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Cerveau sur puce

SOPHIE EUSTACHE

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Pour surmonter la fin annoncée de la loi de Moore et continuer à gagner en puissance de calcul, industriels et universitaires se tournent vers le cerveau. On assiste à une résurgence de la recherche pour développer ces réseaux de neurones artificiels sous forme de transistor.

Le cerveau, c'est l'ordinateur idéal ! Il consomme moins d'énergie qu'une ampoule de 25 watts, affiche un volume inférieur à une bouteille de 2 litres et une puissance de calcul digne d'un supercalculateur. Son fonctionnement en parallèle lui permet de résoudre rapidement des problèmes complexes, de reconnaître un visage instantanément ou de décomposer un nombre en chiffres premiers. Depuis plusieurs années, ces performances ont inspiré les chercheurs pour dépasser la loi de Moore et inventer une nouvelle électronique. Leur but ? Imiter le cerveau pour mettre au point des ordinateurs plus efficaces, aptes à effectuer des tâches face auxquelles les ordinateurs classiques s'avèrent impuissants.

Approcher la puissance de calcul du cerveau

La quête est ancienne mais elle semble avoir trouvé un second souffle ces derniers mois. Fin décembre, Qualcomm a ainsi annoncé le développement de son premier « neural processing unit » (NPU). Un an auparavant, Intel dévoilait sa puce neuromorphique. Quant à Google, il a reconnu qu'il planchait également sur le sujet pour améliorer ses technologies de recherche et reconnaître des formes et des personnes dans les vidéos Youtube. « Il y a une résurgence de la recherche pour développer des réseaux de neurones artificiels », confirme Julie Grollier, chercheuse au sein du laboratoire mixte CNRS-Thales qui travaille sur les memristors.

Concrètement, pour approcher la puissance de calcul du cerveau et sa capacité d'apprentissage, les chercheurs tentent de reconstituer brique par brique notre organe. La technologie CMOS (utilisée aussi comme capteur d'image dans nos appareils photos numériques) joue ainsi le rôle des neurones. Et les memristors endossent, eux, la fonction de synapses, en assurant la transmission d'informations entre deux neurones. Mis au point par HP en 2008, ce composant non-volatile et non-linéaire a permis de réduire le nombre de transistors utilisé jusque-là pour simuler les synapses. « Le memristor est une toute petite résistance qui devient plus ou moins conductrice quand une tension est appliquée à ses bornes. La tension affecte le dispositif et déplace les atomes, donc l'information », détaille Julie Grollier. L'enjeu de ces recherches aujourd'hui est de réussir à faire travailler ensemble et de manière cohérente les memristors et CMOS et d'intégrer sur une puce un réseau neuronal.

La société Global Sensing a relevé ce défi en développant une puce neuronale, la Smart Neurocam. Elle n'embarque que 1 024 neurones (contre 100 milliards pour un cerveau humain) mais elle[…]

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