Ici, vous apprendrez la technologie et tout ce qui se cache derrière l’informatique neuromorphique, qui transformera bientôt la façon dont vous créez des choses à l’aide d’ordinateurs !
Les charges de travail des ordinateurs ne cessent d’augmenter avec la croissance des technologies avancées telles que l’intelligence artificielle (IA), l’apprentissage automatique (ML), l’Internet des objets (IoT), les robots IA, les lignes de production automatisées et bien plus encore.
Les ordinateurs actuels fonctionnant avec des puces semi-conductrices ont atteint leur capacité à traiter les calculs plus rapidement, à consommer moins d’énergie, à dissiper efficacement la chaleur et, enfin, à devenir beaucoup plus petits que les appareils portables.
Voici l’informatique neuromorphique ! Cette technologie permet aux informaticiens et aux ingénieurs neuromorphiques de créer des ordinateurs fonctionnant comme des cerveaux humains. Continuez à lire jusqu’à la fin pour savoir tout ce que vous devez savoir sur cette technologie informatique de pointe !
Table des matières
Qu’est-ce que l’informatique neuromorphique ?
L’informatique neuromorphique est une architecture informatique qui ressemble au fonctionnement du cerveau humain. Plus précisément, les informaticiens travaillent à la création de prototypes de neurones synthétiques imitant les neurones biologiques et leurs synapses.
Le cerveau humain utilise 86 milliards de neurones dans un espace compact de 1260 centimètres cubes. La connectivité synaptique entre ces neurones contrôle la mémoire, la vision, le raisonnement, la pensée logique, les mouvements moteurs et bien d’autres fonctions du corps. Bien entendu, nous n’avons besoin d’aucun système de refroidissement externe pour refroidir les unités de traitement du cerveau, car il est très économe en énergie.
Ainsi, les vrais ordinateurs neuromorphiques fonctionneront comme le cerveau humain mais en utilisant des dispositifs synaptiques artificiels, des CPU et des GPU. De plus, ces ordinateurs seront capables de s’adapter à la situation et ne s’appuieront pas entièrement sur la préprogrammation, comme le font la plupart des super ordinateurs et des ordinateurs personnels.
Par exemple, le Intel Loihi 2 est la puce de recherche neuromorphique de deuxième génération. Il contient environ 1 million de neurones synthétiques par puce, imitant le système cérébral biologique des systèmes informatiques. Il est exploité par le framework logiciel Lava, qui est un système d’exploitation open source pour la recherche et le développement en calcul neuromorphique.
Ingénierie neuromorphique
C’est le domaine d’activité dans lequel les informaticiens apprennent et conçoivent des composants informatiques destinés à l’informatique neuromorphique, comme des puces neuromorphiques, des dispositifs synaptiques artificiels, des stratégies d’efficacité énergétique, etc.
Dans cette discipline technologique de recherche et développement, les ingénieurs travailleront également sur des capteurs neuromorphiques imitant les systèmes sensoriels de l’humain, comme les yeux, la peau, l’influx nerveux, etc.
Informatique neuromorphique : principes et concepts clés
Nous allons maintenant discuter du fonctionnement de l’informatique neuromorphique.
Comment fonctionne l’informatique neuromorphique ?
L’informatique neuromorphique utilise des composants matériels inspirés des structures et des fonctions des neurones et des synapses des cerveaux biologiques. Le principal type de matériel neuromorphique est le réseau neuronal à pointe (SNN), dans lequel des nœuds, appelés neurones à pointe, gèrent et stockent des données un peu comme les neurones biologiques.
Les dispositifs synaptiques artificiels établissent des connexions entre les neurones à pointe. Ces appareils utilisent des circuits analogiques pour transmettre des signaux électriques ressemblant à des signaux cérébraux. Contrairement aux ordinateurs conventionnels qui utilisent le codage binaire, les neurones à pointe mesurent et codent directement les altérations 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 à l’aide de signaux électriques de type pointe. Ceux-ci sont connectés à des dispositifs synaptiques.
Les dispositifs synaptiques reproduisent les synapses dans les cerveaux biologiques. Les dispositifs synaptiques permettent la communication entre les neurones à pointe.
#2. Circuits analogiques
Ces circuits gèrent les signaux électriques selon une technique analogique qui imite les signaux cérébraux.
#3. Memristors
Ces résistances non volatiles peuvent stocker et traiter des informations couramment utilisées dans le matériel neuromorphique.
#4. Puces neuromorphiques
Les puces neuromorphiques sont des circuits intégrés spécialisés conçus pour les tâches informatiques neuromorphiques. Il s’agit de puces informatiques basées sur la technologie de mémoire résistive à base d’oxyde filamenteux (OxRAM).
