Découvrez ici l’univers fascinant de l’informatique neuromorphique, une technologie qui promet de révolutionner la manière dont nous interagissons avec les ordinateurs et dont nous créons de nouvelles solutions.
Face à l’explosion des technologies avancées telles que l’intelligence artificielle (IA), l’apprentissage automatique (ML), l’Internet des objets (IoT), les robots dotés d’IA, et les chaînes de production automatisées, les besoins en puissance de calcul des ordinateurs ne cessent de croître.
Les ordinateurs actuels, basés sur des puces semi-conductrices, ont atteint leurs limites en matière de vitesse de traitement, de consommation énergétique, de dissipation de chaleur et de miniaturisation, notamment pour les appareils portables.
L’informatique neuromorphique émerge comme une solution prometteuse ! Elle ambitionne de concevoir des ordinateurs qui imitent le fonctionnement du cerveau humain. Cet article vous dévoile tout ce qu’il faut savoir sur cette technologie de pointe.
Qu’est-ce que l’informatique neuromorphique ?
L’informatique neuromorphique est une approche architecturale qui s’inspire du fonctionnement du cerveau humain. Concrètement, les chercheurs s’attachent à créer des répliques synthétiques de neurones, imitant ainsi les neurones biologiques et leurs synapses.
Le cerveau humain utilise environ 86 milliards de neurones dans un volume compact de 1260 centimètres cubes. Les connexions synaptiques entre ces neurones sont à l’origine de la mémoire, de la vision, du raisonnement, de la pensée logique, des mouvements moteurs et de nombreuses autres fonctions. De plus, le cerveau est extrêmement économe en énergie, ne nécessitant aucun système de refroidissement externe.
Les futurs ordinateurs neuromorphiques fonctionneront sur le même principe que le cerveau humain, en utilisant des dispositifs synaptiques artificiels, des CPU et des GPU. Ces ordinateurs auront la capacité de s’adapter à des situations nouvelles, sans dépendre exclusivement de la préprogrammation, comme c’est le cas pour la plupart des superordinateurs et des ordinateurs personnels.
Par exemple, la puce Intel Loihi 2 est une puce neuromorphique de deuxième génération. Elle intègre environ 1 million de neurones synthétiques par puce, reproduisant le système cérébral biologique. Elle fonctionne grâce au framework logiciel Lava, un système d’exploitation open source dédié à la recherche et au développement en informatique neuromorphique.
Ingénierie neuromorphique
L’ingénierie neuromorphique est un domaine de recherche où les informaticiens conçoivent des composants pour l’informatique neuromorphique, tels que les puces neuromorphiques, les dispositifs synaptiques artificiels et les stratégies d’efficacité énergétique.
Dans cette discipline technologique, les ingénieurs travaillent également sur des capteurs neuromorphiques imitant les systèmes sensoriels humains, comme les yeux, la peau, l’influx nerveux, etc.
Informatique neuromorphique : principes et concepts clés
- Biomimétisme : reproduction de la structure et de la fonction des réseaux neuronaux du cerveau humain.
- Neurones à pointes : neurones artificiels communiquant par des impulsions d’activité.
- Traitement parallèle : traitement simultané des données, similaire au fonctionnement du cerveau.
- Traitement événementiel : concentration sur les changements de données significatifs, réduisant la consommation d’énergie.
- Plasticité synaptique : adaptation des connexions entre neurones artificiels pour l’apprentissage et la mémorisation.
- Faible consommation d’énergie : priorité à l’efficacité énergétique pour les applications mobiles et embarquées.
- Traitement en temps réel : idéal pour les applications nécessitant une prise de décision rapide (robotique, systèmes autonomes).
- Matériel neuromorphique : architecture matérielle spécialisée pour optimiser les calculs neuromorphiques.
- Informatique cognitive : développement de systèmes capables de fonctions cognitives (perception, prise de décision).
- Approche interdisciplinaire : fusion des neurosciences, de l’informatique et de l’ingénierie pour avancer dans le domaine des systèmes neuromorphiques.
Nous allons maintenant explorer le fonctionnement de l’informatique neuromorphique.
Comment fonctionne l’informatique neuromorphique ?
