Fred1208 Lun 9 Sep 2013 - 12:01Source : Usine Nouvelle septembre 2013
A la croisée de neurosciences et des nanotechnologies, des circuits électroniques imitent le fonctionnement du cerveau pour réaliser des tâches mal prises en compte par les ordinateurs.
Des milliards de petits processeurs (des neurones) et bien plus encore d'interconnexions, le tout contenu dans le volume d'un peu plus d'un litre et consommant aussi peu d'énergie qu'une lampe de 20 à 40 watts..A lui seul, le cerveau humain fait bien mieux que tous les superordinateurs, qui alignent un nombre toujours plus impressionnants de processeurs, mais au prix d'une consommation énergétique effrénée en occupant des salles entières ! Les informaticiens envient depuis longtemps le cerveau pour son efficacité dans certaines tâches, comme identifier un visage en quelques millisecondes, où son aptitude à l'apprentissage. D'où l'idée qui arrive aujourd'hui à maturité, de transposer dans des circuits électroniques la manière dont le cerveau traite l'information. "Les neurosciences qui ont fait progresser la compréhension du fonctionnement du cerveau, et le développement des nanotechnologies, qui permet de réaliser des dispositifs très intégrés, ont relancé les recherches sur les réseaux de neurones artificiels" affirme Christian Gamrat, chercheur au CEA.
Ordinateurs neuromorphiques
En Europe, le projet Human brain est plutôt axé sur l'élucidation du fonctionnement du cerveau humain, mais fédère aussi les recherches sur les circuits "neuromorphiques". Doté d'un budget d'un milliard d'euros sur 10 ans, il doit permettre la construction de deux grands ordinateurs neuromorphiques. Aux USA, le projet Synapse, financé par la défende (Darpa) et piloté par IBM, vise, lui, la réalisation d'un système avec des puces comprenant des millions de neurones. Certaines start-up, comme l'américain Brain corporation (Qui travaille avec Qualcomm) ou le Frrançais Global Sensing ont des objectifs plus ciblés. Elles veulent embarquer des circuits neuromorphiques dans des systèmes de vidéosurveillance intelligents, de tri d'objets robotisé, de contrôle de moteur..
Des projets toujours très innovants, car vouloir imiter, dans le silicium, le fonctionnement des cellules nerveuses biologiques, oblige à tout revoir. Dans un ordinateur, mémoires et unités de traitement sont séparées, alors que dans le système nerveux, les deux fonctions sont imbriquées. L'ordinateur fonctionne à la cadence donnée par une horloge (la fréquence du processeur), alors que dans le cerveau, c'est l'arrivée des données qui déclenche les traitements. L'informatique traite tout en numérique, (codage en 0 ou 1), tandis que le cerveau utilise un mélange complexe de numérique et d'analogique (l'intensité des signaux joue un rôle). Parmi les circuits neuromorphiques, certains ont fait le choix de rester dans le "tout numérique", d'autres choisissent d'introduire des parties analogiques, plus proches de la réalité biologique. "Les systèmes purement numériques ont l'avantage d'une plus grande flexibilité, car ils sont programmables. Les systèmes hybrides (analogiques / numériques)peuvent être plus compacts et économes en énergie" résume Giacomo Indiveri, qui dirige une équipe sur les systèmes neuromorphiques à l'institut de neuro-informatique de l'Ecole polytechnique fédérale de Zurich.
Coté "pur numérique", le projet Synapse, pour lequel IBM a annoncé cet été un ensemble de logiciels facilitant la programmation des puces neuronales. Mais aussi le système Spinnaker de l'université de Manchester, aujourd'hui partie prenante de l' Human brain. L'unité de base des britanniques est une puce qui contient 18 cœurs de processeur ARM (un concurrent d'Intel), associée à une puce mémoire. Chaque unité peut simuler différents modèles de neurones et de synapses : jusqu'à 1 000 neurones, si le modèle est simple. Un juxtaposant les unités sur une carte électronique, puis les cartes, l'objectif de Human brain est de bâtir une machine qui comprendra 1 million de cœurs de processeurs ARM.
Codage par impulsions
Quant à l'option "hybride", elle est poussée par la volonté de mimer physiquement la façon dont procèdent les neurones biologiques. Ainsi, le déclenchement d'un neurone étant lié à la migration d'ions à travers sa membrane et au changement de potentiel électrique que cela induit, il était tentant d'essayer de reproduire ce phénomène avec les flux d'électrons dans les transistors, au lieu de se limiter à prendre en compte leur position "on" ou "off". Les chercheurs s'efforcent aussi de mieux s'inspirer de la manière dont l'information est codée dans le cerveau, c'est le "codage par impulsions" qui tient compte de la durée entre les impulsions reçues par un neurone, du moment que ces impulsions arrivent..
