capable de r\u00e9aliser des t\u00e2ches de reconnaissance d’\u00e9criture manuscrite. <\/span>Au-del\u00e0 de l’\u00e9criture manuscrite, la conception \u00e0 base de synapses artificielles va permettre de cr\u00e9er des dispositifs de r\u00e9seaux neuronaux portables beaucoup plus petits capables de r\u00e9aliser des calculs complexes qui ne sont actuellement possibles qu’avec de grands supercalculateurs.<\/span><\/p>\n

\u00ab\u00a0En fin de compte, nous voulons cr\u00e9er une puce de la taille d’un ongle pour remplacer un grand supercalculateur\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Kim. <\/span>\u00ab\u00a0Cela ouvre un tremplin pour produire du vrai hardware artificiel.\u00a0\u00bb<\/span><\/span><\/p>\n

www.mit.edu<\/a><\/p>\n

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