Un matériau intelligent qui apprend en se changeant physiquement, similaire au fonctionnement du cerveau humain, pourrait être le fondement d'une toute nouvelle génération d'ordinateurs. Les physiciens de Radboud travaillant sur ce soi-disant "cerveau quantique" ont fait un pas important. Ils ont démontré qu'ils peuvent modeler et interconnecter un réseau d'atomes simples, et imiter le comportement autonome des neurones et des synapses dans un cerveau. Ils rapportent leur découverte dans Nature Nanotechnologie le 1er février.

Compte tenu de la demande mondiale croissante de capacité de calcul, de plus en plus de centres de données sont nécessaires, tout cela laisse une empreinte énergétique en constante expansion. "Il est clair que nous devons trouver de nouvelles stratégies pour stocker et traiter l'information de manière économe en énergie, " déclare le chef de projet Alexander Khajetorians, professeur de microscopie à sonde à balayage à l'Université Radboud.

« Cela nécessite non seulement des améliorations de la technologie, mais aussi la recherche fondamentale dans les approches qui changent la donne. Notre nouvelle idée de construire un « cerveau quantique » basé sur les propriétés quantiques des matériaux pourrait être la base d'une future solution pour des applications en intelligence artificielle. »

Cerveau quantique

Pour que l'intelligence artificielle fonctionne, un ordinateur doit être capable de reconnaître des modèles dans le monde et d'en apprendre de nouveaux. Les ordinateurs d'aujourd'hui le font via un logiciel d'apprentissage automatique qui contrôle le stockage et le traitement des informations sur un disque dur d'ordinateur séparé. "Jusqu'à maintenant, cette technologie, qui repose sur un paradigme centenaire, fonctionnait suffisamment. Cependant, à la fin, c'est un processus très peu économe en énergie, " dit le co-auteur Bert Kappen, Professeur de réseaux de neurones et d'intelligence artificielle.

Les physiciens de l'Université Radboud ont cherché à savoir si un élément matériel pouvait faire la même chose, sans avoir besoin de logiciel. Ils ont découvert qu'en construisant un réseau d'atomes de cobalt sur du phosphore noir, ils étaient capables de construire un matériau qui stocke et traite les informations de manière similaire au cerveau, et, encore plus surprenant, s'adapte.

Atomes auto-adaptatifs

En 2018, Khajetoriens et collaborateurs ont montré qu'il est possible de stocker des informations dans l'état d'un seul atome de cobalt. En appliquant une tension à l'atome, ils pourraient provoquer « des tirs, " où l'atome fait la navette entre une valeur de 0 et 1 au hasard, un peu comme un neurone. Ils ont maintenant découvert un moyen de créer des ensembles sur mesure de ces atomes, et a constaté que le comportement de tir de ces ensembles imite le comportement d'un modèle de type cerveau utilisé dans l'intelligence artificielle.

En plus d'observer le comportement des neurones dopés, ils ont pu créer la plus petite synapse connue à ce jour. Sans le savoir, ils ont observé que ces ensembles avaient une propriété adaptative inhérente :leurs synapses modifiaient leur comportement en fonction de l'entrée qu'ils « voyaient ». "Lors de la stimulation du matériau sur une longue période de temps avec une certaine tension, nous avons été très surpris de voir que les synapses ont réellement changé. Le matériau a adapté sa réaction en fonction des stimuli externes qu'il a reçus. Il a appris par lui-même, ", explique les Khajetoriens.

Explorer et développer le cerveau quantique

Les chercheurs prévoient maintenant d'étendre le système et de construire un plus grand réseau d'atomes, ainsi que plonger dans de nouveaux matériaux « quantiques » qui peuvent être utilisés. Aussi, ils doivent comprendre pourquoi le réseau atomique se comporte comme il le fait. "Nous sommes à un stade où nous pouvons commencer à relier la physique fondamentale aux concepts de la biologie, comme la mémoire et l'apprentissage, ", explique les Khajetoriens.

« Si nous pouvions à terme construire une vraie machine à partir de ce matériau, nous serions capables de construire des appareils informatiques d'auto-apprentissage qui sont plus économes en énergie et plus petits que les ordinateurs d'aujourd'hui. Encore, ce n'est que lorsque nous comprendrons comment cela fonctionne - et c'est encore un mystère - que nous pourrons ajuster son comportement et commencer à le développer en une technologie. C'est une période très excitante."