Comment la modélisation du cerveau humain peut aider à améliorer les ordinateurs

Dans la quête de fabriquer des machines capables de penser comme un humain ou de résoudre des problèmes surhumains, il semble que notre cerveau fournisse le meilleur plan.

Les scientifiques ont longtemps cherché à imiter le fonctionnement du cerveau à l’aide de logiciels appelés réseaux de neurones et de matériel tel que des puces neuromorphiques.

Le mois dernier nous avons signalé sur les tentatives de fabrication des premiers ordinateurs neuromorphes quantiques utilisant un composant, appelé memristor quantique, qui présentait une mémoire en simulant le déclenchement des neurones d’un cerveau.

En empruntant une voie plus cronenbergienne, Elon Musk (et d’autres) expérimentent des puces de câblage dur dans le réseau neuronal d’une personne pour contrôler à distance la technologie via les ondes cérébrales.

Maintenant, des informaticiens de l’Université de Graz en Autriche ont démontré comment les puces neuromorphes peuvent exécuter des algorithmes d’IA en utilisant seulement une fraction de l’énergie consommée par les puces ordinaires. Encore une fois, c’est l’élément mémoire de la puce qui a été remodelé sur le cerveau humain et s’est avéré jusqu’à 1000 fois plus économe en énergie que les approches conventionnelles.

Comme expliqué dans le journal Sciences les réseaux actuels de mémoire longue à court terme (LSTM) fonctionnant sur des puces informatiques conventionnelles sont très précis. Mais les puces sont gourmandes en énergie. Pour traiter des bits d’information, ils doivent d’abord récupérer des bits individuels de données stockées, les manipuler, puis les renvoyer au stockage. Et puis répétez cette séquence encore et encore et encore.

À l’Université de Graz, ils ont essayé de reproduire un mécanisme de stockage de la mémoire dans notre cerveau appelé courants post-hyperpolarisants (AHP). En intégrant un modèle de déclenchement de neurones AHP dans un logiciel de réseau de neurones neuromorphes, le tesam de Graz a exécuté le réseau à travers deux tests d’IA standard.

Le premier défi consistait à reconnaître un  » 3  » manuscrit dans une image divisée en centaines de pixels individuels. Ici, ils ont constaté que lorsqu’ils étaient exécutés sur l’une des puces neuromorphes Loihi d’Intel, leur algorithme était jusqu’à 1000 fois plus économe en énergie que les algorithmes de reconnaissance d’images basés sur LSTM exécutés sur des puces conventionnelles.

Un deuxième test, dans lequel l’ordinateur devait répondre à des questions sur la signification d’histoires jusqu’à 20 phrases, la configuration neuromorphique était jusqu’à 16 fois plus efficace que les algorithmes exécutés sur des processeurs informatiques conventionnels, rapportent les auteurs dans Nature Intelligence Artificielle.

Comme toujours, nous sommes à la périphérie de la percée qui a un impact réel sur le monde. Les puces neuromorphes ne seront pas disponibles dans le commerce avant un certain temps, mais des algorithmes d’IA avancés pourraient aider ces puces à prendre pied sur le marché.

”À tout le moins, cela aiderait à accélérer les systèmes d’IA », déclare Anton Arkhipov, neuroscientifique en informatique à l’Institut Allen s’adressant à Science.

Le chef de projet de l’Université de Graz, Wolfgang Maass, spécule que la percée pourrait conduire à de nouvelles applications, telles que des assistants numériques IA qui non seulement invitent quelqu’un avec le nom d’une personne sur une photo, mais leur rappellent également où ils se sont rencontrés et racontent des histoires de leur passé ensemble.

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