Des chercheurs japonais présentent un nouveau transistor qui pourrait rendre le matériel neuromorphique pratique pour l’informatique de l’intelligence artificielle.
Le domaine de l’informatique neuromorphique développe des systèmes qui imitent l’architecture et la puissance de calcul du cerveau humain. L’un des éléments de ces systèmes est ce que l’on appelle les « réservoirs », qui imitent les réseaux neuronaux et devraient un jour répondre à l’énorme demande de puissance et de vitesse de calcul dans la recherche et le développement en matière d’intelligence artificielle.
L’idée des réservoirs dans l’informatique neuromorphique vient du concept d’informatique de réservoir. L’informatique à réservoir est un cadre de réseau neuronal récurrent (RNN) dans lequel la couche récurrente (le « réservoir ») est générée de manière aléatoire et ne subit pas d’entraînement. Au lieu de cela, seuls les poids de sortie sont mis à jour par l’apprentissage, ce qui simplifie le processus de formation et le rend plus efficace.
Dans l’informatique neuromorphique, ces réservoirs peuvent être mis en œuvre sur différents substrats tels que des circuits électroniques analogiques, des systèmes optoélectroniques ou des systèmes mécaniques. Dans ce contexte, on parle d' »informatique à réservoir physique ».
Ces réservoirs se comportent comme des réseaux neuronaux qui évoluent dans le temps en fonction de l’interaction et du traitement des données d’entrée, et sont donc capables de transformer les données en représentations à haute dimension adaptées à des tâches complexes telles que la reconnaissance d’objets. En pratique, toutefois, ces systèmes nécessitent un grand nombre d’états de réservoir, ce qui est difficile à réaliser avec le matériel actuel.
Un nouveau transistor double les états du réservoir
Pour résoudre les problèmes de compatibilité, de performance et d’intégration de ces systèmes de mémoire, des chercheurs japonais ont mis au point un nouveau transistor. Selon l’équipe, ce développement ouvre de nouvelles possibilités pour l’informatique neuromorphique à haute performance.
Le nouveau transistor de l’équipe, appelé transistor à réservoir ionique, peut générer un nombre record d’états de réservoir. Selon l’équipe, le transistor utilise un électrolyte dans lequel les ions lithium se déplacent rapidement, créant deux flux de courant de sortie et doublant effectivement le nombre d’états de réservoir.
En outre, les différences de vitesse de transport des ions dans le canal et l’électrolyte entraînent un retard entre deux courants, le courant de drain et le courant de grille. Ce délai permet au système de stocker brièvement des informations provenant d’entrées précédentes et de les utiliser pour des opérations futures, ce qui est une condition essentielle pour les mémoires physiques.
Lors des essais, ce dispositif a surpassé d’autres technologies similaires, telles que les memristors, et s’est avéré très précis pour faire des prédictions basées sur des données d’entrée et de sortie antérieures. Selon le professeur associé Tohru Higuchi de l’université des sciences de Tokyo (TUS), ce système pourrait devenir une « technologie polyvalente qui sera mise en œuvre à l’avenir dans un large éventail d’appareils électroniques, notamment les ordinateurs et les téléphones portables ».
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