En fonction de l'ambition du projet de l'application visée, les chercheurs mettent en place des modèles de neurones plus ou moins élaborés, dosent la part d'analogique et de numérique et choisissent les technologies électroniques associées. Human brain prévoit la construction d'un deuxième ordinateur qui comprendra 4 millions de neurones et 1 milliard de synapses. "Les cœurs de traitement seront analogiques, tandis que les communications seront numériques", précise Karlheinz Meier, qui dirige les recherches sur les systèmes neuromorphiques à l'université d'Heidelberg et codirige le projet Human brain avec Henry Markram, à l'école polytechnique fédérale de Lausanne.
Pour aller plus loin dans le biomimétisme et dans l'intégration, plusieurs équipes (du CEA de Saclay, à l'IMS de Bordeaux..), cherchent à modéliser physiquement les synapses (le contact entre les neurones). Les chercheurs utilisent en particulier des memristors.Ces composants électroniques élémentaires, récemment inventés (2008), ont la particularité d'avoir une résistance électrique qui change suivant le courant qu'on lui applique. Comme les synapses, ils gardent une mémoire de l'impulsion qu'ils ont reçue. Pendant que la technologie de base continue d'évoluer, de grands systèmes neuromorphiques vont se construire. Les études qu'ils permettront, notamment avec le projet Human brain, feront progresser les connaissances sur le cerveau. Ce qui en retour, devrait donner de nouvelles pistes pour de futurs ordinateurs neuromorphiques.
Un circuit connecté au vivant
L'équipe bioélectronique du laboratoire IMS (CNRS Université de Bordeaux), crée des réseaux de neurones inspirés du vivant pour les intégrer dans un organisme à des fins thérapeutiques. Le groupe développe ainsi de petits réseaux sur des circuits numériques dédiés (ASIC, FPGA), munis d'interfaces analogiques pour la connexion avec des cellules vivantes. "L'objectif est que le réseau de neurones artificiels soit un leurre pour le vivant" indique Sylvie Renaud, qui dirige l'équipe bioélectronique. Un projet consiste à reconnecter deux parties d'une moelle épinière sectionnée (chez un rat) par un réseau artificiel, afin de rétablir l'activité fonctionnelle de l'organe. Pour ce type d'applications, les circuits neuromorphiques contiennent peu de neurones, ils n'ont pas besoin d'être très intégrés; en revanche, ils fonctionnent suivant un modèle biophysique complexe, aussi proche que possible de la biologie.
A la croisée de neurosciences et des nanotechnologies, des circuits électroniques imitent le fonctionnement du cerveau pour réaliser des tâches mal prises en compte par les ordinateurs.
Des milliards de petits processeurs (des neurones) et bien plus encore d'interconnexions, le tout contenu dans le volume d'un peu plus d'un litre et consommant aussi peu d'énergie qu'une lampe de 20 à 40 watts..A lui seul, le cerveau humain fait bien mieux que tous les superordinateurs, qui alignent un nombre toujours plus impressionnants de processeurs, mais au prix d'une consommation énergétique effrénée en occupant des salles entières ! Les informaticiens envient depuis longtemps le cerveau pour son efficacité dans certaines tâches, comme identifier un visage en quelques millisecondes, où son aptitude à l'apprentissage. D'où l'idée qui arrive aujourd'hui à maturité, de transposer dans des circuits électroniques la manière dont le cerveau traite l'information. "Les neurosciences qui ont fait progresser la compréhension du fonctionnement du cerveau, et le développement des nanotechnologies, qui permet de réaliser des dispositifs très intégrés, ont relancé les recherches sur les réseaux de neurones artificiels" affirme Christian Gamrat, chercheur au CEA.
Ordinateurs neuromorphiques
En Europe, le projet Human brain est plutôt axé sur l'élucidation du fonctionnement du cerveau humain, mais fédère aussi les recherches sur les circuits "neuromorphiques". Doté d'un budget d'un milliard d'euros sur 10 ans, il doit permettre la construction de deux grands ordinateurs neuromorphiques. Aux USA, le projet Synapse, financé par la défende (Darpa) et piloté par IBM, vise, lui, la réalisation d'un système avec des puces comprenant des millions de neurones. Certaines start-up, comme l'américain Brain corporation (Qui travaille avec Qualcomm) ou le Frrançais Global Sensing ont des objectifs plus ciblés. Elles veulent embarquer des circuits neuromorphiques dans des systèmes de vidéosurveillance intelligents, de tri d'objets robotisé, de contrôle de moteur..
