{"id":85966,"date":"2019-05-22T14:35:50","date_gmt":"2019-05-22T14:35:50","guid":{"rendered":"https:\/\/\/ordinateur-optique-imitant-le-cerveau\/"},"modified":"2019-05-22T14:35:50","modified_gmt":"2019-05-22T14:35:50","slug":"ordinateur-optique-imitant-le-cerveau","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ecinews.fr\/fr\/ordinateur-optique-imitant-le-cerveau\/","title":{"rendered":"Ordinateur optique imitant le cerveau"},"content":{"rendered":"

Comme le syst\u00e8me fonctionne avec de la lumi\u00e8re au lieu d’\u00e9lectrons, il peut traiter les donn\u00e9es beaucoup plus rapidement que les m\u00e9thodes traditionnelles. L’approche pourrait \u00eatre utilis\u00e9e un jour dans de nombreux domaines pour \u00e9valuer les tendancesprovenant de l’analyse de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es.<\/p>\n

Une technologie qui fonctionne comme le cerveau? Dans les applications les plus complexes, les ordinateurs d’aujourd’hui atteignent rapidement leurs limites. Une des raisons en est que leurs unit\u00e9s de calcul et leurs m\u00e9moires de donn\u00e9es sont s\u00e9par\u00e9s de par leur conception. En cons\u00e9quence, toutes les donn\u00e9es doivent \u00eatre \u00e9chang\u00e9es en permanence.<\/span><\/p>\n

\u00c0 cet \u00e9gard, le cerveau a de nombreuses \u00e9tapes d’avance sur les ordinateurs les plus modernes, car il traite et stocke les informations au m\u00eame endroit: au niveau des synapses, connexions de cellules nerveuses, dont le cerveau en contient environ 100 000 milliards. Une \u00e9quipe internationale de chercheurs a r\u00e9ussi \u00e0 d\u00e9velopper du mat\u00e9riel pouvant ouvrir la voie \u00e0 des ordinateurs imitant le cerveau: les nanoscientifiques ont produit une puce sur laquelle s\u2019\u00e9tend un r\u00e9seau de neurones artificiels fonctionnant \u00e0 la lumi\u00e8re et pouvant imiter le comportement des neurones du cerveau .<\/span><\/p>\n

Les chercheurs ont pu d\u00e9montrer qu’un tel r\u00e9seau neurosynaptique optique est capable d ‘\u00a0\u00bbapprendre\u00a0\u00bb des informations et de les utiliser pour calculer et reconna\u00eetre des mod\u00e8les – tout comme le cerveau. \u00c9tant donn\u00e9 que le syst\u00e8me fonctionne exclusivement avec de la lumi\u00e8re au lieu d’\u00e9lectrons, il peut traiter les donn\u00e9es beaucoup plus rapidement. \u00ab\u00a0Ce syst\u00e8me photonique int\u00e9gr\u00e9 est une \u00e9tape exp\u00e9rimentale. Cette approche pourrait par la suite \u00eatre utilis\u00e9e dans de nombreux domaines pour \u00e9valuer les tendances dans de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es, par exemple dans le diagnostic m\u00e9dical\u00a0\u00bb, d\u00e9clare le professeur Wolfram Pernice, responsable de l’\u00e9tude \u00e0 l’universit\u00e9. de M\u00fcnster (WWU).<\/span><\/p>\n

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Le principe pr\u00e9sent\u00e9 par les scientifiques fonctionne comme suit: Des guides d\u2019ondes optiques sont plac\u00e9s sur des puces capables de transmettre la lumi\u00e8re. Les chercheurs ont \u00e9quip\u00e9 ces guides d’ondes avec des mat\u00e9riaux \u00e0 changement de phase. De tels mat\u00e9riaux sont d\u00e9j\u00e0 utilis\u00e9s aujourd’hui dans des supports de stockage tels que des DVD r\u00e9inscriptibles. <\/span><\/p>\n

