L'intelligence artificielle étant de plus en plus sophistiquée, il a inspiré des efforts renouvelés pour développer des ordinateurs dont l'architecture physique imite le cerveau humain. Une approche, appelé calcul de réservoir, permet aux périphériques matériels d'effectuer les calculs de dimension supérieure requis par l'intelligence artificielle émergente. Un nouveau dispositif met en évidence le potentiel de systèmes mécaniques extrêmement petits pour réaliser ces calculs.

Un groupe de chercheurs de l'Université de Sherbrooke à Québec, Canada, rapporte la construction du premier dispositif de calcul de réservoir construit avec un système microélectromécanique (MEMS). Publié dans le Journal de physique appliquée , le réseau de neurones exploite la dynamique non linéaire d'un faisceau de silicium microscopique pour effectuer ses calculs. Le travail du groupe vise à créer des dispositifs pouvant agir simultanément comme un capteur et un ordinateur en utilisant une fraction de l'énergie qu'un ordinateur normal utiliserait.

L'article apparaît dans une section thématique spéciale de la revue consacrée à "New Physics and Materials for Neuromorphic Computation, " qui met en lumière les nouveaux développements de la recherche en sciences physiques et des matériaux qui sont prometteurs pour le développement à très grande échelle, les systèmes « neuromorphes » intégrés de demain qui porteront le calcul au-delà des limites des semi-conducteurs actuels d'aujourd'hui.

"Ces types de calculs ne sont normalement effectués que dans un logiciel, et les ordinateurs peuvent être inefficaces, " dit Guillaume Dion, un auteur sur le papier. « De nombreux capteurs d'aujourd'hui sont construits avec des MEMS, donc des appareils comme le nôtre seraient une technologie idéale pour brouiller la frontière entre les capteurs et les ordinateurs. »

Le dispositif repose sur la dynamique non linéaire de la façon dont le faisceau de silicium, à des largeurs 20 fois plus fines qu'un cheveu humain, oscille dans l'espace. Les résultats de cette oscillation sont utilisés pour construire un réseau neuronal virtuel qui projette le signal d'entrée dans l'espace de dimension supérieure requis pour l'informatique de réseau neuronal.

Dans les manifestations, le système a pu basculer entre différentes tâches de référence communes pour les réseaux de neurones avec une relative facilité, Dion a dit, y compris la classification des sons parlés et le traitement des modèles binaires avec des précisions de 78,2 % et 99,9 % respectivement.

"Ce minuscule faisceau de silicium peut effectuer des tâches très différentes, " dit Julien Sylvestre, un autre auteur sur le papier. "Il est étonnamment facile de l'ajuster pour qu'il soit performant dans la reconnaissance des mots."

Sylvestre a déclaré que lui et ses collègues cherchaient à explorer des calculs de plus en plus compliqués à l'aide du dispositif à faisceau de silicium, dans l'espoir de développer des capteurs et des contrôleurs de robot petits et économes en énergie.