Les scientifiques de l’Université de Twente aux Pays-Bas ont mis au point un nouveau type de puce électronique qui va au-delà du cerveau humain. Leur appareil est hautement conscient de l’énergie, massivement parallèle, et peut manipuler les données de manière arbitraire – même s’il n’a pas besoin d’être explicitement conçu pour exécuter une tâche. L’avance pourrait ouvrir la voie à des ordinateurs qui pensent comme nous le faisons.
Lorsque les puces sont diminuées
Les puces électroniques comme celles actuellement conçues sont pleine d’inconvénients. Même les opérations les plus simples, comme l’addition ou la soustraction, ont besoin d’un grand nombre de transistors disposés dans un schéma très spécifique bien pensé. Ces transistors augmentent rapidement et sucent de l’énergie électrique même en cas d’inactivité (jusqu’à la prise de mesures spécifiques). En outre, la plupart des circuits ne peuvent pas traiter efficacement l’information en parallèle, entraînant une nouvelle perte de temps et d’énergie.
Tous ces facteurs font qu’il est particulièrement difficile pour les ordinateurs d’aujourd’hui d’effectuer de nombreuses tâches cruciales rapidement et avec peu d’énergie – en particulier les types de tâches que le cerveau humain peut attaquer avec facilité, comme la reconnaissance d’un motif visuel ou comprendre le langage humain. En fait, quand on cherche à simuler une fonctionnalité comme le cerveau, de nombreux chercheurs ont choisi d’abandonner complètement les architectures informatiques traditionnelles.
Les autres modèles de puces qui essaient d’imiter les prouesses et l’efficacité du cerveau le font généralement soit par le recours à du parallélisme massif, soit en utilisant des structures de type neurones en tant que blocs de construction de base. Mais ces approches conservent un gros inconvénient: ils comptent encore sur les esprits humains faillibles pour concevoir leur matériel et le logiciel.
Pas de design nécessaire
Une équipe de recherche dirigée par les professeurs Wilfried van der Wiel et Hajo Broersma fait appel à un chemin différent. Etonnamment, leur appareil ne fait plus appel à des personnes pour la conception de circuits et laisse faire la puce elle-même pour comprendre comment manipuler au mieux ses entrées pour la sortie souhaitée à travers l’évolution artificielle.
Leur dispositif preuve-de-principe consiste en un réseau jusqu’à 100 nanoparticules d’or densément interconnectés, d’une taille de 20 nanomètres, chacune agissant comme un petit transistor. Les chercheurs appellent cela, un ordinateur naturel, en raison de la façon dont les particules sont liées, ce qui rappelle les réseaux neuronaux du cerveau. Contrairement à un circuit standard, les scientifiques eux-mêmes ne savent pas exactement comment les transistors dans un ordinateur naturel se connectent les uns aux autres – mais cela ne l’empêche pas le circuit de fonctionner comme prévu.
Voici, en quelques mots, comment tout cela fonctionne. La grappe (cluster) de nanoparticules peut être considéré comme une boîte noire contenant deux signaux d’entrée, un signal de sortie, et six tensions de contrôle qui sont nourris au bord de la grappe et affectent la façon dont le réseau élabore ses entrées. Plutôt que de concevoir l’ensemble du circuit à la main, les chercheurs peuvent tout simplement rechercher la combinaison exacte des tensions de contrôle qui traitent toutes les entrées en des sorties correctes.
« Bien que nous comprenions les principes physiques génériques sous-jacents au comportement du cluster, nous ne savons pas les chemins réels actuels dans le réseau sur une échelle nanométrique », précise déclaré Wilfried van der Weil.
Utiliser de systèmes «designless » ou « sans conception » comme cela, signifie que de coûteuses erreurs de conception sont évitées, et en fait, cette approche peut contourner, voire de profiter des, défauts de matériaux comme la diaphonie/brouillage qui doit être évité à tout prix dans l’électronique conventionnelle.
Encore mieux, si la puce devait subir de lourds dommages, elle pourrait encore être reconfigurée tout aussi facilement en ajustant les valeurs de tension des signaux qui contrôlent la façon dont la grappe de nanoparticules manipule les données.