Des projets toujours très innovants, car vouloir imiter, dans le silicium, le fonctionnement des cellules nerveuses biologiques, oblige à tout revoir. Dans un ordinateur, mémoires et unités de traitement sont séparées, alors que dans le système nerveux, les deux fonctions sont imbriquées. L'ordinateur fonctionne à la cadence donnée par une horloge (la fréquence du processeur), alors que dans le cerveau, c'est l'arrivée des données qui déclenche les traitements. L'informatique traite tout en numérique, (codage en 0 ou 1), tandis que le cerveau utilise un mélange complexe de numérique et d'analogique (l'intensité des signaux joue un rôle). Parmi les circuits neuromorphiques, certains ont fait le choix de rester dans le "tout numérique", d'autres choisissent d'introduire des parties analogiques, plus proches de la réalité biologique. "Les systèmes purement numériques ont l'avantage d'une plus grande flexibilité, car ils sont programmables. Les systèmes hybrides (analogiques / numériques)peuvent être plus compacts et économes en énergie" résume Giacomo Indiveri, qui dirige une équipe sur les systèmes neuromorphiques à l'institut de neuro-informatique de l'Ecole polytechnique fédérale de Zurich.
Coté "pur numérique", le projet Synapse, pour lequel IBM a annoncé cet été un ensemble de logiciels facilitant la programmation des puces neuronales. Mais aussi le système Spinnaker de l'université de Manchester, aujourd'hui partie prenante de l' Human brain. L'unité de base des britanniques est une puce qui contient 18 cœurs de processeur ARM (un concurrent d'Intel), associée à une puce mémoire. Chaque unité peut simuler différents modèles de neurones et de synapses : jusqu'à 1 000 neurones, si le modèle est simple. Un juxtaposant les unités sur une carte électronique, puis les cartes, l'objectif de Human brain est de bâtir une machine qui comprendra 1 million de cœurs de processeurs ARM.
Codage par impulsions
Quant à l'option "hybride", elle est poussée par la volonté de mimer physiquement la façon dont procèdent les neurones biologiques. Ainsi, le déclenchement d'un neurone étant lié à la migration d'ions à travers sa membrane et au changement de potentiel électrique que cela induit, il était tentant d'essayer de reproduire ce phénomène avec les flux d'électrons dans les transistors, au lieu de se limiter à prendre en compte leur position "on" ou "off". Les chercheurs s'efforcent aussi de mieux s'inspirer de la manière dont l'information est codée dans le cerveau, c'est le "codage par impulsions" qui tient compte de la durée entre les impulsions reçues par un neurone, du moment que ces impulsions arrivent..
En fonction de l'ambition du projet de l'application visée, les chercheurs mettent en place des modèles de neurones plus ou moins élaborés, dosent la part d'analogique et de numérique et choisissent les technologies électroniques associées. Human brain prévoit la construction d'un deuxième ordinateur qui comprendra 4 millions de neurones et 1 milliard de synapses. "Les cœurs de traitement seront analogiques, tandis que les communications seront numériques", précise Karlheinz Meier, qui dirige les recherches sur les systèmes neuromorphiques à l'université d'Heidelberg et codirige le projet Human brain avec Henry Markram, à l'école polytechnique fédérale de Lausanne.
Pour aller plus loin dans le biomimétisme et dans l'intégration, plusieurs équipes (du CEA de Saclay, à l'IMS de Bordeaux..), cherchent à modéliser physiquement les synapses (le contact entre les neurones). Les chercheurs utilisent en particulier des memristors.Ces composants électroniques élémentaires, récemment inventés (2008), ont la particularité d'avoir une résistance électrique qui change suivant le courant qu'on lui applique. Comme les synapses, ils gardent une mémoire de l'impulsion qu'ils ont reçue. Pendant que la technologie de base continue d'évoluer, de grands systèmes neuromorphiques vont se construire. Les études qu'ils permettront, notamment avec le projet Human brain, feront progresser les connaissances sur le cerveau. Ce qui en retour, devrait donner de nouvelles pistes pour de futurs ordinateurs neuromorphiques.
Un circuit connecté au vivant
L'équipe bioélectronique du laboratoire IMS (CNRS Université de Bordeaux), crée des réseaux de neurones inspirés du vivant pour les intégrer dans un organisme à des fins thérapeutiques. Le groupe développe ainsi de petits réseaux sur des circuits numériques dédiés (ASIC, FPGA), munis d'interfaces analogiques pour la connexion avec des cellules vivantes. "L'objectif est que le réseau de neurones artificiels soit un leurre pour le vivant" indique Sylvie Renaud, qui dirige l'équipe bioélectronique. Un projet consiste à reconnecter deux parties d'une moelle épinière sectionnée (chez un rat) par un réseau artificiel, afin de rétablir l'activité fonctionnelle de l'organe. Pour ce type d'applications, les circuits neuromorphiques contiennent peu de neurones, ils n'ont pas besoin d'être très intégrés; en revanche, ils fonctionnent suivant un modèle biophysique complexe, aussi proche que possible de la biologie.
