• Ingénierie: la modélisation d'une synapse artificielle capable d'apprendre de manière autonome va permettre l'élaboration de systèmes intelligents plus complexes! ____¤201704

     

    Une étude, dont les résultats intitulés «Learning through ferroelectric domain dynamics in solid-state synapses» ont été publiés dans la revue Nature communications, rapporte à la création sur une puce électronique d'une synapse artificielle capable d'apprendre de manière autonome. Comme ce dispositif a été modélisé, cette réalisation constitue une avancée fondamentale dans l'élaboration de circuits plus complexes (IA).

     

    Soulignons tout d'abord que, grâce au biomimétisme qui s'inspire du fonctionnement du cerveau dans lequel le processus d'apprentissage est lié à nos synapses qui assurent la connexion entre les neurones, on parvient à concevoir «des machines de plus en plus intelligentes» via des algorithmes. Cependant, ce procédé «est très gourmand en énergie». Pour sa part, l'étude ici présentée ouvre la voie à la création d'un réseau de synapses de «systèmes intelligents moins dépensiers en temps et en énergie».



    Le principe de l'amélioration de l'apprentissage découle de ce que plus une synapse est stimulée, plus sa liaison avec les neurones se renforce. C'est en s'inspirant de cette observation que le memristor, une synapse artificielle, a été conçu: c'est plus précisément «un nano composant électronique formé d'une fine couche ferroélectrique prise en sandwich entre deux électrodes» qui «peut ajuster sa résistance sous l'action d'impulsions électriques similaires à celles des neurones» («si la résistance est faible, la liaison synaptique est forte, si la résistance est forte, la liaison est faible»).



    Alors que jusqu'ici «le fonctionnement de ces dispositifs restait largement incompris», cette étude présente, pour la première fois, «un modèle physique permettant d'anticiper son fonctionnement», ce qui «va permettre de créer des systèmes plus complexes, comme un ensemble de neurones artificiels interconnectés par ces memristors». En premier lieu, cette découverte va être exploitée, dans le cadre du projet européen ULPEC H2020, «pour la reconnaissance de forme en temps réel issue d'une caméra innovante».

     

     


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