Le calcul numérique a rendu obsolètes presque toutes les formes de calcul analogique depuis les années 1950. Cependant, il existe une exception majeure qui rivalise avec la puissance de calcul des appareils numériques les plus avancés :le cerveau humain.

Le cerveau humain est un réseau dense de neurones. Chaque neurone est connecté à des dizaines de milliers d'autres, et ils utilisent des synapses pour envoyer constamment des informations dans les deux sens. A chaque échange, le cerveau module ces connexions pour créer des voies efficaces en réponse directe à l'environnement environnant. Les ordinateurs numériques vivent dans un monde de uns et de zéros. Ils effectuent des tâches de manière séquentielle, suivant chaque étape de leurs algorithmes dans un ordre fixe.

Une équipe de chercheurs de la Swanson School of Engineering de Pitt a développé une "synapse artificielle" qui ne traite pas les informations comme un ordinateur numérique, mais imite plutôt la manière analogique dont le cerveau humain effectue les tâches. Dirigé par Feng Xiong, professeur assistant en génie électrique et informatique, les chercheurs ont publié leurs résultats dans le dernier numéro de la revue Matériaux avancés (DOI :10.1002/adma.201802353). Ses co-auteurs Pitt incluent Mohammad Sharbati (premier auteur), Yanhao Du, Jorge Torres, Nolan Ardolino, et Minhee Yun.

"La nature analogique et le parallélisme massif du cerveau sont en partie la raison pour laquelle les humains peuvent surpasser même les ordinateurs les plus puissants en ce qui concerne les fonctions cognitives d'ordre supérieur telles que la reconnaissance vocale ou la reconnaissance de formes dans des ensembles de données complexes et variés, " explique le Dr Xiong.

Un domaine émergent appelé « informatique neuromorphique » se concentre sur la conception de matériel informatique inspiré du cerveau humain. Le Dr Xiong et son équipe ont construit des synapses artificielles à base de graphène dans une configuration en nid d'abeilles bidimensionnelle d'atomes de carbone. Les propriétés conductrices du graphène ont permis aux chercheurs d'ajuster finement sa conductance électrique, qui est la force de la connexion synaptique ou le poids synaptique. La synapse de graphène a démontré une excellente efficacité énergétique, tout comme les synapses biologiques.

Dans la récente résurgence de l'intelligence artificielle, les ordinateurs peuvent déjà reproduire le cerveau de certaines manières, mais il faut environ une douzaine d'appareils numériques pour imiter une synapse analogique. Le cerveau humain possède des centaines de milliards de synapses pour transmettre des informations, donc construire un cerveau avec des appareils numériques est apparemment impossible, ou du moins, pas évolutif. L'approche de Xiong Lab fournit une voie possible pour la mise en œuvre matérielle de réseaux de neurones artificiels à grande échelle.

Selon le Dr Xiong, les réseaux de neurones artificiels basés sur la technologie actuelle CMOS (complémentaire métal-oxyde semi-conducteur) auront toujours des fonctionnalités limitées en termes d'efficacité énergétique, évolutivité, et la densité d'emballage. "Il est vraiment important que nous développions de nouveaux concepts d'appareils pour l'électronique synaptique qui soient de nature analogique, a faible consommation, évolutif, et adapté aux intégrations à grande échelle, " dit-il. " Notre synapse de graphène semble cocher toutes les cases sur ces exigences jusqu'à présent. "

Avec la flexibilité inhérente du graphène et d'excellentes propriétés mécaniques, ces réseaux de neurones à base de graphène peuvent être utilisés dans des appareils électroniques flexibles et portables pour permettre des calculs à la « périphérie d'Internet », des endroits où les appareils informatiques tels que les capteurs entrent en contact avec le monde physique.

"En renforçant même un niveau d'intelligence rudimentaire dans l'électronique portable et les capteurs, nous pouvons suivre notre santé avec des capteurs intelligents, fournir des soins préventifs et des diagnostics en temps opportun, surveiller la croissance des plantes et identifier les éventuels problèmes de ravageurs, et réglementer et optimiser le processus de fabrication, améliorant considérablement la productivité globale et la qualité de vie dans notre société, " dit le Dr Xiong.

Le développement d'un cerveau artificiel fonctionnant comme le cerveau humain analogique nécessite encore un certain nombre de percées. Les chercheurs doivent trouver les bonnes configurations pour optimiser ces nouvelles synapses artificielles. Ils devront les rendre compatibles avec un éventail d'autres appareils pour former des réseaux de neurones, et ils devront s'assurer que toutes les synapses artificielles d'un réseau de neurones à grande échelle se comportent exactement de la même manière. Malgré les défis, Le Dr Xiong dit qu'il est optimiste quant à la direction qu'ils prennent.

« Nous sommes très enthousiasmés par ces progrès car ils peuvent potentiellement conduire à l'efficacité énergétique, implémentation matérielle du calcul neuromorphique, qui est actuellement réalisée dans des clusters GPU gourmands en énergie. Le trait de faible puissance de notre synapse artificielle et sa nature flexible en font un candidat approprié pour tout type d'IA. dispositif, qui allait révolutionner nos vies, peut-être encore plus que la révolution numérique que nous avons connue au cours des dernières décennies, " dit le Dr Xiong.