La sélection naturelle et des « mini tensions »
La sélection des valeurs optimales pour les six tensions de commande ne se fait manuellement ou même brutalement, mais en utilisant quelque chose baptisé d’algorithme génétique (GA : genetic algorithm). En informatique, c’est une façon intelligente (et bien connue) d’optimiser un ensemble de paramètres pour une condition arbitraire. Tout comme l’idée derrière le circuit lui-même, le GA prend également son inspiration sans vergogne de la nature.
L’idée de base derrière le GA est de créer des «générations» successives de valeurs à «marier» les uns aux autres (en les combinant et en ajoutant un élément de hasard), puis voir laquelle de la «descendance» est la meilleure solution. Ceci est en analogie évidente de la manière dont la sélection naturelle choisit, à travers les générations successives, le pool génique optimale qui est le mieux adapté pour vivre dans le milieu environnant.
Bien que ce processus soit plus compliqué que la simple forte brute, il est aussi beaucoup plus rapide. Dans ce cas, les chercheurs affirment que le processus prend moins d’une heure (par opposition à plusieurs jours) pour trouver tous les six paramètres de tension pour le jeu de conditions.
En optimisant les tensions pour différentes fonctionnalités, les chercheurs ont été en mesure de «programmer» indirectement la puce à agir comme l’une des portes logiques booléennes. Cela a été fait en utilisant un certain nombre de nanoparticules comparables au nombre de transistors qui seraient nécessaires pour mettre en œuvre la même fonction sur une puce standard.
Vers de l’informatique qui fonctionne comme le cerveau
Selon les chercheurs, cette structure présente un grand potentiel d’économie d’énergie par rapport à une puce standard:
« Les ordinateurs naturelles représentent, en général, la promesse d’une plus grande efficacité énergétique, » souligne Wilfried van der Weil. « La promesse d’une faible consommation d’énergie est basée sur le fait que les ordinateurs naturels profitent davantage de la puissance de calcul de la matière que les ordinateurs classiques, et que beaucoup de processus informatiques se produisent en parallèle plutôt que de façon séquentielle comme dans les ordinateurs classiques. »
Les chercheurs croient également que leur appareil détient une réelle promesse à l’égard de tâches complexes impliquant la reconnaissance de formes pour laquelle le cerveau humain excelle:
« Dans notre dispositif, de nombreuses opérations peuvent se produire en parallèle, de manière analogue au traitement de l’information dans le cerveau, » explique Wilfried van der Weil. « Nous savons que le cerveau, mais aussi les réseaux neuronaux mathématiques, sont très appropriés pour la reconnaissance des formes. Nous croyons que notre système peut être une réalisation physique d’un réseau de neurones cellulaires avec les avantages par rapport aux circuits classiques. »
Cependant, leur invention ne vient pas sans inconvénient. L’un étant que le système ne peut actuellement fonctionner qu’à des températures proches du zéro absolu – bien que les scientifiques disent que ceci peut être facilement résolu.
« Notre approche ne fonctionne que si les nanoparticules agissent comme des transistors à électron unique et repose sur le blocage de Coulomb», précise Wilfried van der Wiel. « Pour des nanoparticules de 20 nm, cela signifie que nous devons être à des températures inférieures à 5 Kelvin (-268 °C) ou plus. Cependant, il n’y a aucune raison fondamentale pour laquelle notre approche ne devrait pas fonctionner à température ambiante Cette exigerait de plus petites nanoparticules »
Un circuit plus complexe peut avoir besoin d’utiliser des clusters de 100 nanoparticules comme bloc élémentaire, car l’optimisation des réseaux de nanoparticules plus grandes grâce à des signaux qui atteignent seulement sa périphérie pourrait être difficile.
«Nous devons soit aller à l’interconnexion de réseaux plus petits, ou à des configurations d’électrodes plus avancés. Ce travail est en cours », lance Wilfried van der Weil.
Les prochaines étapes de la recherche de l’équipe seront de «créer des réseaux plus importants avec plus de fonctionnalités complexes, de préférence à température ambiante. »
https://www.utwente.nl/en/news/!/2015/9/424928/darwin-on-a-chip
http://www.nature.com/nnano/journal/vaop/ncurrent/full/nnano.2015.207.html
