Des chercheurs ont conçu une synapse artificielle. Ils ont pu contrôler avec précision la force du courant qui la traverse et ainsi reproduire de façon uniforme et stable le fonctionnement des neurones du cerveau humain. Une puce basée sur de telles synapses a démontré des performances déjà impressionnantes. Un pas important vers le développement des processeurs neuromorphiques.

Avec l'ordinateur quantique, les processeurs neuromorphiques sont l'une des pistes technologiques les plus prometteuses dans le développement de l'intelligence artificielle, dont les progrès sont liés à la capacité de traiter, en temps réel, un volume important de données hétérogènes. En simulant le fonctionnement des neurones et des synapses du cerveau humain, une puce neuromorphique pourrait réaliser des millions de calculs parallèles dont seuls les supercalculateurs sont aujourd'hui capables. Cette puissance colossale tiendrait dans un processeur de smartphone, par exemple.

Il existe déjà des processeurs neuromorphiques, notamment dans les laboratoires d'IBM et d'Intel, mais qui sont encore balbutiants. L'une des difficultés techniques auxquelles sont confrontés les chercheurs tient à la capacité de reproduire le fonctionnement des synapses. Les synapses véhiculent les signaux transmis à travers le cerveau et les neurones s'activent en fonction du nombre et du type d'ions circulant à travers la synapse. Des chercheurs du MIT (Massachusetts Institute of Technology) viennent d'obtenir des résultats probants dans la création d'une synapse artificielle dont ils ont réussi à uniformiser le fonctionnement en contrôlant avec précision la force du courant électrique qui les traverse, répliquant le comportement des canaux à ions.

C'est en jouant sur le type de matériau employé, un alliage silicium-germanium, qu'ils ont trouvé la solution. Dans la publication scientifique parue dans Nature Materials, l'équipe du MIT explique comment les processeurs neuromorphiques actuels tentent de répliquer les connexions synaptiques entre les neurones en ayant recours à deux couches conductrices séparées par un matériau amorphe qui joue le rôle de commutateur. Lorsqu'une tension est appliquée, les ions circulent à travers ce matériau et créent des filaments conducteurs qui imitent la force ou la faiblesse d'un signal entre deux neurones. Une façon assez rudimentaire de reproduire la plasticité cérébrale.

 Les trois chercheurs du MIT à l’origine de cette avancée sur les synapses artificielles. De gauche à droite : Scott Tan, Jeehwan Kim et Shinhyun Choi.
Les trois chercheurs du MIT à l’origine de cette avancée sur les synapses artificielles. De gauche à droite : Scott Tan, Jeehwan Kim et Shinhyun Choi.
Image : © MIT

Les synapses artificielles mesurent 25 nm

Le problème avec cette méthode est que la circulation des ions n'est pas structurée et que les signaux peuvent donc emprunter un nombre infini de canaux. Résultat : les performances des processeurs neuromorphiques sont inconsistantes et imprévisibles. C'est précisément ce problème de non uniformité que les chercheurs du MIT ont réussi à résoudre. Pour cela, ils ont créé des treillis de silicium-germanium, avec des canaux unidimensionnels à travers lesquels les ions peuvent circuler de manière prévisible. Cela garantit que le même chemin est utilisé à chaque fois.

Pour créer ces synapses artificielles, les scientifiques sont partis d'une plaquette (wafer en anglais) de silicium gravée avec un motif s'apparentant à du grillage à poules. Ils ont ensuite reproduit ce schéma, mais en un peu plus grand, sur une couche de silicium-germanium qu'ils sont venus placer au-dessus de leur wafer. Le léger décalage de taille entre les deux motifs crée un canal unique en forme d'entonnoir à travers lequel les ions peuvent circuler.

Les chercheurs ont alors pu fabriquer une puce neuromorphique avec ces synapses artificielles mesurant chacune environ 25 nm de côté. Ils ont ensuite éprouvé celle-ci en appliquant une tension sur chaque synapse et constaté qu'elles présentaient plus ou moins le même courant avec une variation d'environ 4 % entre les synapses. Une seule synapse à laquelle la même tension a été appliquée plus de 700 fois a varié de seulement 1 %. Autrement dit, le fonctionnement de ces synapses s'avère beaucoup plus uniforme.

Une puce pour remplacer un supercalculateur

Pour finir, l'équipe du MIT a réalisé une simulation informatique d'un réseau neuronal artificiel formé de trois couches neuronales connectées par deux couches de synapses artificielles et dont les propriétés ont été définies à partir des caractéristiques de la puce neuromorphique. Ce réseau neuronal a été alimenté avec des dizaines de milliers d'échantillons d'écriture manuscrite qu'il lui fallait apprendre à reconnaître. Bilan : le taux de réussite a atteint 95 %, sachant que les meilleurs logiciels existants sont à 97 %.

Pour les chercheurs, l'étape suivante va consister à fabriquer un processeur neuromorphique qui puisse reproduire les résultats de la simulation avec en ligne de mire la création de réseaux neuronaux qui pourront fonctionner dans des terminaux mobiles. « Nous voulons une puce aussi grosse qu'un ongle pour remplacer un gros supercalculateur », concluent-ils.

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