L’informatique neuromorphique utilise des composants matériels inspirés des structures neuronales et synaptiques du cerveau biologique. Le principal type de matériel neuromorphique est le réseau neuronal à pointes (SNN), où des nœuds, appelés neurones à pointes, traitent et stockent les données, de manière analogue aux neurones biologiques.
Les dispositifs synaptiques artificiels créent des connexions entre les neurones à pointes. Ils utilisent des circuits analogiques pour transmettre des signaux électriques similaires aux signaux cérébraux. Contrairement aux ordinateurs conventionnels utilisant le codage binaire, les neurones à pointes mesurent et codent directement les variations discrètes du signal analogique.
Composants matériels de l’informatique neuromorphique
Crédit image : Intel
#1. Neurones et dispositifs synaptiques
Les neurones synthétiques traitent et transmettent les données via des signaux électriques de type pointes. Ils sont reliés à des dispositifs synaptiques.
Les dispositifs synaptiques reproduisent les synapses du cerveau biologique. Ils permettent la communication entre les neurones à pointes.
#2. Circuits analogiques
Ces circuits gèrent les signaux électriques selon une technique analogique imitant les signaux cérébraux.
#3. Memristors
Ces résistances non volatiles peuvent stocker et traiter des informations, ce qui est courant dans le matériel neuromorphique.
#4. Puces neuromorphiques
Les puces neuromorphiques sont des circuits intégrés spécialisés, conçus pour les tâches informatiques neuromorphiques. Elles reposent sur la technologie de mémoire résistive à base d’oxyde filamenteux (OxRAM).
#5. Noyaux neuronaux
Ce sont des unités de traitement dédiées aux simulations et aux calculs des réseaux neuronaux.
#6. Capteurs pilotés par événements
Ces capteurs détectent les changements dans les données et déclenchent des réponses neuronales, optimisant ainsi l’efficacité énergétique. Par exemple, les capteurs de vision basés sur les événements (EVS) peuvent transmettre des données plus rapidement avec de faibles latences en analysant les changements d’éclairage en pixels.
#7. Unités de mémoire
Ces composants de stockage conservent les informations et facilitent l’apprentissage dans les systèmes neuromorphiques.
#8. Plateformes matérielles neuromorphiques
Ce sont des systèmes complets conçus pour prendre en charge et exécuter des applications d’informatique neuromorphique.
#9. Convertisseurs numérique-analogique
Les DAC convertissent les données numériques en signaux analogiques pour le traitement neuronal.
Composants logiciels de l’informatique neuromorphique
Crédit image : Intel
#1. Simulateurs de réseaux neuronaux
Ce sont des programmes qui imitent le comportement des réseaux neuronaux à pointes. Ils permettent de tester et d’expérimenter sur des ordinateurs neuromorphiques.
#2. Cadres logiciels neuromorphiques
Ces logiciels avancés facilitent le développement et la simulation de modèles et d’algorithmes neuromorphiques.
#3. Algorithmes d’apprentissage
Ces routines logicielles permettent aux réseaux de neurones artificiels de s’adapter et d’améliorer leurs performances grâce à l’entraînement.
#4. Bibliothèques de programmation neuromorphique
Ce sont des ensembles de codes et de fonctions pré-écrites pour simplifier le développement d’applications neuromorphiques.
#5. Logiciel de vision neuromorphique
Ce logiciel est conçu pour traiter les données visuelles dans les systèmes de vision neuromorphique, comme les caméras basées sur les événements.
#6. Émulateurs neuromorphiques
Ces outils spécialisés permettent de simuler le comportement du matériel neuromorphique sur des systèmes informatiques classiques pour les tests et le débogage.
#7. Logiciel d’interface utilisateur
Les interfaces graphiques ou CLI facilitent la communication entre le matériel neuromorphique et les systèmes de niveau supérieur. Ces outils permettent également une intégration dans des applications plus vastes.
#8. Kits de développement de logiciels neuromorphiques
Ce sont des packages SDK complets qui fournissent des outils, des bibliothèques et de la documentation pour créer des applications neuromorphiques.
