Un réseau de synapses et des systèmes intelligents moins dépensiers en temps et en énergie ? Des chercheurs du CNRS, de Thales et des Universités de Bordeaux, de Paris-Sud, et d'Evry viennent de créer une synapse artificielle capable d'apprendre de manière autonome.

Ils ont également réussi à modéliser ce dispositif. Cette dernière étape est fondamentale pour élaborer des circuits plus complexes.

-         S'inspirer du fonctionnement du cerveau pour concevoir des machines de plus en plus intelligentes, telle est l'idée du biomimétisme.

Le principe est déjà à l'œuvre en informatique via des algorithmes pour la réalisation de certaines tâches comme la reconnaissance d'image.

C'est ce qu'utilise Facebook pour identifier des photos par exemple.

Mais le procédé est très gourmand en énergie.

Une nouvelle étape : créer directement sur une puce -

Vincent Garcia (Unité mixte de physique CNRS/Thales) et ses collègues viennent de créer directement sur une puce électronique une synapse artificielle capable d'apprentissage.

Ils ont également développé un modèle physique permettant d'expliciter cette capacité d'apprentissage.

-         Cette découverte ouvre la voie à la création d'un réseau de synapses et donc à des systèmes intelligents moins dépensiers en temps et en énergie.

Le processus d'apprentissage de notre cerveau est lié à nos synapses, qui assurent la connexion entre les neurones.

Plus la synapse est stimulée, plus cette liaison se renforce, et plus l'apprentissage s'améliore.

Les chercheurs se sont inspirés de ce mécanisme pour concevoir une synapse artificielle, le memristor.

Celui-ci, un nanocomposant électronique formé d'une fine couche ferroélectrique prise en sandwich entre deux électrodes, peut ajuster sa résistance sous l'action d'impulsions électriques similaires à celles des neurones.

Si la résistance est faible, la liaison synaptique est forte, si la résistance est forte, la liaison est faible.

C'est cette capacité de la synapse à adapter sa résistance qui permet l'apprentissage.

Bien que  travaux sur ces synapses artificielles soient au centre des préoccupations de nombreux laboratoires, jusqu'à présent, le fonctionnement de ces dispositifs restait largement incompris.

-         Pour la première fois, les chercheurs ont réussi à élaborer un modèle physique permettant d'anticiper son fonctionnement.

Cette compréhension du processus va permettre de créer des systèmes plus complexes, comme un ensemble de neurones artificiels interconnectés par ces memristors.

Dans le cadre du projet européen ULPEC H2020, cette découverte va ainsi être exploitée pour la reconnaissance de forme en temps réel issue d'une caméra innovante : les pixels sont inactifs sauf s'ils voient quelque chose qui change dans l'angle de vision.

-         Le procédé du traitement de l'information sera ainsi moins coûteux en énergie et plus rapide pour déceler les objets recherchés.

Source : Communiqué CNRS

Les travaux sont publiés dans Nature Communications le 3 avril 2017.