#5. Noyaux neuronaux
Il s’agit d’unités de traitement dédiées à l’exécution de simulations et de calculs de réseaux neuronaux.
#6. Capteurs pilotés par événements
Ces capteurs avancés 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
Composants de stockage pour conserver les informations et faciliter l’apprentissage dans les systèmes neuromorphiques.
#8. Plateformes matérielles neuromorphiques
Systèmes complets conçus pour prendre en charge et exécuter des applications informatiques neuromorphiques.
#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 de pointe. Ces outils spécialisés permettent de tester et d’expérimenter sur des ordinateurs neuromorphiques.
#2. Cadres logiciels neuromorphiques
Logiciel avancé qui facilite le développement et la simulation de modèles et d’algorithmes neuromorphiques pour l’informatique neuromorphique.
#3. Algorithmes d’apprentissage
Ces routines logicielles permettent aux réseaux de neurones artificiels de s’adapter et d’améliorer leurs performances au fil du temps grâce à l’entraînement.
#4. Bibliothèques de programmation neuromorphique
Un ensemble de collections de codes et de fonctions pré-écrites pour simplifier le développement d’applications neuromorphiques.
#5. Logiciel de vision neuromorphique
Logiciel conçu pour traiter les données visuelles dans les systèmes de vision neuromorphique, tels que les caméras basées sur les événements.
#6. Émulateurs neuromorphiques
Ces outils spécialisés permettent aux développeurs de simuler le comportement du matériel neuromorphique sur des systèmes informatiques conventionnels à des fins de test et de débogage.
#7. Logiciel d’interface utilisateur
Les interfaces graphiques ou CLI facilitent la communication entre le matériel neuromorphique et les systèmes informatiques de niveau supérieur. Les outils facilitent en outre l’intégration dans des applications plus larges.
#8. Kits de développement de logiciels neuromorphiques
Il s’agit de 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 voitures autonomes à prendre des décisions en temps réel. Cela améliorera encore la sécurité et la navigation dans des scénarios de trafic complexes.
Reconnaissance d’images
L’informatique neuromorphique peut améliorer la reconnaissance d’images en permettant un traitement efficace des données visuelles. Dans des applications telles que la reconnaissance faciale en temps réel et la détection d’objets, cela pourrait constituer un énorme pas en avant.
Traitement du langage naturel
Il peut améliorer la compréhension de la parole et du langage dans les chatbots IA, les assistants virtuels, les outils d’analyse de données IA, etc. Cela conduira en outre à des interactions plus conversationnelles et réactives.
Informatique économe en énergie
L’IoT et l’IIoT nécessitent des ordinateurs de très petite taille dotés de capacités de traitement locales avec le moins d’énergie possible. La technologie informatique neuromorphique permettra aux développeurs de matériel IoT de produire des gadgets plus efficaces et plus intelligents pour contrôler les maisons, les bureaux et les installations industrielles.
A lire aussi : IIoT vs IoT : différences et similitudes
La cyber-sécurité
Dans les écosystèmes de cybersécurité et de confidentialité des données Internet, l’informatique neuromorphique peut faciliter la détection des anomalies en analysant les modèles de trafic réseau. Ainsi, ces systèmes identifieront plus efficacement les menaces potentielles pour la sécurité.
Ressources d’apprentissage
#1. Réseaux de neurones en Python à partir de zéro : Udemy
Ce Udemy cours sur les réseaux de neurones en Python vous offre une expérience pratique de l’informatique neuromorphique et de l’apprentissage automatique. Il vous apprend à programmer des réseaux de neurones à partir de zéro en Python simple.
Le cours vous présentera les couches cachées et les fonctions d’activation pour développer des réseaux plus utiles. Il vous aide 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 gratuit Cours en ligne est disponible via YouTube et vous pouvez y accéder à l’heure qui vous convient. La durée du cours est supérieure à une demi-heure.
Il est divisé en plusieurs sections, telles que 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, Limites de calcul, etc.
#3. Principes et organisation du calcul neuromorphique
En lisant ce livre, vous apprendrez les principes et l’organisation de l’informatique neuromorphique. Il se concentre également sur les techniques de construction de matériel évolutif tolérant aux pannes pour les réseaux neuronaux dotés de capacités d’apprentissage.
En plus de partager un aperçu des systèmes informatiques neuromorphiques, il vous permet d’explorer les bases des réseaux de neurones artificiels. Le livre traite également des neurones artificiels et de l’évolution. De plus, vous apprendrez les méthodes de mise en œuvre des réseaux de neurones dans diverses approches, telles que les modèles de neurones, les technologies de stockage et les réseaux de communication inter-neurones.
