Ici, vous apprendrez la technologie et tout ce qui se cache derrière l’informatique neuromorphique, qui transformera bientôt la façon dont vous créez des choses à l’aide d’ordinateurs !
La charge de travail des ordinateurs ne cesse d’augmenter avec la croissance des technologies avancées telles que l’intelligence artificielle (IA), l’apprentissage automatique (ML), l’internet des objets (IoT), les robots IA, les lignes de production automatisées, et bien d’autres choses encore.
Les ordinateurs actuels fonctionnant avec des puces à semi-conducteurs ont atteint leur capacité à traiter les calculs plus rapidement, à consommer moins d’énergie, à dissiper efficacement la chaleur et, enfin, leur capacité à devenir beaucoup plus petits que les appareils portables.
Voici l’informatique neuromorphique ! Cette technologie permet aux informaticiens et aux ingénieurs neuromorphiques de fabriquer des ordinateurs qui fonctionnent comme des cerveaux humains. Poursuivez votre lecture jusqu’à la fin pour tout savoir sur cette technologie informatique de pointe !
Qu’est-ce que l’informatique neuromorphique ?
L’informatique neuromorphique est une architecture informatique qui ressemble au fonctionnement du cerveau humain. Plus précisément, les informaticiens travaillent à la création de prototypes de neurones synthétiques qui imitent les neurones biologiques et leurs synapses.
Le cerveau humain compte 86 milliards de neurones dans un espace compact de 1 260 centimètres cubes. La connectivité synaptique entre ces neurones contrôle la mémoire, la vision, le raisonnement, la pensée logique, les mouvements moteurs et bien d’autres fonctions du corps. Bien entendu, nous n’avons pas besoin de système de refroidissement externe pour refroidir les unités de traitement du cerveau, car celui-ci est très économe en énergie.
Ainsi, les véritables ordinateurs neuromorphiques fonctionneront comme le cerveau humain, mais en utilisant des dispositifs synaptiques, des CPU et des GPU artificiels. En outre, ces ordinateurs seront capables de s’adapter à la situation et ne dépendront pas entièrement de la préprogrammation, comme le font la plupart des superordinateurs et des ordinateurs personnels.
Par exemple, l’Intel Loihi 2 est la puce de recherche neuromorphique de deuxième génération. Elle contient environ 1 million de neurones synthétiques par puce, imitant le système cérébral biologique dans les systèmes informatiques. Elle est exploitée par le cadre logiciel Lava, qui est un système d’exploitation à code source ouvert pour la recherche et le développement en matière d’informatique neuromorphique.
Ingénierie neuromorphique
Il s’agit du domaine d’activité dans lequel les informaticiens apprennent et conçoivent des éléments informatiques aux fins de l’informatique neuromorphique, comme les puces neuromorphiques, les dispositifs synaptiques artificiels, les stratégies d’efficacité énergétique, etc.
Dans cette discipline de recherche et de développement technologique, les ingénieurs travailleront également sur des capteurs neuromorphiques imitant les systèmes sensoriels humains, comme les yeux, la peau, les impulsions nerveuses, etc.
L’informatique neuromorphique : Principes et concepts clés
- Le biomimétisme imite la structure et le fonctionnement des réseaux neuronaux du cerveau humain.
- Les neurones à pointes sont des neurones artificiels qui communiquent par des pointes ou des impulsions d’activité.
- Le traitement parallèle permet le traitement simultané de données, à l’instar du traitement parallèle des informations par le cerveau.
- Le traitement événementiel se concentre sur les changements de données pertinents, ce qui permet d’économiser de l’énergie en évitant les calculs constants.
- La plasticité synaptique facilite les connexions adaptatives entre les neurones artificiels pour l’apprentissage et la mémoire.
- La stratégie de faible consommation d’énergie donne la priorité à l’efficacité énergétique, ce qui la rend adaptée à l’informatique mobile et à l ‘informatique de périphérie.
- Le traitement en temps réel est idéal pour les applications nécessitant une prise de décision rapide, telles que la robotique et les systèmes autonomes.
- Le matériel neuromorphique est une architecture matérielle spécialisée qui optimise les tâches informatiques neuromorphiques.
- L’informatique cognitive vise à développer des systèmes capables de fonctions cognitives, comme la perception et la prise de décision.
- Il existe une approche interdisciplinaire qui combine les neurosciences, l’informatique et l’ingénierie pour faire progresser les systèmes de calcul neuromorphique.
