Cette puce basse consommation utilise les donn\u00e9es pour l\u2019apprentissage et l\u2019inf\u00e9rence, et devient plus intelligente avec le temps. Elle n’a pas besoin d’\u00eatre entra\u00een\u00e9e de fa\u00e7on traditionnelle, ce qui demande une approche novatrice bas\u00e9e sur les impulsions asynchrones. <\/p>\n
La collecte, l’analyse et la prise de d\u00e9cision \u00e0 partir de donn\u00e9es naturelles \u2013 dynamiques et non-structur\u00e9es \u2013 entra\u00eenent une croissance importante de la demande en calcul ; celle-ci pourrait d\u00e9passer les architectures CPU et GPU classiques. Pour r\u00e9pondre au rythme effr\u00e9n\u00e9 de l’\u00e9volution technologique et permettre \u00e0 l’informatique de d\u00e9passer les seuls PC et serveurs, Intel travaille depuis six ans sur des architectures sp\u00e9cialis\u00e9es qui acc\u00e9l\u00e8rent les plateformes de calcul traditionnelles. Intel alloue \u00e9galement des investissements et des ressources de R&D \u00e0 l’intelligence artificielle (IA) et \u00e0 l’informatique neuromorphique. <\/p>\n
Le travail d’Intel Labs a permis de d\u00e9velopper une puce neuromorphique \u00e0 autoapprentissage, sup\u00e9rieure \u00e0 tout ce qui avait \u00e9t\u00e9 fait auparavant : la puce de test Loihi. Celle-ci reproduit un certain nombre de fonctions du cerveau et apprend \u00e0 partir des retours offerts par son environnement. Cette puce basse-consommation utilise les donn\u00e9es pour l\u2019apprentissage et l\u2019inf\u00e9rence, et devient plus intelligente avec le temps. Elle n’a pas besoin d’\u00eatre entra\u00een\u00e9e de fa\u00e7on traditionnelle, ce qui demande une approche novatrice bas\u00e9e sur les impulsions asynchrones. <\/p>\n
La puce de test Intel Loihi offre un apprentissage hautement flexible, et combine entra\u00eenement et inf\u00e9rence sur une seule et m\u00eame puce. Cela permet aux machines d’\u00eatre plus autonomes et de s’adapter en temps r\u00e9el plut\u00f4t que d’attendre une mise-\u00e0-jour venue du cloud. Les chercheurs ont ainsi r\u00e9ussi \u00e0 atteindre un rythme d’apprentissage 1 million de fois plus rapide qu’avec les autres r\u00e9seaux neuronaux \u00e0 impulsions (mesur\u00e9 en nombre total d’op\u00e9rations pour atteindre une fiabilit\u00e9 donn\u00e9e lors de la r\u00e9solution de probl\u00e8mes de reconnaissance de chiffres MNIST). La puce de test Intel Loihi consomme bien moins de ressources que des technologies comme les r\u00e9seaux neuronaux convolutionnels ou les r\u00e9seaux neuronaux d\u2019apprentissage profond. <\/p>\n
Les capacit\u00e9s d’autoapprentissage prototyp\u00e9es sur cette puce offrent un nombre gigantesque de possibilit\u00e9s ; elles pourraient permettre le perfectionnement d\u2019applications automobiles et industrielles importantes, ou de la robotique personnelle, et pourraient contribuer au progr\u00e8s de toutes les applications b\u00e9n\u00e9ficiant d’un fonctionnement autonome et d’un apprentissage permanent dans un environnement non-structur\u00e9, comme la reconnaissance des mouvements d’une voiture ou d’un v\u00e9lo. Elle offre en outre une efficacit\u00e9 \u00e9nerg\u00e9tique 1000 fois sup\u00e9rieure \u00e0 celle des syst\u00e8mes informatiques g\u00e9n\u00e9ralistes utilis\u00e9s pour les syst\u00e8mes d’apprentissage traditionnels.<\/p>\n
Au premier semestre 2018, la puce de test Intel Loihi sera mise \u00e0 disposition d’un certain nombre de grandes institutions universitaire et de recherche travaillant dans le domaine de l’IA. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Le travail d’Intel Labs a permis de d\u00e9velopper une puce neuromorphique \u00e0 autoapprentissage, sup\u00e9rieure \u00e0 tout ce qui avait \u00e9t\u00e9 fait auparavant : la puce de test Loihi. Celle-ci reproduit un certain nombre de fonctions du cerveau et apprend \u00e0 partir des retours offerts par son environnement.<\/p>\n","protected":false},"author":9,"featured_media":141987,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"domains":[47],"ppma_author":[1141],"class_list":["post-141986","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","domains-electronique-eci"],"acf":[],"yoast_head":"