Cette ressource s’avérera bénéfique pour ceux qui souhaitent développer un système neuromorphique efficace dans le matériel. D’autres thèmes abordés dans ce livre sont les défis liés à la construction d’une architecture de réseau neuronal à pointe, les technologies de mémoire émergentes, l’architecture de système neuromorphique, etc.
#4. Informatique neuromorphique et au-delà : parallèle, approximation, mémoire proche et quantique
Ce livre propose une discussion comparative sur certaines nouvelles tendances telles que l’informatique neuromorphique, approximative, en mémoire, parallèle et quantique qui peuvent vous aider à surmonter les limites de la loi de Moore.
Cette ressource présente l’utilisation des paradigmes mentionnés ci-dessus pour améliorer la capacité informatique. Cela aide particulièrement les développeurs lorsqu’ils sont confrontés à des limitations d’évolutivité dues à l’augmentation de la puissance de calcul. De plus, ce livre fournit un aperçu de l’état de l’art de l’informatique neuromorphique et des détails essentiels d’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 catégories différentes de professionnels : le scientifique, l’architecte informatique et le concepteur d’algorithmes.
Peu importe d’où vous venez, cela vous permet de comprendre les concepts de diverses disciplines et d’apprécier le domaine. En dehors de cela, la ressource se concentre 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.
Après avoir lu ce livre, les ingénieurs neuromorphiques découvriront les différents aspects de l’intelligence cognitive.
#6. Systèmes informatiques neuromorphiques pour l’industrie 4.0
À partir de ce livre, vous découvrirez le 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 d’en apprendre davantage sur ce domaine dynamique.
Que vous soyez étudiant, scientifique, chercheur ou académicien, il constituera pour vous une ressource essentielle.
#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 présente une discussion complète 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 nettement plus efficaces en termes d’énergie que le matériel neuronal et les GPU, ils ne sont pas plus précis que les autres.
#2. Manque de références définies
Ce domaine de recherche n’a pas de références clairement définies pour les performances et les problèmes de défis communs. Par conséquent, l’évaluation des performances et de l’efficacité des ordinateurs neuromorphiques est assez difficile.
#3. Limites du logiciel
Le logiciel de calcul neuromorphique est encore à la traîne par rapport au matériel. Les chercheurs utilisent toujours les logiciels et algorithmes destinés au matériel von Neumann, ce qui limite les résultats aux approches standards.
#4. Difficulté d’utilisation
Sauf si vous êtes un expert, vous ne pouvez pas utiliser d’ordinateurs neuromorphiques. De plus, les experts n’ont pas créé d’outils et de langages faciles à utiliser pour que tout le monde puisse les utiliser.
Informatique neuromorphique : considérations éthiques
Lorsque nous discutons de l’informatique neuromorphique, nous ne devons pas ignorer les considérations éthiques. Il existe toujours un risque d’abus de cette technologie. Il peut être utilisé pour générer de fausses images et vidéos dans le but de diffuser des informations erronées, d’induire les gens en erreur et d’influencer la perception du public.
Cela pourrait également être la cause de problèmes de confidentialité de la part des individus. S’il collecte les données des utilisateurs sans consentement ni connaissance pour traiter d’énormes quantités de données, cela suscitera sûrement des inquiétudes. En dehors de cela, l’informatique neuromorphique pourrait hériter des biais des données d’entraînement. Si cela se produit, l’informatique neuromorphique peut produire des résultats injustes ou discriminatoires.
L’avenir de l’informatique neuromorphique
L’informatique neuromorphique est capable de révolutionner la manière dont différents appareils communiquent entre eux. Avec son aide, vous pouvez vous attendre à disposer à l’avenir d’une informatique économe en énergie et inspirée du cerveau.
Avec l’aide des algorithmes d’IA, les appareils apprendront les uns des autres et deviendront plus réactifs aux changements. En conséquence, les architectures de réseau deviendront plus efficaces et traiteront les données plus rapidement.
Actuellement, il peut effectuer des tâches de détection et de perception. Cependant, vous pouvez vous attendre à ce qu’il transforme les domaines de l’IA, de la robotique et de la santé avec des appareils plus rapides et plus intelligents. Avec l’innovation dans les secteurs connexes, vous pouvez vous attendre à des progrès matériels et logiciels dans l’informatique neuromorphique.
Ensuite, consultez notre article détaillé sur l’informatique ambiante.
