L’intelligence artificielle (IA) se rapproche de plus en plus du monde de la super-vitesse informatique. Cependant, le monde est-il équipé du matériel adéquat pour gérer la charge de travail des nouvelles avancées technologiques en IA ?
« Les codes inspirés du cerveau de la révolution de l’IA sont en grande partie exécutés sur des architectures informatiques en silicium conventionnelles qui n’ont pas été conçues pour cela », explique Erica Carlson, professeure du 150e anniversaire de physique et d’astronomie à l’Université Purdue.
Une collaboration internationale pour repenser le matériel
Une collaboration entre des physiciens de l’Université Purdue, de l’Université de Californie San Diego (USCD) et de l’École Supérieure de Physique et de Chimie Industrielles (ESPCI) à Paris, France, pense avoir découvert une façon de repenser le matériel… en imitant les synapses du cerveau humain.
Ils ont publié leurs découvertes, « Spatially Distributed Ramp Reversal Memory in VO2 » dans Advanced Electronic Materials, qui figure en couverture de l’édition d’octobre 2023.
Le besoin de nouveaux paradigmes matériels
De nouveaux paradigmes matériels seront nécessaires pour gérer la complexité des avancées computationnelles de demain. Selon Erica Carlson, scientifique théorique en chef de cette recherche, « les architectures neuromorphiques promettent des processeurs à plus faible consommation d’énergie, une computation améliorée, des modes de computation fondamentalement différents, un apprentissage natif et une reconnaissance de motifs améliorée ».
En termes simples, l’architecture neuromorphique revient à imiter le comportement du cerveau avec des puces informatiques. Les neurones sont des cellules du cerveau qui transmettent des informations. Ces neurones ont de petits espaces à leurs extrémités qui permettent aux signaux de passer d’un neurone à l’autre, appelés synapses. Dans les cerveaux biologiques, ces synapses codent la mémoire.
Le potentiel des oxydes de vanadium
Cette équipe de scientifiques conclut que les oxydes de vanadium montrent un énorme potentiel pour l’informatique neuromorphique car ils peuvent être utilisés pour fabriquer à la fois des neurones artificiels et des synapses.
« La dissonance entre le matériel et le logiciel est à l’origine du coût énergétique énormément élevé de la formation, par exemple, de grands modèles de langage comme ChatGPT », précise Erica Carlson. « En revanche, les architectures neuromorphiques promettent une consommation d’énergie plus faible en imitant les composants de base d’un cerveau : les neurones et les synapses. »
« Maintenant que nous avons établi un moyen de voir à l’intérieur de ce matériau neuromorphique, nous pouvons localement modifier et observer les effets, par exemple, d’un bombardement d’ions sur la surface du matériau », commente pour sa part Alexandre Zimmers. « Cela pourrait nous permettre de guider le courant électrique à travers des régions spécifiques de l’échantillon où l’effet de mémoire est maximal. Cela pourrait améliorer considérablement le comportement synaptique de ce matériau neuromorphique. »
En synthèse
Alors que l’IA continue de progresser à un rythme rapide, le défi du matériel informatique adéquat reste. Grâce toutefois à des recherches innovantes et à une collaboration internationale, des solutions potentielles commencent à émerger. Les oxydes de vanadium, par exemple, montrent un énorme potentiel pour l’informatique neuromorphique. Alors que nous continuons à naviguer dans cette ère de l’IA, il est essentiel de continuer à repousser les limites de ce qui est possible, non seulement en termes de logiciel, mais aussi de matériel.
Pour une meilleure compréhension
Qu’est-ce que l’architecture neuromorphique ?
L’architecture neuromorphique est une conception de matériel informatique qui imite le comportement du cerveau humain. Elle utilise des puces informatiques pour reproduire le fonctionnement des neurones et des synapses du cerveau, permettant ainsi une computation plus efficace et une consommation d’énergie plus faible.
Qu’est-ce que les oxydes de vanadium et pourquoi sont-ils importants ?
Les oxydes de vanadium sont des matériaux qui ont montré un potentiel énorme pour l’informatique neuromorphique. Ils peuvent être utilisés pour fabriquer à la fois des neurones artificiels et des synapses, ce qui est essentiel pour le développement de l’architecture neuromorphique.
Quel est le rôle de la mémoire dans l’informatique neuromorphique ?
La mémoire joue un rôle crucial dans l’informatique neuromorphique. Dans les cerveaux biologiques, les synapses codent la mémoire. De même, dans l’informatique neuromorphique, la mémoire est stockée dans les synapses artificielles, permettant ainsi une meilleure performance et une plus grande efficacité.
Quels sont les avantages de l’informatique neuromorphique ?
L’informatique neuromorphique offre plusieurs avantages par rapport aux architectures informatiques conventionnelles. Elle promet une consommation d’énergie plus faible, une computation améliorée, des modes de computation fondamentalement différents, un apprentissage natif et une reconnaissance de motifs améliorée.
Quels sont les défis de l’informatique neuromorphique ?
Le principal défi de l’informatique neuromorphique est le besoin de nouveaux paradigmes matériels pour gérer la complexité des avancées computationnelles de demain. De plus, la plupart des matériaux qui font de bons synapses échouent en tant que neurones, et vice versa. Seuls quelques matériaux, pour la plupart des matériaux quantiques, ont la capacité démontrée de faire les deux.
Principaux enseignements
| Enseignements |
|---|
| L’IA se rapproche de plus en plus du monde de la super-vitesse informatique. |
| Les codes inspirés du cerveau de la révolution de l’IA sont en grande partie exécutés sur des architectures informatiques en silicium conventionnelles. |
| Une collaboration internationale pense avoir découvert une façon de repenser le matériel en imitant les synapses du cerveau humain. |
| Les oxydes de vanadium montrent un énorme potentiel pour l’informatique neuromorphique. |
| Les architectures neuromorphiques promettent une consommation d’énergie plus faible et une computation améliorée. |
| Les neurones et les synapses artificiels sont essentiels pour le développement de l’architecture neuromorphique. |
| La mémoire joue un rôle crucial dans l’informatique neuromorphique. |
| De nouveaux paradigmes matériels seront nécessaires pour gérer la complexité des avancées computationnelles de demain. |
| La plupart des matériaux qui font de bons synapses échouent en tant que neurones, et vice versa. |
| Seuls quelques matériaux, pour la plupart des matériaux quantiques, ont la capacité démontrée de faire à la fois des synapses et des neurones. |
Références
S. Basak, Y. Sun, M. Alzate Banguero, P. Salev, I. K. Schuller, L. Aigouy, E. W. Carlson, A. Zimmers, “Spatially Distributed Ramp Reversal Memory in VO2,” Advanced Electronic Materials aelm.202300085 (2023). DOI: 10.1002/aelm.202300085
Légende illustration principale : Le paysage coloré ci-dessus montre une carte de la température de transition du VO2 (surface rose) mesurée par microscopie optique. Cela révèle la façon unique dont ce matériau quantique neuromorphique stocke la mémoire comme une synapse. Crédit photo : Erica Carlson, Alexandre Zimmers.