Ils se caract\u00e9risent par le fait qu\u2019ils changent de propri\u00e9t\u00e9s en fonction de l\u2019\u00e9tat de phase dans lequel ils se trouvent. Les mat\u00e9riaux changent entre un \u00e9tat cristallin, dans lequel leurs atomes s\u2019organisent de mani\u00e8re r\u00e9guli\u00e8re, et un \u00e9tat amorphe, dans lequel leurs atomes s\u2019organisent. de mani\u00e8re irr\u00e9guli\u00e8re. Le changement de phase peut \u00eatre d\u00e9clench\u00e9 par la lumi\u00e8re, par exemple par un faisceau laser chauffant le mat\u00e9riau. \u00ab\u00a0Parce que le mat\u00e9riau r\u00e9agit si fortement et change radicalement ses propri\u00e9t\u00e9s, il est bien adapt\u00e9 pour imiter les synapses et le transfert d’excitation entre deux neurones\u00a0\u00bb, explique l’auteur principal Johannes Feldmann, qui a r\u00e9alis\u00e9 une grande partie des exp\u00e9riences dans le cadre de sa th\u00e8se de doctorat \u00e0 la WWU.<\/span><\/p>\n

Dans leur \u00e9tude, les chercheurs ont r\u00e9ussi pour la premi\u00e8re fois \u00e0 combiner un grand nombre de mat\u00e9riaux \u00e0 changement de phase nanostructur\u00e9s dans un r\u00e9seau neurosynaptique. Ils ont d\u00e9velopp\u00e9 une puce avec quatre neurones artificiels et un total de 60 synapses. La structure de la puce, constitu\u00e9e de diff\u00e9rentes couches, s\u2019appuie sur la technique du multiplexage par r\u00e9partition en longueur d\u2019onde, processus dans lequel la lumi\u00e8re est transmise sur diff\u00e9rents canaux au sein d\u2019un nanocircuit optique.<\/span><\/p>\n

Pour tester la capacit\u00e9 du syst\u00e8me \u00e0 reconna\u00eetre des mod\u00e8les, les chercheurs ont \u00ab\u00a0inject\u00e9\u00a0\u00bb des informations sous forme d’impulsions lumineuses et ont appliqu\u00e9 deux algorithmes d’apprentissage automatique diff\u00e9rents. Dans le cas des deux algorithmes utilis\u00e9s – \u00e0 la fois pour un apprentissage surveill\u00e9 et non supervis\u00e9 -, le r\u00e9seau artificiel a finalement \u00e9t\u00e9 capable de reconna\u00eetre un motif qui avait \u00e9t\u00e9 recherch\u00e9 sur la base de motifs de lumi\u00e8re pr\u00e9d\u00e9finis, comprenant quatre lettres cons\u00e9cutives.<\/span><\/p>\n

\u00ab\u00a0En travaillant avec des photons plut\u00f4t que des \u00e9lectrons, nous pouvons exploiter de mani\u00e8re optimale le potentiel connu des technologies optiques – non seulement pour transf\u00e9rer des donn\u00e9es comme avant, mais \u00e9galement pour les stocker et les traiter au m\u00eame endroit\u00a0\u00bb, souligne le co-auteur, le professeur Harish Bhaskaran. de l’Universit\u00e9 d’Oxford.<\/span><\/p>\n

En principe, un tel syst\u00e8me pourrait \u00eatre utilis\u00e9 pour identifier automatiquement des cellules canc\u00e9reuses, par exemple. Cependant, d’autres \u00e9tapes sont n\u00e9cessaires avant de pouvoir d\u00e9velopper de telles applications. Par exemple, les chercheurs doivent augmenter le nombre de neurones et de synapses artificiels et augmenter la profondeur des r\u00e9seaux de neurones. Cela pourrait \u00eatre fait avec des puces optiques fabriqu\u00e9es selon la technologie standard du silicium. \u00ab\u00a0Cette \u00e9tape aura lieu dans le projet commun europ\u00e9en Fun-COMP\u00a0\u00bb, d\u00e9clare le professeur C. David Wright de l’Universit\u00e9 d’Exeter, co-auteur et responsable du projet Fun-COMP.<\/span><\/p>\n

\u00e0 lire \u00e9galement:<\/p>\n

Syst\u00e8me de d\u00e9veloppement STM 32 pour r\u00e9seaux de neurones<\/a><\/p>\n

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More information in English: https:\/\/www.uni-muenster.de\/Physik.PI\/Pernice\/index.html<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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