L'intelligence artificielle utilisant les réseaux de neurones effectue des calculs numériquement à l'aide de puces microélectroniques. Des physiciens de l'université de Leipzig ont créé un type de réseau neuronal qui ne fonctionne pas avec de l'électricité mais avec des particules colloïdales actives. Dans leur publication dans Nature Communications , les chercheurs décrivent comment ces microparticules peuvent être utilisées comme système physique pour l'intelligence artificielle et la prédiction de séries chronologiques.
"Notre réseau neuronal appartient au domaine de l'informatique de réservoir physique, qui utilise la dynamique de processus physiques, tels que les modèles de surfaces d'eau, de bactéries ou de tentacules de poulpe, pour effectuer des calculs", explique le professeur Frank Cichos, dont le groupe de recherche a développé le réseau avec le prise en charge de ScaDS.AI.
"Dans notre réalisation, nous utilisons des particules synthétiques automotrices qui ne mesurent que quelques micromètres", explique Cichos. "Nous montrons que ceux-ci peuvent être utilisés pour des calculs et présentons en même temps une méthode qui supprime l'influence des effets perturbateurs, tels que le bruit, sur le mouvement des particules colloïdales." Les particules colloïdales sont des particules finement dispersées dans leur milieu de dispersion (solide, gazeux ou liquide).
Pour leurs expériences, les physiciens ont développé de minuscules unités constituées de nanoparticules de plastique et d'or, dans lesquelles une particule tourne autour d'une autre, entraînée par un laser. Ces unités possèdent certaines propriétés physiques qui les rendent intéressantes pour le calcul de réservoir.
"Chacune de ces unités peut traiter des informations, et de nombreuses unités constituent ce qu'on appelle le réservoir. Nous modifions le mouvement de rotation des particules dans le réservoir à l'aide d'un signal d'entrée. La rotation résultante contient le résultat d'un calcul", explique le Dr. Xiangzun Wang. "Comme de nombreux réseaux de neurones, le système doit être entraîné pour effectuer un calcul particulier."
Les chercheurs se sont particulièrement intéressés au bruit. "Comme notre système contient des particules extrêmement petites dans l'eau, le réservoir est soumis à un bruit puissant, similaire au bruit auquel sont soumises toutes les molécules d'un cerveau", explique Cichos.
"Ce bruit, le mouvement brownien, perturbe gravement le fonctionnement de l'ordinateur du réservoir et nécessite généralement un très grand réservoir pour y remédier. Dans nos travaux, nous avons constaté que l'utilisation des états passés du réservoir peut améliorer les performances de l'ordinateur, permettant ainsi d'utiliser des réservoirs plus petits. pour certains calculs dans des conditions bruyantes."
Cichos ajoute que cela a non seulement contribué au domaine du traitement de l'information avec la matière active, mais a également donné naissance à une méthode capable d'optimiser le calcul du réservoir en réduisant le bruit.
Plus d'informations : Xiangzun Wang et al, Exploitation de particules actives synthétiques pour le calcul de réservoirs physiques, Nature Communications (2024). DOI :10.1038/s41467-024-44856-5
Informations sur le journal : Communications naturelles
Fourni par l'Université de Leipzig
