Nabil Imam, d’Intel Labs, détient une puce de test neuromorphique Loihi dans son laboratoire d’informatique neuromorphique de Santa Clara, en Californie
Les ordinateurs peuvent déjà se targuer de capacités sensorielles surhumaines en matière de vue et d’audition, mais l’odorat est beaucoup plus difficile. Le nez humain n’est pas particulièrement bon par rapport au reste du règne animal, mais il reste une machine complexe, avec environ 450 types différents de récepteurs olfactifs.
Chacun de ces types de récepteurs peut être activé par une série de molécules odorantes en suspension dans l’air, chacune d’entre elles faisant appel à plusieurs récepteurs différents à des puissances différentes. Cela permet à l’homme de distinguer plus d’un trillion d’odeurs différentes, sur lesquelles nous pouvons superposer un tas d’informations gustatives pour générer la sensation de saveur.
Bien sûr, ce n’est pas seulement la façon dont notre corps perçoit ces choses qui est étonnante – le cerveau a pour tâche de prendre cet énorme essaim de données de capteurs électriques en constante évolution et de les traiter en temps réel, en croisant chaque signature olfactive avec une banque de données imposante d’expériences passées afin que nous puissions la reconnaître et décider si nous avons faim, si nous sommes excités sexuellement ou si nous attendons simplement le prochain ascenseur.
L’ensemble du système est un témoignage majestueux de la complexité fractale de la nature, et un énorme défi pour les scientifiques qui travaillent à sa reproduction dans des machines qui peuvent donner aux ordinateurs la capacité de sentir. Un tel effort est en cours chez Intel, où un groupe d’informatique neuromorphique travaille avec des neurophysiologistes olfactifs de l’université Cornell pour voir si l’intelligence artificielle peut aider les ordinateurs à imiter la façon dont le cerveau analyse et catégorise les données olfactives.
L’équipe a commencé avec Loihi, la puce informatique neuromorphique d’Intel, qui est basée sur la façon dont les neurones eux-mêmes fonctionnent, et conçue pour apprendre et s’autoorganiser en réponse à des entrées au lieu de se faire dire comment faire les choses. Loihi possède 130 000 « neurones » et 130 millions de « synapses », et recâble constamment ses propres réseaux internes de neurones pour permettre différents types d’apprentissage : supervisé, non supervisé, apprentissage par renforcement et autres.
Loihi, la puce de recherche neuromorphique d’Intel
Il s’agit d’une puce extrêmement efficace sur le plan énergétique, qui utilise environ un millième de l’énergie qu’un processeur universel pourrait utiliser pour résoudre des problèmes similaires. Le cerveau humain fait toutes les choses merveilleuses et simultanées qu’il fait avec une consommation d’énergie de seulement 20 watts. Mais lorsque vous comparez votre machine à la pièce de machinerie la plus complexe et la plus incroyable qui existe, il est normal de pâlir en comparaison.
L’équipe a permis à Loihi d’accéder aux données de 72 capteurs chimiques, tous placés dans une soufflerie, alors que 10 odeurs différentes, dont l’ammoniac, l’acétone et le méthane, étaient soufflées. Bien sûr, Loihi a pu construire des représentations neurales de chacune de ces odeurs, et les identifier à nouveau même lorsqu’il y avait de « forts interférences de fond ».
Selon l’équipe, le fonctionnement des détecteurs de fumée et de monoxyde de carbone de votre maison est très différent : ces appareils peuvent identifier des molécules spécifiques en suspension dans l’air et émettre un signal sonore, mais ils ne peuvent en aucun cas apprendre ou catégoriser de nouvelles odeurs.
Cela semble être une avancée significative dans la course vers un véritable « nez électronique » polyvalent qui peut rivaliser, et peut-être même un jour dépasser, les capacités du nez humain, ou même du nez canin, dans la détection des odeurs et la détermination instantanée de ce qu’elles sont. Les cas d’utilisation vont de la détection de produits chimiques dangereux et d’explosifs à la détection de drogues et de contrebande, en passant par l’identification et la classification des vins et le contrôle de la qualité dans les usines. Certaines maladies peuvent même être diagnostiquées par l’odorat.
D’un point de vue plus dystopique, le nez électronique pourrait un jour donner à chaque personne une signature chimique presque impossible à cacher. Il pourrait éventuellement être utilisé pour identifier des choses comme les grossesses et les cycles hormonaux et d’autres conditions de santé que les entreprises pourraient vouloir connaître pour une raison ou une autre.
Néanmoins, le nez électronique sera une technologie importante lorsqu’il sera enfin mis au point, et ce type de technologie d’apprentissage profond par neuroimpression semble être un élément clé du processus de discernement des odeurs.
https://newsroom.intel.com/news/how-computer-chip-smell-without-nose/
