Une nouvelle puce informatique imite les neurocircuits de notre nez pour sentir

Il s’inspire de la structure et de l’activité électrique du cerveau pour distinguer les odeurs.

De toutes les choses que notre cerveau peut faire, la façon dont il nous aide à sentir est l’une des mieux comprises. Lorsqu’une odeur frappe les cellules olfactives de notre nez, celles-ci envoient un signal au groupe de neurones correspondant dans le cerveau, appelé bulbe olfactif. Le bulbe transmet ensuite le signal à d’autres parties du cerveau, ce qui nous permet d’apprécier le parfum d’un pamplemousse ou d’éviter la puanteur des ordures.

Les bulbes olfactifs sont spécifiques aux mammifères, mais d’autres animaux, comme les insectes, présentent également des structures neurales similaires. Cela signifie « qu’il y a probablement quelque chose d’assez fondamental et efficace dans ces mises en œuvre si l’évolution est arrivée sur elles dans différents cas », déclare Mike Davies, le directeur du laboratoire d’informatique neuromorphique d’Intel.

A la fois parce qu’ils sont si efficaces et parce que nous les comprenons si bien, les systèmes d’olfaction sont un excellent point de départ pour les puces neuromorphes, un nouveau type de matériel informatique qui s’inspire directement de la structure du cerveau.

Lundi, des scientifiques d’Intel ont publié un article dans Nature qui propose une nouvelle conception de puce neuromorphique qui imite la structure et les capacités du bulbe olfactif. Les chercheurs ont travaillé avec des neurophysiologistes olfactifs qui étudient les cerveaux des animaux quand ils respirent. Ils ont conçu un circuit électrique, basé sur les circuits neuronaux qui s’activent lorsque leur cerveau traite une odeur, qui pourrait être gravé sur une puce de silicium. Ils ont également conçu un algorithme qui reflète le comportement des signaux électriques qui pulsent dans le circuit. Lorsqu’ils ont entraîné l’algorithme sur la puce en utilisant un ensemble de données existantes de 10 « odeurs » – caractérisées par leurs mesures provenant de 72 capteurs chimiques différents – ils ont pu les distinguer avec précision avec beaucoup moins d’échantillons d’entraînement qu’une puce classique.

La puce est encore un prototype relativement jeune, mais une fois arrivée à maturité, elle pourrait servir à un certain nombre d’applications, comme le reniflage de bombes ou la détection de fumées nocives dans les usines chimiques. Elle démontre également le potentiel du calcul neuromorphique pour une IA plus efficace en matière de données.

Actuellement, les puces les plus populaires pour l’exécution d’algorithmes d’apprentissage profond de pointe suivent toutes une architecture von Neumman, une convention de conception qui a été à l’origine de la révolution informatique depuis des décennies. Mais ces architectures sont inefficaces pour l’apprentissage : les algorithmes qui y sont exécutés nécessitent des quantités massives de données d’entraînement, contrairement à notre cerveau qui est bien plus efficace. Les puces neuromorphes tentent donc de préserver autant que possible la structure du cerveau. L’idée est qu’un mimétisme aussi étroit augmentera l’efficacité de l’apprentissage de la puce. En effet, Intel a réussi à faire en sorte que la puce apprenne à partir de très peu d’échantillons.

À l’avenir, l’équipe de recherche prévoit d’améliorer la conception de sa puce neuromorphique et de l’appliquer à d’autres fonctions du cerveau au-delà de l’odorat. Selon M. Davies, l’équipe se tournera probablement ensuite vers la vision ou le toucher, mais elle a des ambitions à plus long terme pour s’attaquer à des processus plus complexes. « Nos mécanismes de détection sont le point de départ naturel, car ils sont bien compris », dit-il. « Mais dans un sens, nous nous frayons un chemin dans le cerveau, jusqu’aux processus de pensée supérieurs qui se produisent ».

Via Techreview

Laisser un commentaire

Ce site utilise Akismet pour réduire les indésirables. En savoir plus sur comment les données de vos commentaires sont utilisées.