Un ordinateur neuromorphe capable de simuler 8 millions de neurones fait l'actualité. Le terme « neuromorphe » suggère une conception qui peut imiter le cerveau humain. Et l'informatique neuromorphique ? Il est décrit comme utilisant des systèmes d'intégration à très grande échelle avec des circuits analogiques électriques imitant les architectures neurobiologiques de notre système.

C'est là qu'Intel intervient, et de manière significative ainsi. La puce Loihi applique les principes trouvés dans les cerveaux biologiques aux architectures informatiques. L'avantage pour les utilisateurs est qu'ils peuvent traiter des informations jusqu'à 1, 000 fois plus rapide et 10, 000 fois plus efficace que les CPU pour les applications spécialisées, par exemple., codage clairsemé, recherche de graphes et problèmes de satisfaction de contraintes.

Son communiqué de presse de lundi disait "Intel's Pohoiki Beach, un système neuromorphique à 64 puces, Fournit des résultats révolutionnaires dans les tests de recherche." Pohoiki Beach est le dernier système neuromorphique d'Intel.

Intel célèbre le fait qu'un système neuromorphique de 8 millions de neurones comprenant 64 puces de recherche Loihi—nom de code Pohoiki Beach—est désormais disponible pour la communauté de recherche au sens large. La nouvelle signifie qu'Intel fournit une plus grande échelle et capacité de calcul aux partenaires de recherche d'Intel.

C'est en grande partie la raison pour laquelle il s'agit d'un gros problème :Pohoiki Beach sera désormais accessible à ce qu'Intel rapporte comme « 60 partenaires de l'écosystème ». Ils vont utiliser le système pour des projets impliquant des problèmes de calcul complexes et gourmands en calculs.

Spectre IEEE clairement l'avantage. "Les chercheurs peuvent utiliser le système Pohoiki Beach à 64 puces pour créer des systèmes [le système Pohoiki Beach étant composé de plusieurs cartes Nahuku et contenant 64 puces Loihi] qui apprennent et voient le monde davantage comme des humains."

Rich Uhlig, directeur général d'Intel Labs, ont déclaré qu'ils étaient impressionnés par leurs premiers résultats "alors que nous adaptons Loihi pour créer des systèmes neuromorphiques plus puissants".

Qui sont certains de ces « partenaires de l'écosystème » ? Pour un, Atelier d'ingénierie de la cognition neuromorphique Telluride, un événement de trois semaines qui se termine le 19 juillet, dans laquelle Intel est un sponsor platine, énigme les capacités d'adaptation à une jambe prothétique, suivi d'objets à l'aide de caméras événementielles émergentes, et déduire une entrée tactile à la peau électronique d'un robot iCub.

Chris Eliasmith, professeur à l'Université de Waterloo, était enthousiasmé par les chiffres de la consommation d'énergie. « Avec la puce Loihi, nous avons pu démontrer une consommation d'énergie 109 fois inférieure en exécutant une référence d'apprentissage en temps réel en temps réel par rapport à un GPU, et une consommation d'énergie 5 fois inférieure à celle du matériel d'inférence IoT spécialisé."

Kyle Wiggers dans VentureBeat approfondi jusqu'à certains détails techniques entourant Loihi :sa chaîne d'outils de développement " comprend l'API Python Loihi, un compilateur, et un ensemble de bibliothèques d'exécution pour créer et exécuter des SNN sur Loihi. Il fournit un moyen de créer un graphique de neurones et de synapses avec des configurations personnalisées, comme le temps de décroissance, poids synaptique, et des seuils de dopage, et un moyen de simuler ces graphiques en injectant des pics externes via des règles d'apprentissage personnalisées."

En tout, Les travaux d'Intel sur un système neuromorphique pourraient influencer une prochaine génération d'IA. Long et court, ne perdez pas de temps et d'énergie à vous concentrer uniquement sur la logique informatique conventionnelle. Apportez-le pour la recherche en laboratoire qui nous rapproche de la cognition humaine.

"Une prochaine génération étendra l'IA dans des domaines qui correspondent à la cognition humaine, comme l'interprétation et l'adaptation autonome. Ceci est essentiel pour surmonter la soi-disant « fragilité » des solutions d'IA basées sur la formation et l'inférence de réseaux neuronaux, qui dépendent du littéral, vues déterministes des événements qui manquent de contexte et de compréhension de bon sens. »

Intel Labs a déclaré qu'il "conduisait la recherche en informatique qui contribue à cette troisième génération d'IA. Les principaux domaines d'intervention comprennent l'informatique neuromorphique, qui vise à émuler la structure neuronale et le fonctionnement du cerveau humain, ainsi que le calcul probabiliste, qui crée des approches algorithmiques pour faire face à l'incertitude, ambiguïté, et la contradiction dans le monde naturel."

En 2017, Intel a présenté Loihi comme « sa première puce de recherche neuromorphique ». Un an plus tard, Intel construisait une communauté de recherche pour poursuivre le développement d'algorithmes neuromorphiques, logiciels et applicatifs.

Attendre, Quel est le problème avec les réseaux de neurones entraînés ? Depuis quand ne font-ils plus leur travail ? -Rédacteur principal Samuel Moore dans Spectre IEEE :Les réseaux de neurones d'aujourd'hui souffrent d'un oubli catastrophique. « Si vous essayez d'apprendre à un réseau de neurones entraîné à reconnaître quelque chose de nouveau, un nouveau panneau de signalisation, par exemple, en exposant simplement le réseau à la nouvelle entrée, cela perturberait tellement le réseau qu'il deviendrait terrible de reconnaître quoi que ce soit."

Moore a ajouté que "les réseaux de neurones traditionnels ne comprennent pas vraiment les caractéristiques qu'ils extraient d'une image de la même manière que notre cerveau le fait."

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