De la création d'images à la génération de texte en passant par la conduite de voitures autonomes, les utilisations potentielles de l'intelligence artificielle (IA) sont vastes et transformatrices. Cependant, toutes ces capacités ont un coût énergétique très élevé. Par exemple, les estimations indiquent que la formation du modèle GPT-3 populaire d'OPEN AI a consommé plus de 1 287 MWh, soit suffisamment pour approvisionner un foyer américain moyen pendant 120 ans.

Ce coût énergétique constitue un obstacle important, en particulier pour l’utilisation de l’IA dans des applications à grande échelle telles que la surveillance de la santé, où de grandes quantités d’informations critiques sur la santé sont envoyées à des centres de données centralisés pour traitement. Cela consomme non seulement beaucoup d'énergie, mais soulève également des inquiétudes en matière de durabilité, de surcharge de bande passante et de retards de communication.

La surveillance de la santé et le diagnostic biologique basés sur l'IA nécessitent un capteur autonome qui fonctionne de manière indépendante sans avoir besoin d'une connexion constante à un serveur central.

Dans le même temps, le capteur doit avoir une faible consommation d'énergie pour une utilisation prolongée, doit être capable de gérer les signaux biologiques changeants rapidement pour une surveillance en temps réel, être suffisamment flexible pour s'attacher confortablement au corps humain et être facile à fabriquer et à installer. éliminer en raison de la nécessité de remplacements fréquents pour des raisons d'hygiène.

Compte tenu de ces critères, des chercheurs de l’Université des sciences de Tokyo (TUS), dirigés par le professeur agrégé Takashi Ikuno, ont développé un capteur flexible sur papier qui fonctionne comme le cerveau humain. Leurs conclusions ont été publiées dans Advanced Electronic Materials. .

"Un dispositif synaptique optoélectronique sur papier composé de nanocellulose et de ZnO a été développé pour réaliser un calcul de réservoir physique. Cet appareil présente un comportement synaptique et des tâches cognitives à une échelle de temps appropriée pour la surveillance de la santé", explique le Dr Ikuno.

Dans le cerveau humain, l’information circule entre les réseaux de neurones via les synapses. Chaque neurone peut traiter les informations de manière autonome, permettant ainsi au cerveau de gérer plusieurs tâches en même temps. Cette capacité de traitement parallèle rend le cerveau beaucoup plus efficace par rapport aux systèmes informatiques traditionnels.

Pour imiter cette capacité, les chercheurs ont fabriqué un dispositif photoélectronique de synapse artificielle composé d'électrodes en or posées sur un film transparent de 10 µm constitué de nanoparticules d'oxyde de zinc (ZnO) et de nanofibres de cellulose (CNF).

Le film transparent répond à trois objectifs principaux. Premièrement, il laisse passer la lumière, ce qui lui permet de gérer des signaux d’entrée optiques représentant diverses informations biologiques. Deuxièmement, les nanofibres de cellulose confèrent de la flexibilité et peuvent être facilement éliminées par incinération.

Troisièmement, les nanoparticules de ZnO sont photosensibles et génèrent un photocourant lorsqu’elles sont exposées à une lumière UV pulsée et à une tension constante. Ce photocourant imite les réponses transmises par les synapses du cerveau humain, permettant à l'appareil d'interpréter et de traiter les informations biologiques reçues des capteurs optiques.

Notamment, le film était capable de distinguer des impulsions optiques d'entrée de 4 bits et de générer des courants distincts en réponse à une entrée optique en série temporelle, avec un temps de réponse rapide de l'ordre de la sous-seconde. Cette réponse rapide est cruciale pour détecter des changements soudains ou des anomalies dans les signaux liés à la santé.

De plus, lorsqu’il est exposé à deux impulsions lumineuses successives, la réponse du courant électrique était plus forte pour la deuxième impulsion. Ce comportement, appelé facilitation post-potentialisation, contribue aux processus de mémoire à court terme dans le cerveau et améliore la capacité des synapses à détecter et à répondre à des schémas familiers.

Pour tester cela, les chercheurs ont converti les images MNIST, un ensemble de données de chiffres manuscrits, en impulsions optiques de 4 bits. Ils ont ensuite irradié le film avec ces impulsions et mesuré la réponse actuelle. En utilisant ces données comme entrée, un réseau neuronal a pu reconnaître des nombres manuscrits avec une précision de 88 %.

Remarquablement, cette capacité de reconnaissance de chiffres manuscrits n’est pas affectée même lorsque l’appareil est plié et étiré à plusieurs reprises jusqu’à 1 000 fois, démontrant sa robustesse et sa faisabilité pour une utilisation répétée. "Cette étude met en évidence le potentiel de l'intégration de nanoparticules semi-conductrices dans des films CNF flexibles pour les utiliser comme dispositifs synaptiques flexibles pour la PRC", conclut le Dr Ikuno.