Un matériau quantique présente un comportement « non local » qui imite les fonctions cérébrales

Et si les ordinateurs fonctionnaient avec l’efficacité et la simplicité du cerveau humain. Un monde où l’énergie et les ressources sont conservées, tout en réalisant des tâches qui, jusqu’à présent, étaient hors de portée. La création de machines capables d’imiter le cerveau pourrait radicalement changer notre vie quotidienne. Explications :

Le cerveau humain, dans son fonctionnement, est souvent supérieur aux ordinateurs dans la résolution de tâches simples et complexes. Reconnaître un visage ou différencier une montagne d’un océan nécessite peu d’énergie, mais pour les ordinateurs, ces tâches sont énergivores et complexes.

Le projet d’imiter la fonction cérébrale dans un appareil nécessite une nouvelle perspective et une approche révolutionnaire. La recherche menée par le consortium Quantum Materials for Energy Efficient Neuromorphic Computing (Q-MEEN-C) vise à créer des ordinateurs fonctionnant comme le cerveau, mais avec des exigences énergétiques minimales.

La quête de l’innovation: Phase 1 et 2

La première phase du travail de Q-MEEN-C, dirigée par l’Université de Californie à San Diego, a été axée sur la création ou l’imitation des propriétés d’un seul élément cérébral, tel qu’un neurone, dans un matériau quantique. Les équipes menées par le Professeur de Physique Alex Frañó ont travaillé en collaboration avec d’éminents chercheurs pour atteindre cet objectif.

La deuxième phase, en revanche, a mis en lumière un phénomène connu sous le nom de non-localité, où les stimuli électriques affectent également les électrodes non voisines. Cette découverte constitue un jalon important vers le développement de dispositifs imitant les fonctions cérébrales, appelés calculs neuromorphiques.

Non-localité et le chemin vers un appareil réel

« Dans le cerveau, ces interactions non locales sont nominales — elles se produisent fréquemment et avec un minimum d’effort, » a déclaré le Pr. Frañó. Les simulations menées pendant la pandémie ont montré que la non-localité était théoriquement possible, ouvrant la voie à une transformation de la simulation en appareil concret avec l’aide d’autres spécialistes de l’ingénierie.

L’expérience a impliqué l’utilisation d’un film mince de nickelate, de l’hydrogène et d’un conducteur métallique, créant ainsi un mécanisme de mémoire. « C’est essentiellement à quoi ressemble une mémoire, » a expliqué le Pr. Frañó. Ce concept simple signifie que tous les fils dans un circuit n’ont pas besoin d’être connectés, ce qui évoque l’idée d’une toile d’araignée interconnectée.

Similitudes et différences avec le cerveau humain

Cette innovation est analogue à la façon dont le cerveau apprend, en couches complexes et non linéaires. Les programmes d’IA, tels que ChatGPT, utilisent des algorithmes complexes pour imiter ces activités cérébrales. Toutefois, sans le matériel correspondant, le logiciel atteindra ses limites.

Le Pr. Frañó et son équipe cherchent à créer des machines physiques capables d’apprendre, ouvrant ainsi un nouveau paradigme dans le monde de l’intelligence artificielle.

En synthèse

Le travail de Q-MEEN-C symbolise une étape importante dans notre compréhension du cerveau et notre quête pour simuler ses fonctions. Bien que le chemin soit encore long, les progrès réalisés dans la création de machines neuromorphiques sont prometteurs. Cette recherche, associant les progrès du matériel et du logiciel, ouvre une nouvelle voie, nous rapprochant d’un futur où les ordinateurs pourraient fonctionner avec la simplicité et l’efficacité du cerveau humain.

https://dx.doi.org/doi:10.1021/acs.nanolett.3c02076

Légende illustration principale : Connus sous le nom de non-localité, les stimuli électriques transmis entre des électrodes voisines peuvent également affecter des électrodes non voisines. (cr : Mario Rojas / UC San Diego)