Une puce inspirée du cerveau prend son envol

Il n'y a pas beaucoup d'espace entre vos oreilles, mais ce qu'il y a dedans peut faire beaucoup de choses qu'un ordinateur de la même taille ne pourrait jamais faire. Votre cerveau est également beaucoup plus économe en énergie pour interpréter le monde visuellement ou comprendre la parole que n'importe quel système informatique.

La puce montée au centre de ce petit avion compte 576 neurones en silicium. Les connexions entre ces neurones sont recâblées en réponse aux données des capteurs du drone.

C'est pourquoi les laboratoires universitaires et d'entreprise ont expérimenté des puces neuromorphiques modélisées sur des caractéristiques observées dans le cerveau. Ces puces ont des réseaux de neurones qui communiquent par pics d'électricité (voir Penser en silicium). Ils peuvent être beaucoup plus économes en énergie que les puces conventionnelles, et certains peuvent même se reprogrammer automatiquement pour acquérir de nouvelles compétences.

Maintenant, une puce neuromorphique a été détachée du banc de laboratoire et testée dans un petit drone pesant moins de 100 grammes.

Dans l'expérience, le prototype de puce, avec 576 neurones au silicium, a recueilli les données des capteurs optiques, ultrasonores et infrarouges de l'avion alors qu'il volait entre trois pièces différentes.

La première fois que le drone a volé dans chaque pièce, le modèle unique de données de capteur entrantes provenant des murs, des meubles et d'autres objets a provoqué un modèle d'activité électrique dans les neurones que la puce n'avait jamais connu auparavant. Cela l'a amené à signaler qu'il se trouvait dans un nouvel espace et a également provoqué le changement de la manière dont ses neurones se connectaient les uns aux autres, dans une imitation grossière de l'apprentissage dans un vrai cerveau. Ces changements signifiaient que la prochaine fois que l'engin entrait dans la même pièce, il le reconnaissait et le signalait comme tel.

La puce impliquée est loin d'être prête pour un déploiement pratique, mais le test offre un soutien empirique aux idées qui ont motivé la recherche sur les puces neuromorphiques, déclare Narayan Srinivasa, qui dirige HRL. Centre des systèmes neuronaux et émergents . Cela montre qu'il est possible d'apprendre littéralement à la volée, tout en étant soumis à des contraintes de taille, de poids et de puissance très strictes, dit-il.

Le drone, construit sur mesure pour le test par une société de fabrication de drones Aérovirement , basé à Monrovia, en Californie, mesure six pouces carrés, mesure 1,5 pouce de haut et ne pèse que 93 grammes, batterie comprise. La puce de HRL ne représentait que 18 grammes du poids de l'engin et n'utilisait que 50 milliwatts de puissance. Ce ne serait pas suffisant pour qu'un ordinateur conventionnel exécute un logiciel qui pourrait apprendre à reconnaître les pièces, dit Srinivasa.

Le test en vol était un défi lancé par l'agence de recherche du Pentagone DARPA dans le cadre de un projet sous lequel il a financé HRL, IBM et d'autres pour travailler sur des puces neuromorphiques. L'une des motivations est l'espoir que les puces neuromorphiques pourraient permettre aux drones militaires de donner un sens aux données vidéo et de capteur par eux-mêmes, au lieu de toujours devoir les transmettre sur terre pour analyse par des ordinateurs ou des humains.

Les prototypes fabriqués dans le cadre du programme de la DARPA - comme ceux de HRL - ont donné des résultats prometteurs, mais il reste encore beaucoup à faire avant qu'une telle technologie puisse effectuer un travail utile, déclare Vishal Saxena, professeur adjoint travailler sur des puces neuromorphiques à l'Université d'État de Boise. Le plus grand défi consiste à identifier quelles seront les applications et à développer des algorithmes robustes, dit-il.

Les chercheurs sont également confrontés à un scénario de poulet et d'œuf, avec des puces développées sans grande idée des algorithmes qu'elles exécuteront et des algorithmes écrits sans une idée précise des conceptions de puces qui seront établies. Dans le même temps, les neuroscientifiques découvrent encore de nouvelles choses sur la façon dont les réseaux de cellules cérébrales réelles fonctionnent sur l'information. Il y a beaucoup de travail à faire collectivement entre les experts en circuits et en algorithmes et la communauté des neurosciences, dit Saxena.

Pourtant, les propriétaires de HRL, GM et Boeing, réfléchissent déjà à la manière dont ils pourraient commercialiser la technologie, explique Srinivasa. Une option pourrait être d'utiliser des puces neuromorphiques pour intégrer un degré d'intelligence dans les capteurs que l'on trouve de plus en plus dans les voitures, les avions et d'autres systèmes.

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