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

Nabil Imam avec la puce Loihi d'Intel. Intel

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, elles envoient un signal au groupe de neurones correspondant dans le cerveau, connu sous le nom de bulbe olfactif. L'ampoule transporte ensuite le signal vers 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 neuronales similaires. Cela signifie qu'il y a probablement quelque chose d'assez fondamental et efficace dans ces implémentations si l'évolution est arrivée sur elles dans différents cas, explique Mike Davies, directeur du Neuromorphic Computing Lab d'Intel.

À la fois parce qu'ils sont si efficaces et parce que nous les comprenons si bien, les systèmes olfactifs sont un excellent point de départ pour les puces neuromorphiques, 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 le cerveau des animaux à mesure qu'ils sentent. 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 traversent le circuit. Lorsqu'ils ont formé l'algorithme sur la puce à l'aide d'un ensemble de données existant de 10 odeurs, caractérisées par leurs mesures à partir de 72 capteurs chimiques différents, il a été en mesure de les distinguer avec précision avec beaucoup moins d'échantillons d'apprentissage qu'une puce conventionnelle.

La puce est encore un prototype relativement précoce, mais une fois mature, elle pourrait servir à un certain nombre d'applications, telles que le renifleur de bombes ou la détection de fumées nocives dans les usines chimiques. Il démontre également le potentiel de l'informatique neuromorphique pour une IA plus efficace en termes de données.

Actuellement, les puces les plus populaires pour exécuter des algorithmes d'apprentissage en profondeur de pointe suivent toutes une architecture von Neumman, une convention de conception qui a propulsé la révolution informatique pendant des décennies. Mais ces architectures sont des apprenants inefficaces : les algorithmes qui s'y exécutent nécessitent d'énormes quantités de données d'entraînement, contrairement à nos cerveaux beaucoup plus efficaces. Les puces neuromorphiques tentent donc de préserver au maximum la structure du cerveau. L'idée est qu'un tel mimétisme étroit augmentera l'efficacité d'apprentissage de la puce. En effet, Intel a réussi à faire apprendre à la puce 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. Davies dit que l'équipe tournera probablement son attention vers la vision ou le toucher ensuite, mais 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 et dans le cerveau, jusqu'aux processus de pensée d'ordre supérieur qui se produisent.

cacher