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Des scientifiques font une avancée vers un cerveau artificiel
En créant une synapse artificielle capable d'apprendre de manière autonome

Le , par Stéphane le calme

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Dans le cadre du projet européen ULPEC (Ultra-Low Power Event-Based Camera) H2020, des chercheurs du CNRS (Centre national de la recherche scientifique), de Thales et des Universités de Bordeaux, de Paris-Sud, et d'Évry viennent de créer une synapse artificielle capable d'apprendre de manière autonome. Ils ont également réussi à modéliser ce dispositif.

L’idée du biomimétisme est de s'inspirer du fonctionnement du cerveau pour concevoir des machines de plus en plus intelligentes. Un principe qui est déjà implémenté en informatique via des algorithmes pour la réalisation de certaines tâches comme la reconnaissance d'images (à ce propos nous pouvons citer Facebook avec son algorithme permettant d’identifier des photos), la traduction de phrases (comme Google Translate) ou, plus pointu encore, la maîtrise d’un jeu (comme Alpha Go, qui a terrassé les meilleurs joueurs du jeu de Go). Cependant, ce procédé est très gourmand en énergie.

Les chercheurs ont franchi une nouvelle étape dans ce domaine en créant directement sur une puce électronique une synapse artificielle capable d'apprentissage. Ils ont également développé un modèle physique permettant d'expliciter cette capacité d'apprentissage. Selon eux, cette découverte ouvre la voie à la création d'un réseau de synapses et donc à des systèmes intelligents moins dépensiers en temps et en énergie.

Comment se déroule le processus d’apprentissage ?

Les chercheurs rappellent tout d’abord que ce processus d’apprentissage dans nos cerveaux est lié à nos synapses, qui assurent la connexion entre les neurones : plus la synapse est stimulée, plus cette liaison se renforce, et plus l'apprentissage s'améliore.

C’est donc ce mécanisme qui les a inspirés dans la conception d’une synapse artificielle : le memristor. Il s’agit d’un nanocomposant électronique formé d'une fine couche ferroélectrique prise en sandwich entre deux électrodes et dont la résistance peut être ajustée sous l'action d'impulsions électriques similaires à celles des neurones : si la résistance est faible, alors la liaison synaptique est forte, si la résistance est forte, alors la liaison est faible. C'est cette capacité de la synapse à adapter sa résistance qui permet l'apprentissage.

Malgré des années de recherche sur les synapses artificielles par de nombreux laboratoires, le fonctionnement de ces dispositifs a été largement incompris. Cette fois-ci, pour la première fois, les chercheurs ont réussi à élaborer un modèle physique permettant d'anticiper son fonctionnement. Cette compréhension du processus va permettre de créer des systèmes plus complexes, comme un ensemble de neurones artificiels interconnectés par ces memristors.

Source : Nature Communications, Europa

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Avatar de Jiji66
Membre éclairé https://www.developpez.com
Le 06/04/2017 à 9:46
L'information qui me parait importante est qu'ils ont un modèle mathématique; Il n'y a donc plus besoin d'un composant spécifique mais juste d'une puissance de calcul classique suffisante. L'IA arrive a grands pas pour notre bien ou malheur, tout dépends de ce que nous en ferons !
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Avatar de MaximeCh
Membre éclairé https://www.developpez.com
Le 06/04/2017 à 2:16
@Vincent Petit oui ça fait un moment que le maillon manquant des composants électriques passifs a connu ses premières réalisations.
L'article a plus pour sujet le type de memristor que l'apprentissage... on y parle de la supériorité d'un memristor reposant sur l'effet tunnel de la physique quantique, le FTJ, par rapport aux "vieux" memristors à mouvement d'ions dans des oxydes ferreux. Supériorité dans la réponse qu'ils apportent à des perturbations mêlées comme c'est le cas quand plusieurs dendrites d'un unique neurone sont excitées dans des intervalles courts : c'est le Spike-Timing Dependent Plasticity - STDP dans l'article. L'article creuse donc la qualité de cette réponse en employant pleins de termes barbares comme les hamiltoniens, les distributions de Lorentz...
Pour ce qui est de l'utilisation de ce memristor FTJ en réseaux neuronaux, c'est par contre beaucoup plus superficiel et on y dit grosso modo que ça fonctionne pas mal sur une image de neuf pixels.

C'est un peu pour cet effort de vulgarisation qui n'a pas été assez poussé je trouve que j'ai mis -1.
Dire qu'en deep-learning, le jeu de Go, où la machine est aujourd'hui surhumaine, est "plus pointu" que la traduction entre langages naturels ou Google trad n'a toujours pas le niveau sémantique d'un enfant de 10 ans c'est une approximation parmi d'autres...
Mais surtout ce qui manque c'est la mise en perspective : est-ce que le projet ULPEC est le premier à étudier ces memristors dans le cadre du machine learning? quelles sont les suites à court-terme pour ce projet, et dans le cadre de la recherche mondiale? Est-ce que c'est un full Cocorico ou le projet est transnational...

Merci enfin pour l'article c'est un sujet passionant
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Avatar de Aiekick
Membre extrêmement actif https://www.developpez.com
Le 06/04/2017 à 10:59
Citation Envoyé par Jiji66 Voir le message
L'information qui me parait importante est qu'ils ont un modèle mathématique; Il n'y a donc plus besoin d'un composant spécifique mais juste d'une puissance de calcul classique suffisante. L'IA arrive a grands pas pour notre bien ou malheur, tout dépends de ce que nous en ferons !
Ou de ce qu'elle fera de nous
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Avatar de Vincent PETIT
Modérateur https://www.developpez.com
Le 06/04/2017 à 0:24
J'ai l'impression que ça a déjà été découvert avant ? Non ?
https://fr.m.wikipedia.org/wiki/Memristor

Y a déjà des brevets déposés et des circuits intégrés réalisés.

Ou alors la news veut plutôt dire qu'ils ont utilisé et non pas créé une synapse à base de Memristor ?
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Avatar de Matthieu Vergne
Expert éminent https://www.developpez.com
Le 06/04/2017 à 16:03
Citation Envoyé par Stéphane le calme Voir le message
L’idée du biomimétisme est de s'inspirer du fonctionnement de systèmes naturels tels que le cerveau pour concevoir des machines de plus en plus intelligentes performantes.
Citation Envoyé par Stéphane le calme Voir le message
Selon eux, cette découverte ouvre la voie à la création d'un réseau de synapses et donc à des systèmes intelligents moins dépensiers en temps et en énergie.
Fixed.

Au passage, l'apprentissage n'a jamais été la seule condition à l'intelligence.
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