L’informatique neuromorphique aura un impact sur la 5G d’ici trois à cinq ans

Alors que la loi de Moore commence à atteindre ses limites, l'informatique neuromorphique devient un catalyseur pour les futurs développements matériels.

La capacité du cerveau humain à traiter d’énormes quantités d’informations tout en consommant un minimum d’énergie a longtemps fasciné les scientifiques. Dans le domaine de l’informatique à base de silicium, une telle efficacité n’a jamais été possible. Le traitement de gros volumes de données nécessite des quantités massives d’énergie électrique. De plus, lorsque l’intelligence artificielle (IA) et ses cousins ​​l’apprentissage en profondeur et l’apprentissage automatique entrent en jeu, le problème s’aggrave de manière exponentielle.

Les nouvelles conceptions de puces neuromorphiques peuvent changer tout cela.

La première génération d’IA était basée sur des règles et une logique classique émulée pour tirer des conclusions raisonnées dans un domaine de problème spécifique et étroitement défini. Il était bien adapté au suivi des processus et à l’amélioration de l’efficacité, par exemple. La deuxième génération actuelle est largement concernée par la détection et la perception, comme l’utilisation de réseaux d’apprentissage en profondeur pour analyser le contenu d’une image vidéo. Une prochaine génération étendra l’IA dans des domaines qui correspondent à la cognition humaine, tels que l’interprétation et l’adaptation autonome. Ceci est essentiel pour surmonter la soi-disant «fragilité» des solutions d’IA basées sur la formation et l’inférence des réseaux neuronaux, qui dépendent de vues littérales et déterministes d’événements qui manquent de contexte et de compréhension du bon sens.

Intel

L’IA de nouvelle génération doit être capable de résoudre des situations et des abstractions nouvelles pour automatiser les activités humaines ordinaires. Intel Labs mène des recherches en informatique qui contribuent à cette troisième génération d’IA. Les domaines d’intervention clés incluent le calcul neuromorphique, qui consiste à émuler la structure neuronale et le fonctionnement du cerveau humain, ainsi que le calcul probabiliste, qui crée des approches algorithmiques pour gérer l’incertitude, l’ambiguïté et la contradiction dans le monde naturel.

L’ingénierie neuromorphique également connue sous le nom de calcul neuromorphique est un concept développé par Carver Mead à la fin des années 1980, décrivant l’utilisation de systèmes d’intégration à très grande échelle (VLSI) contenant des circuits analogiques pour imiter les architectures neuro-biologiques présentes dans le système nerveux.

Marché

Le calcul neuromorphique imite le cerveau humain à l’aide de réseaux de neurones (SNN) et de memristors. Il offre un calcul en temps réel à faible consommation d’énergie qui permet aux utilisateurs de réaliser le rêve d’appareils auto-apprenants et écoénergétiques. Les technologies émergentes telles que l’intelligence artificielle (IA), l’Internet des objets (IoT) et les appareils de périphérie exigent une nouvelle architecture matérielle capable d’évoluer et d’effectuer des calculs accélérés avec une faible consommation d’énergie.

Bien qu’elles n’en soient encore qu’à leurs balbutiements, les puces neuromorphiques ont le potentiel de façonner des solutions informatiques et de communication de nouvelle génération allant de la robotique à l’IoT de pointe. Être accepté comme une technologie de puce grand public peut sembler une possibilité lointaine, mais ces puces se sont révélées prometteuses lors d’études de cas expérimentales. Seuls quelques kits expérimentaux sont actuellement disponibles sur le marché, mais des progrès constants sont réalisés dans la recherche neuromorphique et des produits commerciaux sont attendus dans deux ans.

L’impact de l’informatique neuromorphique commerciale pourrait être énorme. La technologie a des répercussions dans un large éventail de domaines, notamment la reconnaissance d’image et de la parole, la robotique et les véhicules autonomes, les capteurs fonctionnant dans l’Internet des objets (IoT), les appareils médicaux et même les parties artificielles du corps. La capacité à effectuer des calculs et l’apprentissage sur l’appareil lui-même (par exemple les Small Cell 5G qui auront besoin de puissance sur place), combinée à une consommation d’énergie extrêmement faible, pourrait changer radicalement le paysage de la technologie informatique moderne.

Pour l’instant, la technologie neuromorphique n’en est qu’à ses débuts. Il n’y a pas de produits commerciaux, il n’y a pas d’applications tueuses. Pourtant, le domaine progresse rapidement et radicalement. Les puces disponibles dans le commerce devraient commencer à apparaître d’ici un an ou deux, et la technologie prendra probablement son envol au cours des trois à cinq prochaines années.

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