Des scientifiques d'IBM montrent des plans pour l'informatique intelligente

Pour créer un ordinateur aussi puissant que le cerveau humain, nous devons peut-être d'abord en construire un qui fonctionne davantage comme un cerveau. Aujourd'hui, à l'International Conférence conjointe sur les réseaux de neurones à Dallas, les chercheurs d'IBM dévoileront une architecture informatique radicalement nouvelle conçue pour atteindre cet objectif. À l'aide de simulations d'une énorme complexité, ils montrent que l'architecture, nommée TrueNorth, pourrait conduire à une nouvelle génération de machines fonctionnant davantage comme des cerveaux biologiques.

Visuellement stimulant : TrueNorth peut être utilisé pour simuler le traitement d'une rétine. Cette image montre le déclenchement de neurones virtuels dans un tel système.

L'annonce s'appuie sur les projets en cours d'IBM dans le domaine de l'informatique cognitive. En 2011, l'équipe de recherche a publié des puces informatiques qui utilisent un réseau de noyaux neurosynaptiques pour gérer les informations d'une manière qui ressemble au fonctionnement des neurones dans un cerveau (voir IBM's New Chips Compute More Like We Do ). Avec TrueNorth, les chercheurs démontrent un moyen d'utiliser ces puces pour des tâches spécifiques, et ils montrent que l'approche pourrait être utilisée pour construire, entre autres, un capteur visuel d'inspiration biologique plus efficace.

Cela n'a pas de sens de prendre un langage de programmation de l'ère précédente et d'essayer de l'adapter à une nouvelle architecture. C'est comme une cheville carrée dans un trou rond, a dit Dharmendra S. Modha , chercheur principal. Vous devez repenser la notion même de ce que signifie la programmation.

Dans une série de trois articles publiés aujourd'hui, l'équipe de Modha détaille le système TrueNorth et ses applications possibles.

La plupart des systèmes informatiques modernes sont construits sur l'architecture Von Neumann - avec des unités distinctes pour stocker les informations et les traiter de manière séquentielle - et ils utilisent des langages de programmation conçus spécifiquement pour cette architecture. Au lieu de cela, TrueNorth stocke et traite les informations de manière distribuée et parallèle, comme les neurones et les synapses d'un cerveau.

L'équipe de Modha a également développé un logiciel qui fonctionne sur un superordinateur conventionnel mais simule le fonctionnement d'un réseau massif de noyaux neurosynaptiques, avec 100 000 milliards de synapses virtuelles et 2 milliards de noyaux neurosynaptiques.

Chaque cœur de l'ordinateur neurosynaptique simulé contient son propre réseau de 256 neurones, qui fonctionnent à l'aide d'un nouveau modèle mathématique. Dans ce modèle, les neurones numériques imitent la nature indépendante des neurones biologiques, développant des temps de réponse et des schémas de déclenchement différents en réponse à l'entrée des neurones voisins.

Les programmes sont écrits à l'aide de plans spéciaux appelés corelets. Chaque corelet précise le fonctionnement de base d'un réseau de noyaux neurosynaptiques. Les noyaux individuels peuvent être liés à des structures de plus en plus complexes – imbriqués, dit Modha, comme des poupées russes.

TrueNorth est livré avec une bibliothèque de 150 corelets préconçus, chacun pour une tâche particulière. Un corelet peut détecter un mouvement, par exemple, tandis qu'un autre peut trier les images par couleur. TrueNorth comprend également un programme pour aider les universitaires et, éventuellement, les clients à apprendre à utiliser le système.

Karlheinz Meier , codirecteur du Human Brain Project de l'Union européenne, affirme que les architectures informatiques non traditionnelles comme TrueNorth ne sont pas conçues pour remplacer les appareils existants, mais comme des passerelles vers des marchés technologiques entièrement nouveaux. Ils pourraient, par exemple, être utilisés pour résoudre certains problèmes impliquant des mégadonnées que l'approche traditionnelle de Von Neumann ne peut démêler.

Si vous regardez quelle architecture peut déjà [résoudre ces problèmes] aujourd'hui, c'est le cerveau, dit Meier. Nous apprenons des données. Nous n'avons pas d'algorithmes prédéterminés. Nous sommes capables de faire des prédictions et des relations causales même dans des situations que nous n'avons jamais vues auparavant.

Par exemple, les chercheurs espèrent utiliser TrueNorth pour développer des systèmes aussi puissants que la vision humaine. Le cerveau trie plus d'un téraoctet de données visuelles chaque jour, mais nécessite peu d'énergie pour le faire. IBM et iniLabs, une société partenaire à Zurich, prévoient d'impliquer TrueNorth dans le développement d'un capteur visuel.

L'équipe envisage que la technologie fasse son chemin un jour dans les machines de tous les jours comme les smartphones et les automobiles. Ils prévoient de continuer à perfectionner le logiciel, qui est dérivé d'un modèle de base du fonctionnement du cerveau et n'est pas limité par des questions persistantes sur le fonctionnement réel du cerveau.

À ce stade, nous ne voulons pas davantage d'informations de la part des neurosciences aujourd'hui. Nous ne sommes pas limités par cela, dit Modha. Nous repoussons les limites de ce que les ordinateurs peuvent faire efficacement.

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