Nous allons maintenant voir comment fonctionne l’informatique neuromorphique.
Comment fonctionne l’informatique neuromorphique ?
L’informatique neuromorphique utilise des composants matériels inspirés des structures et des fonctions des neurones et des synapses dans les cerveaux biologiques. Le principal type de matériel neuromorphique est le réseau neuronal à pointes (SNN), dont les nœuds, appelés neurones à pointes, gèrent et stockent les données de la même manière que les neurones biologiques.
Les dispositifs synaptiques artificiels établissent des connexions entre les neurones à pointes. Ces dispositifs utilisent des circuits analogiques pour transmettre des signaux électriques ressemblant à des signaux cérébraux. Contrairement aux ordinateurs conventionnels qui utilisent un codage binaire, les neurones à pointes mesurent et codent directement les altérations discrètes des signaux analogiques.
Composants matériels de l’informatique neuromorphique
#1. Neurones à pointes et dispositifs synaptiques
Les neurones synthétiques traitent et transmettent des données à l’aide de signaux électriques en forme de pointes. Ils sont reliés à des dispositifs synaptiques.
Les dispositifs synaptiques reproduisent les synapses des cerveaux biologiques. Les dispositifs synaptiques permettent la communication entre les neurones à pointes.
#2. Les circuits analogiques
Ces circuits traitent les signaux électriques selon une technique analogique qui imite les signaux cérébraux.
#3. Memristors
Ces résistances non volatiles peuvent stocker et traiter des informations couramment utilisées dans le matériel neuromorphique.
#4. Puces neuromorphiques
Les puces neuromorphiques sont des circuits intégrés spécialisés conçus pour les tâches informatiques neuromorphiques. Il s’agit de puces informatiques basées sur la technologie de mémoire résistive à base d’oxyde filamentaire (OxRAM).
#5. Cœurs neuronaux
Il s’agit d’unités de traitement dédiées à l’exécution de simulations et de calculs de réseaux neuronaux.
#6. Capteurs événementiels
Ces capteurs avancés détectent les changements dans les données et déclenchent des réponses neuronales, optimisant ainsi l’efficacité énergétique. Par exemple, les capteurs de vision basés sur les événements (EVS) peuvent transmettre des données plus rapidement à faible latence en analysant les changements d’illumination dans les pixels.
#7. Unités de mémoire
Composants de stockage permettant de conserver les informations et de faciliter l’apprentissage dans les systèmes neuromorphiques.
#8. Plateformes matérielles neuromorphiques
Systèmes complets conçus pour soutenir et exécuter des applications informatiques neuromorphiques.
#9. Convertisseurs numérique-analogique
Les convertisseurs numériques-analogiques convertissent les données numériques en signaux analogiques pour le traitement neuronal.
Composants logiciels de l’informatique neuromorphique
#1. Simulateurs de réseaux neuronaux
Il s’agit de programmes qui émulent le comportement des réseaux neuronaux à pointes. Ces outils spécialisés permettent de tester et d’expérimenter les ordinateurs neuromorphiques.
#2. Cadres logiciels neuromorphiques
Logiciels avancés qui facilitent le développement et la simulation de modèles et d’algorithmes neuromorphiques pour l’informatique neuromorphique.
#3. Algorithmes d’apprentissage
Ces routines logicielles permettent aux réseaux neuronaux artificiels de s’adapter et d’améliorer leurs performances au fil du temps grâce à l’entraînement.
#4. Bibliothèques de programmation neuromorphique
Ensemble de collections de codes et de fonctions pré-écrits pour simplifier le développement d’applications neuromorphiques.
#5. Logiciels de vision neuromorphique
Logiciel conçu pour traiter les données visuelles dans les systèmes de vision neuromorphiques, tels que les caméras basées sur les événements.
#6. Émulateurs neuromorphiques
Ces outils spécialisés permettent aux développeurs de simuler le comportement du matériel neuromorphique sur des systèmes informatiques conventionnels à des fins de test et de débogage.
#7. Logiciel d’interface utilisateur
Les interfaces utilisateur ou les CLI facilitent la communication entre le matériel neuromorphique et les systèmes informatiques de niveau supérieur. Ces outils facilitent en outre l’intégration dans des applications plus larges.
#8. Kits de développement de logiciels neuromorphiques
Il s’agit de kits de développement logiciel complets qui fournissent des outils, des bibliothèques et de la documentation pour la création d’applications neuromorphiques.
