Informatique Neuromorphique
L'informatique neuromorphique est le processus par lequel les ordinateurs sont conçus et construits pour imiter la structure et la fonction du cerveau humain, dans le but d'utiliser des neurones et des synapses artificiels pour traiter les informations de cette manière.
Les ordinateurs neuromorphiques utilisent des neurones et des synapses artificiels pour imiter la façon dont le cerveau humain traite l'information, leur permettant de résoudre des problèmes, de reconnaître des modèles et de prendre des décisions plus rapidement et plus efficacement que les ordinateurs couramment utilisés aujourd'hui.
Le domaine de l’informatique neuromorphique est encore relativement nouveau. Hormis les recherches menées par les universités, les gouvernements et les grandes entreprises technologiques comme IBM et Intel Labs, il a très peu d’applications concrètes. Malgré tout, l’informatique neuromorphique s’avère très prometteuse, notamment dans des domaines tels que l’informatique de pointe, les voitures autonomes, l’informatique cognitive et d’autres applications de l’IA. , la rapidité et l’efficacité sont cruciales.
Aujourd’hui, les calculs d’IA les plus volumineux doublent de taille tous les trois à quatre mois, a déclaré Kwabena Boahen, professeur à Stanford et expert en informatique neuromorphique. De nombreux experts pensent que l’informatique neuromorphique peut dépasser les limites de la loi de Moore.,La loi de Moore ne fait que doubler les données tous les deux ans.
En quoi l'informatique neuromorphique diffère de l'informatique traditionnelle
L'architecture informatique neuromorphique est différente de l'architecture informatique traditionnelle couramment utilisée aujourd'hui, connue sous le nom d'architecture von Neumann.
Les ordinateurs Von Neumann traitaient les informations en binaire, ce qui signifie que toutes les données étaient soit 1, soit 0. Ils sont de nature séquentielle et il existe une distinction claire entre le traitement des données (sur le processeur) et le stockage en mémoire (RAM).
Les ordinateurs neuromorphiques, quant à eux, peuvent disposer de millions de neurones et de synapses artificiels, traitant différentes informations simultanément. Cela donne au système beaucoup plus d’options de calcul qu’un ordinateur von Neumann. Les ordinateurs neuromorphiques intègrent également plus étroitement la mémoire et le traitement, accélérant ainsi les tâches gourmandes en données.
Pendant des décennies, les ordinateurs von Neumann sont restés la norme et ont été utilisés pour des applications allant du traitement de texte aux simulations scientifiques. Mais ils sont inefficaces sur le plan énergétique et rencontrent souvent des goulots d’étranglement en matière de transfert de données qui dégradent les performances. Au fil du temps, l’architecture von Neumann deviendra de plus en plus difficile à fournir les augmentations de puissance de calcul dont nous avons besoin. Cela a incité les chercheurs à rechercher des architectures alternatives telles que neuromorphiques et quantiques.
Avantages de l'informatique neuromorphique
L’informatique neuromorphique offre un large éventail d’avantages qui en font un ajout transformateur au paysage informatique avancé.
Plus rapide que l'informatique traditionnelle
Les systèmes neuromorphiques sont conçus pour imiter plus fidèlement les propriétés électriques des neurones réels, ce qui peut accélérer les calculs et réduire la consommation d'énergie.
Bon en reconnaissance de formes
Parce que les ordinateurs neuromorphiques traitent l’information de manière massivement parallèle, ils sont particulièrement efficaces pour reconnaître des modèles. D’une manière générale, cela signifie qu’ils sont également efficaces pour détecter les anomalies, ce qui est utile dans tous les domaines, de la cybersécurité à la surveillance de la santé, a déclaré Danielescu d’Accenture Labs.
Capable d'apprendre rapidement
Les ordinateurs neuromorphiques sont également conçus pour apprendre en temps réel et s’adapter aux changements de stimuli, tout comme le font les humains, en modifiant la force des connexions entre les neurones en fonction de l’expérience. Cette polyvalence est utile dans les applications qui nécessitent un apprentissage continu et une prise de décision rapide, qu’il s’agisse d’apprendre à un robot à fonctionner sur une chaîne de montage ou de permettre à une voiture de conduire de manière autonome dans une rue animée de la ville.
Haute efficacité et économie d'énergie
L’un des avantages les plus importants de l’informatique neuromorphique est son efficacité énergétique, ce qui est particulièrement bénéfique pour la fabrication de l’IA.
Les ordinateurs neuromorphiques peuvent traiter et stocker des données ensemble sur chaque neurone individuel, plutôt que d'avoir une zone séparée pour chaque neurone comme dans l'architecture de von Neumann. Ce traitement parallèle permet d’effectuer plusieurs tâches simultanément, de les terminer plus rapidement et en utilisant moins d’énergie. Un réseau neuronal à pics n'effectue des calculs qu'en réponse à un pic, ce qui signifie que seule une petite fraction des neurones du système consomme de l'énergie à un moment donné, tandis que le reste reste inactif.