Cas d’utilisation du calcul neuromorphique
Véhicules autonomes
Le matériel et les algorithmes neuromorphiques peuvent aider les véhicules autonomes à prendre des décisions en temps réel, améliorant la sécurité et la navigation dans des environnements complexes.
Reconnaissance d’images
L’informatique neuromorphique peut améliorer la reconnaissance d’images grâce à un traitement efficace des données visuelles. Cela représenterait un progrès majeur pour des applications comme la reconnaissance faciale en temps réel et la détection d’objets.
Traitement du langage naturel
Elle peut améliorer la compréhension du langage parlé et écrit dans les chatbots IA, les assistants virtuels, et les outils d’analyse de données IA, conduisant à des interactions plus fluides et réactives.
Informatique économe en énergie
L’IoT et l’IIoT nécessitent des ordinateurs de petite taille avec des capacités de traitement locales et une faible consommation d’énergie. La technologie neuromorphique permettra aux développeurs de créer des appareils plus efficaces et intelligents pour les maisons, les bureaux et les environnements industriels.
À lire aussi : IIoT vs IoT : différences et similitudes
La cybersécurité
Dans les écosystèmes de cybersécurité, l’informatique neuromorphique peut faciliter la détection d’anomalies en analysant les modèles de trafic réseau, permettant d’identifier plus efficacement les menaces potentielles.
Ressources d’apprentissage
#1. Réseaux de neurones en Python à partir de zéro : Udemy
Ce cours Udemy sur les réseaux de neurones en Python vous offre une expérience pratique de l’informatique neuromorphique et de l’apprentissage automatique. Il vous enseigne comment programmer des réseaux de neurones à partir de zéro en utilisant Python.
Le cours vous initiera aux couches cachées et aux fonctions d’activation pour créer des réseaux plus efficaces. Il vous aidera également à comprendre des aspects tels que la couche d’entrée, la couche de sortie, les poids, la fonction d’erreur, la précision, etc.
#2. Informatique neuromorphique : classe centrale
Ce cours en ligne gratuit est disponible sur YouTube et vous pouvez y accéder à votre propre rythme. Il dure plus d’une demi-heure.
Le cours est divisé en plusieurs sections, notamment « Machine qui fonctionne comme le cerveau », « La fin du paradigme de Turing-von Neumann », « Plage de température opérationnelle ATI VS capacité cognitive (EQ) », « Consommation d’énergie globale » et « Limites de calcul ».
#3. Principes et organisation du calcul neuromorphique
Ce livre vous permettra d’acquérir des connaissances sur les principes et l’organisation de l’informatique neuromorphique. Il met également l’accent sur les techniques de construction de matériel évolutif tolérant aux pannes pour les réseaux neuronaux avec des capacités d’apprentissage.
En plus de partager une vue d’ensemble des systèmes informatiques neuromorphiques, il vous permet d’explorer les bases des réseaux de neurones artificiels. Le livre aborde également les neurones artificiels et l’évolution. De plus, vous étudierez les méthodes d’implémentation des réseaux de neurones en utilisant différentes approches, telles que les modèles de neurones, les technologies de stockage et les réseaux de communication inter-neurones.
Cette ressource sera utile à ceux qui souhaitent développer un système neuromorphique efficace au niveau du matériel. D’autres thèmes abordés dans ce livre incluent les défis liés à la construction d’une architecture de réseau neuronal à pointes, les technologies de mémoire émergentes, l’architecture des systèmes neuromorphiques, etc.
#4. Informatique neuromorphique et au-delà : parallèle, approximation, mémoire proche et quantique
Ce livre propose une discussion comparative sur certaines tendances émergentes telles que l’informatique neuromorphique, approximative, en mémoire, parallèle et quantique, qui peuvent vous aider à surmonter les limites de la loi de Moore.
Il présente l’utilisation des paradigmes mentionnés ci-dessus pour améliorer les capacités de calcul. Il est particulièrement utile pour les développeurs confrontés à des limitations d’évolutivité dues à la croissance de la puissance de calcul. De plus, ce livre offre une vue d’ensemble de l’état de l’art de l’informatique neuromorphique et des détails essentiels sur les autres paradigmes.