Cas d’utilisation de l’informatique neuromorphique
Véhicules autonomes
Le matériel et les algorithmes neuromorphiques peuvent aider les voitures autonomes à prendre des décisions en temps réel. Cela permettra d’améliorer la sécurité et la navigation dans des scénarios de circulation complexes.
Reconnaissance d’images
L’informatique neuromorphique peut améliorer la reconnaissance d’images en permettant un traitement efficace des données visuelles. Dans des applications telles que la reconnaissance faciale en temps réel et la détection d’objets, il pourrait s’agir d’une avancée considérable.
Traitement du langage naturel
L’informatique neuromorphique peut améliorer la compréhension de la parole et du langage dans les chatbots, les assistants virtuels et les outils d’analyse de données de l’IA, etc. Il en résultera des interactions plus conversationnelles et plus réactives.
Informatique économe en énergie
L’IdO et l’IIoT nécessitent des ordinateurs de très petite taille dotés de capacités de traitement local et consommant le moins d’énergie possible. La technologie informatique neuromorphique permettra aux développeurs de matériel IoT de produire des gadgets plus efficaces et plus intelligents pour contrôler les maisons, les bureaux et les installations industrielles.
Lisez aussi : IIoT vs IoT : Différences et similitudes
Cybersécurité
Dans les écosystèmes de cybersécurité et de confidentialité des données internet, l’informatique neuromorphique peut contribuer à la détection des anomalies en analysant les schémas de trafic du réseau. Ainsi, ces systèmes identifieront plus efficacement les menaces potentielles pour la sécurité.
Ressources pédagogiques
#1. Réseaux neuronaux en Python à partir de zéro : Udemy
Ce cours Udemy sur les réseaux neuronaux en Python vous offre une expérience pratique de l’informatique neuromorphique et de l’apprentissage automatique. Il vous apprend à programmer des réseaux neuronaux à partir de zéro en Python.
Le cours vous présentera les couches cachées et les fonctions d’activation pour développer des réseaux plus utiles. Il vous aide également à comprendre des aspects tels que la couche d’entrée, la couche de sortie, les poids, la fonction d’erreur, la précision, etc.
#2. L’informatique neuromorphique : Classe centrale
Ce cours en ligne gratuit est disponible sur YouTube et vous pouvez y accéder au moment qui vous convient. Le cours dure plus d’une demi-heure.
Il est divisé en plusieurs sections, telles que Machine qui fonctionne comme le cerveau, La fin du paradigme Turing-von Neumann, Plage de température opérationnelle ATI VS capacité cognitive (EQ), Consommation d’énergie globale, Limites de calcul, etc.
#3. Principes et organisation de l’informatique neuromorphique
En lisant ce livre, vous apprendrez les principes et l’organisation de l’informatique neuromorphique. Il se concentre également sur les techniques de construction de matériel évolutif tolérant aux pannes pour les réseaux neuronaux dotés de capacités d’apprentissage.
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Outre l’aperçu des systèmes informatiques neuromorphiques, ce livre vous permet d’explorer les bases des réseaux neuronaux artificiels. Le livre traite également des neurones artificiels et de l’évolution. En outre, vous apprendrez les méthodes de mise en œuvre des réseaux neuronaux dans diverses approches, telles que les modèles de neurones, les technologies de stockage et les réseaux de communication inter-neuronaux.
Cette ressource s’avérera bénéfique pour ceux qui souhaitent développer un système neuromorphique efficace dans le matériel. D’autres thèmes abordés dans ce livre sont les défis de la construction d’une architecture de réseau neuronal à pointes, les technologies de mémoire émergentes, l’architecture de système neuromorphique, etc.
#4. L’informatique neuromorphique et au-delà : Parallèle, approximation, mémoire proche et quantique
Ce livre propose une discussion comparative sur certaines nouvelles tendances telles que l’informatique neuromorphique, approximative, en mémoire, parallèle et quantique, qui peut vous aider à surmonter les limites de la loi de Moore.
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Cette ressource présente l’utilisation des paradigmes mentionnés ci-dessus pour améliorer la capacité de calcul. Il aide particulièrement les développeurs lorsqu’ils sont confrontés à des limitations d’échelle dues à l’augmentation de la puissance de calcul. En outre, ce livre fournit une vue d’ensemble de l’informatique neuromorphique et des détails essentiels sur d’autres paradigmes.
#5. Ingénierie neuromorphique
Après avoir lu ce livre, vous aurez une compréhension complète de l’ingénierie neuromorphique du point de vue de trois catégories différentes de professionnels : le scientifique, l’architecte informatique et le concepteur d’algorithmes.
