Des chercheurs de l’université de Sydney et de l’Institute for Material Sciences (NIMS) ont conçu un ensemble de nanotubes capable de se comporter comme un réseau de neurones 500lorsqu’il est stimulé électriquement. Ils ont découvert qu’en maintenant ce réseau dans un état qu’ils décrivent comme “à la limite du chaos”, il pouvait accomplir un ensemble de tâches simples.
Pour assembler ce système, ils ont utilisé des tubes de 10 micromètres de long pour 0,5 micromètre de diamètre. Ils les ont ensuite assemblés en les répartissant aléatoirement dans un plan. Aux endroits où ces tubes se superposent, il se forme une jonction qui permet le passage de l’électricité. “Comme les synapses entre les neurones”, explique Joel Hochstetter qui a dirigé l’étude. La comparaison est d’autant plus marquante que lorsqu’un signal arrive à une jonction, de petits filaments d’argent vont comme “pousser” entre les jonctions pour les connecter. Un fonctionnement qui, là encore, fait penser à celui de notre cerveau.
à la limite du chaos
Les chercheurs ont dû tester cette structure pour étudier sa réponse à différents stimuli. L’objectif : tester sa capacité à accomplir des tâches simples en observant les voies empruntées par le signal, assimilables aux voies neuronales. Lors de leurs simulations, ils ont observé plusieurs comportements en fonction de l’intensité du signal. Quand le signal est trop faible, les voies empruntées par le signal sont trop prévisibles; le système tourne en boucle et cesse d’apprendre.
À l’inverse, si on stimule le réseau à outrance, le résultat devient complètement erratique et imprévisible : on parle de système chaotique. Très sommairement, on désigne par ce terme un système déterministe, c’est à dire qui n’est pas soumis au hasard, mais trop sensible aux conditions de départ pour qu’on puisse en prévoir le comportement avec précision.
Il existe donc un juste milieu, une condition optimale que l’équipe a réussi à identifier. Pour fonctionner à plein régime, le système doit se trouver juste à la limite de cet état chaotique.
Deux fonctions, un système
Au sein de ce système, ces jonctions fonctionnent comme des transistors, mais avec une différence notable; ils sont capables de se “souvenir” des signaux qui y ont transité auparavant. “Cela crée un “réseau mémoire” au sein de ce système de nanotubes”, explique J. Hochstetter.
On appelle ces entités des “memristors”, et ils ont des implications très concrètes. Ils permettent d’incorporer la mémoire et les opérations dans un même système. L’inverse d’un ordinateur standard, qui sépare CPU et RAM.
Plus facile et moins gourmand
Cette étude, à la croisée des chemins entre les neurosciences et l’intelligence artificielle, pourrait avoir des retombées très concrètes dans le monde de l’intelligence artificielle. À l’heure actuelle, celle-ci repose sur des algorithmes qui doivent être entraînés au préalable. C’est une tâche non seulement fastidieuse, mais également extrêmement énergivore de par la puissance de calcul qu’elle exige. Mais grâce aux découvertes de cette équipe, le dogme pourrait changer.
“Le système que nous développons n’a que faire de ces algorithmes. Nous permettons juste au réseau de se développer seul, ce qui veut dire que nous nous intéressons seulement aux signaux d’entrée, et de sortie. Cette autoadaptabilité pourrait potentiellement économiser de grandes quantités d’énergie”, conclut J. Hoffstetter. Une fois les principes physiques de ce système maîtrisés, il pourrait donc participer à faciliter grandement la vie des professionnels qui passent un temps fou à entraîner leurs algorithmes, mais aussi réduire l’impact écologique de ces systèmes amenés à se démocratiser.
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