#5. Ingénierie neuromorphique
Après avoir lu ce livre, vous aurez une compréhension complète de l’ingénierie neuromorphique du point de vue de trois types de professionnels différents : le scientifique, l’architecte informatique et le concepteur d’algorithmes.
Quel que soit votre parcours, il vous permettra de comprendre les concepts de différentes disciplines et d’apprécier le domaine. De plus, la ressource met l’accent sur les principes fondamentaux de la modélisation neuronale, des circuits neuromorphiques, des cadres d’ingénierie neuronale, des architectures neuronales et de la communication basée sur les événements.
Les ingénieurs neuromorphiques découvriront les différents aspects de l’intelligence cognitive après avoir lu ce livre.
#6. Systèmes informatiques neuromorphiques pour l’industrie 4.0
Ce livre vous introduit au domaine de la technologie des micropuces basée sur l’informatique neuronale. En abordant des sujets tels que la protection des réseaux neuronaux, la reconnaissance des émotions et l’authentification biométrique, il vous permet de mieux connaître ce secteur dynamique.
Que vous soyez étudiant, scientifique, chercheur ou universitaire, cette ressource vous sera très utile.
#7. Dispositifs neuromorphiques pour une informatique inspirée du cerveau
Si vous souhaitez explorer les technologies neuromorphiques de pointe, lisez ce livre. Écrit par une équipe d’ingénieurs experts, il offre une discussion exhaustive de tous les aspects de l’électronique neuromorphique.
Il couvre à la fois les dispositifs memristiques et neuromorphiques, inclut les développements récents en matière d’informatique inspirée du cerveau et explore ses applications potentielles dans l’informatique neuromorphique et les systèmes de perception.
Les défis de l’informatique neuromorphique
#1. Inexactitude
Bien que les ordinateurs neuromorphiques soient plus efficaces en termes d’énergie que le matériel neuronal et les GPU, ils ne sont pas nécessairement plus précis.
#2. Manque de références définies
Ce domaine de recherche ne possède pas de références clairement définies pour les performances et les problèmes courants. Par conséquent, l’évaluation des performances et de l’efficacité des ordinateurs neuromorphiques est un défi.
#3. Limites du logiciel
Le logiciel pour l’informatique neuromorphique est encore en retard sur le matériel. Les chercheurs utilisent toujours les logiciels et algorithmes conçus pour le matériel von Neumann, ce qui limite les résultats aux approches standards.
#4. Difficulté d’utilisation
L’utilisation des ordinateurs neuromorphiques n’est pas accessible aux non-experts. De plus, les experts n’ont pas encore créé d’outils et de langages faciles à utiliser par tous.
Informatique neuromorphique : considérations éthiques
Lorsque nous parlons d’informatique neuromorphique, nous ne devons pas ignorer les considérations éthiques. Il existe toujours un risque d’abus de cette technologie. Elle pourrait être utilisée pour générer de fausses images et vidéos afin de diffuser des informations erronées, de tromper et d’influencer la perception du public.
Cela pourrait également soulever des problèmes de confidentialité. La collecte de données d’utilisateurs sans consentement pour traiter des volumes de données importants pourrait susciter des inquiétudes. En outre, l’informatique neuromorphique pourrait hériter des biais présents dans les données d’entraînement, ce qui pourrait mener à des résultats injustes ou discriminatoires.
L’avenir de l’informatique neuromorphique
L’informatique neuromorphique a le potentiel de révolutionner la manière dont les appareils communiquent. Elle pourrait mener à une informatique plus économe en énergie et inspirée du cerveau.
Grâce aux algorithmes d’IA, les appareils pourront apprendre les uns des autres et devenir plus réactifs aux changements. Les architectures de réseaux seront plus efficaces et traiteront les données plus rapidement.
Actuellement, l’informatique neuromorphique excelle dans les tâches de détection et de perception. On peut s’attendre à ce qu’elle transforme les domaines de l’IA, de la robotique et de la santé grâce à des appareils plus rapides et intelligents. Les progrès matériels et logiciels dans l’informatique neuromorphique sont à prévoir avec l’innovation dans les secteurs connexes.
N’hésitez pas à consulter notre article détaillé sur l’informatique ambiante.