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Peu importe votre formation, cet ouvrage vous permet de comprendre les concepts à travers différentes disciplines et d’apprécier le domaine. En outre, cette ressource se concentre sur les principes fondamentaux de la modélisation neuronale, des circuits neuromorphiques, des cadres d’ingénierie neuronale, des architectures neuronales et de la communication basée sur les événements.
Après avoir lu ce livre, les ingénieurs neuromorphes découvriront les différents aspects de l’intelligence cognitive.
#6. Systèmes informatiques neuromorphiques pour l’industrie 4.0
Grâce à ce livre, vous découvrirez le domaine de la technologie des micropuces basées sur l’informatique neuronale. En couvrant des sujets tels que la protection des réseaux neuronaux, la reconnaissance des émotions et l’authentification biométrique, il vous permet d’apprendre en détail sur ce domaine dynamique.
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Que vous soyez étudiant, scientifique, chercheur ou académicien, cet ouvrage sera pour vous une ressource essentielle.
#7. Les dispositifs neuromorphiques pour l’informatique inspirée par le cerveau
Si vous souhaitez explorer les technologies neuromorphiques de pointe, lisez ce livre. Rédigé par une équipe d’ingénieurs experts, il aborde de manière exhaustive tous les aspects de l’électronique neuromorphique.
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Il couvre à la fois les dispositifs mémétiques et neuromorphiques, inclut les développements récents de l’informatique inspirée par le cerveau et explore ses applications potentielles dans l’informatique neuromorphique et les systèmes perceptifs.
Les défis de l’informatique neuromorphique
#1. Imprécision
Bien que les ordinateurs neuromorphiques soient définitivement plus efficaces en termes d’énergie que le matériel neuronal et les GPU, ils ne sont pas plus précis que les autres.
#2. Absence de critères de référence définis
Ce domaine de recherche ne dispose pas de critères de référence clairement définis pour les performances et les problèmes courants. L’évaluation des performances et de l’efficacité des ordinateurs neuromorphiques est donc très difficile.
#3. Limites du logiciel
Le logiciel de l’informatique neuromorphique est toujours à la traîne par rapport au matériel. Les chercheurs utilisent encore les logiciels et les algorithmes prévus pour le matériel de von Neumann, ce qui limite les résultats aux approches standard.
#4. Difficulté d’utilisation
À moins d’être un expert, vous ne pouvez pas utiliser les ordinateurs neuromorphiques. De plus, les experts n’ont pas créé d’outils et de langages faciles à utiliser pour que tout le monde puisse s’en servir.
L’informatique neuromorphique : Considérations éthiques
En discutant de l’informatique neuromorphique, nous ne devons pas ignorer les considérations éthiques. Il y a toujours un risque de mauvaise utilisation de cette technologie. Elle peut être utilisée pour générer de fausses images et de fausses vidéos dans le but de diffuser des informations erronées, d’induire les gens en erreur et d’influencer la perception du public.
Elle peut également susciter des inquiétudes quant au respect de la vie privée. S’il recueille les données des utilisateurs sans leur consentement ou leur connaissance pour traiter d’énormes quantités de données, il ne manquera pas de susciter des inquiétudes. En outre, l’informatique neuromorphique pourrait hériter des biais des données d’apprentissage. Dans ce cas, l’informatique neuromorphique peut produire des résultats injustes ou discriminatoires.
L’avenir de l’informatique neuromorphique
L’informatique neuromorphique est capable de révolutionner la façon dont les différents appareils communiquent entre eux. Avec son aide, vous pouvez vous attendre à disposer à l’avenir d’une informatique économe en énergie et inspirée par le cerveau.
Avec l’aide d’algorithmes d’IA, les appareils apprendront les uns des autres et deviendront plus réactifs aux changements. Par conséquent, les architectures de réseau deviendront plus efficaces et traiteront les données plus rapidement.
Actuellement, l’IA peut effectuer des tâches de détection et de perception. Toutefois, vous pouvez vous attendre à ce qu’elle transforme les domaines de l’IA, de la robotique et des soins de santé grâce à des dispositifs plus rapides et plus intelligents. Avec l’innovation dans les secteurs connexes, vous pouvez vous attendre à des avancées matérielles et logicielles dans le domaine de l’informatique neuromorphique.
Consultez ensuite notre article détaillé sur l’informatique ambiante.