<\/p>\n
Les ing\u00e9nieurs de l\u2019Universit\u00e9 Northwestern ont cr\u00e9\u00e9 des neurones artificiels imprim\u00e9s qui vont au-del\u00e0 de l\u2019imitation et peuvent interagir directement avec de vraies cellules c\u00e9r\u00e9brales. Ces dispositifs flexibles et peu co\u00fbteux produisent des signaux \u00e9lectriques tr\u00e8s proches de ceux g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par les neurones vivants, leur permettant d\u2019activer les tissus biologiques du cerveau.<\/p>\n
Dans des exp\u00e9riences utilisant des tranches de cerveau de souris, les neurones artificiels ont r\u00e9ussi \u00e0 d\u00e9clencher des r\u00e9ponses dans de vrais neurones. Ce r\u00e9sultat montre un nouveau niveau de compatibilit\u00e9 entre les appareils \u00e9lectroniques et les syst\u00e8mes neuronaux vivants.<\/p>\n
Vers des interfaces c\u00e9r\u00e9brales et une IA \u00e9conome en \u00e9nergie<\/strong><\/p>\n Cette avanc\u00e9e rapproche les chercheurs de l\u2019\u00e9lectronique capable d\u2019interagir directement avec le syst\u00e8me nerveux. Les utilisations potentielles incluent les interfaces cerveau-machine et les neuroproth\u00e8ses, telles que les implants qui pourraient aider \u00e0 restaurer l’audition, la vision ou le mouvement.<\/p>\n La technologie laisse \u00e9galement entrevoir une nouvelle g\u00e9n\u00e9ration de syst\u00e8mes informatiques inspir\u00e9s par le cerveau. En reproduisant la fa\u00e7on dont les neurones communiquent, le futur mat\u00e9riel pourrait effectuer des t\u00e2ches complexes en utilisant beaucoup moins d\u2019\u00e9nergie. Le cerveau reste le syst\u00e8me informatique le plus \u00e9conome en \u00e9nergie connu, et les scientifiques esp\u00e8rent appliquer ses principes \u00e0 la technologie moderne.<\/p>\n L’\u00e9tude sera publi\u00e9e le 15 avril dans la revue Nature Nanotechnologie<\/em>.<\/p>\n “Le monde dans lequel nous vivons aujourd’hui est domin\u00e9 par l’intelligence artificielle (IA)”, a d\u00e9clar\u00e9 Mark C. Hersam de Northwestern, qui a dirig\u00e9 l’\u00e9tude. “La fa\u00e7on de rendre l’IA plus intelligente consiste \u00e0 l’entra\u00eener sur de plus en plus de donn\u00e9es. Cette formation gourmande en donn\u00e9es entra\u00eene un \u00e9norme probl\u00e8me de consommation d’\u00e9nergie. Par cons\u00e9quent, nous devons proposer un mat\u00e9riel plus efficace pour g\u00e9rer le Big Data et l’IA. Parce que le cerveau est cinq ordres de grandeur plus \u00e9conome en \u00e9nergie qu’un ordinateur num\u00e9rique, il est logique de s’inspirer du cerveau pour l’informatique de nouvelle g\u00e9n\u00e9ration. “<\/p>\n Hersam est un expert en informatique inspir\u00e9e du cerveau et occupe plusieurs postes \u00e0 la Northwestern University, notamment celui de professeur Walter P. Murphy de science et d’ing\u00e9nierie des mat\u00e9riaux \u00e0 la McCormick School of Engineering. Il est \u00e9galement professeur de m\u00e9decine \u00e0 la Feinberg School of Medicine de la Northwestern University et professeur de chimie au Weinberg College of Arts and Sciences. En outre, il est directeur du d\u00e9partement de science et d’ing\u00e9nierie des mat\u00e9riaux, directeur du Centre de recherche en science et ing\u00e9nierie des mat\u00e9riaux et membre de l’Institut international de nanotechnologie. Il a codirig\u00e9 l’\u00e9tude avec Vinod K. Sangwan, professeur agr\u00e9g\u00e9 de recherche \u00e0 McCormick.<\/p>\n Pourquoi le cerveau surpasse le silicium traditionnel<\/strong><\/p>\n Les ordinateurs modernes g\u00e8rent des charges de travail croissantes en int\u00e9grant des milliards de transistors identiques sur des puces de silicium rigides et bidimensionnelles. Chaque composant se comporte de la m\u00eame mani\u00e8re, et une fois fabriqu\u00e9, le syst\u00e8me reste fixe.<\/p>\n Le cerveau fonctionne tr\u00e8s diff\u00e9remment. Il se compose de nombreux types de neurones, chacun ayant des r\u00f4les sp\u00e9cialis\u00e9s, dispos\u00e9s en r\u00e9seaux souples et tridimensionnels. Ces r\u00e9seaux changent constamment, forment et ajustent des connexions au fur et \u00e0 mesure de l\u2019apprentissage.<\/p>\n “Le silicium atteint la complexit\u00e9 en disposant de milliards de dispositifs identiques”, a d\u00e9clar\u00e9 Hersam. “Tout est pareil, rigide et fixe une fois fabriqu\u00e9. Le cerveau est \u00e0 l’oppos\u00e9. Il est h\u00e9t\u00e9rog\u00e8ne, dynamique et tridimensionnel. Pour avancer dans cette direction, nous avons besoin de nouveaux mat\u00e9riaux et de nouvelles fa\u00e7ons de construire l’\u00e9lectronique.”<\/p>\n Bien que des neurones artificiels aient d\u00e9j\u00e0 \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9s, la plupart produisent des signaux trop simples. Pour obtenir un comportement plus complexe, les ing\u00e9nieurs ont g\u00e9n\u00e9ralement besoin de vastes r\u00e9seaux d\u2019appareils, ce qui augmente la consommation d\u2019\u00e9nergie.<\/p>\n Les mat\u00e9riaux imprimables permettent un comportement semblable \u00e0 celui du cerveau<\/strong><\/p>\n Pour mieux reproduire l’activit\u00e9 neuronale r\u00e9elle, l’\u00e9quipe de Hersam a construit des neurones artificiels \u00e0 l’aide de mat\u00e9riaux souples et imprimables qui correspondent plus \u00e9troitement \u00e0 la structure du cerveau. Leur approche repose sur des encres \u00e9lectroniques fabriqu\u00e9es \u00e0 partir de flocons nanom\u00e9triques de bisulfure de molybd\u00e8ne (MoS2<\/sub>), qui joue le r\u00f4le de semi-conducteur, et le graph\u00e8ne, qui sert de conducteur \u00e9lectrique. Ces mat\u00e9riaux ont \u00e9t\u00e9 d\u00e9pos\u00e9s sur des surfaces polym\u00e8res flexibles par impression par jet d’a\u00e9rosol.<\/p>\n Auparavant, les chercheurs consid\u00e9raient le polym\u00e8re contenu dans ces encres comme un d\u00e9faut car il interf\u00e9rait avec les performances \u00e9lectriques. En cons\u00e9quence, ils l’ont supprim\u00e9 apr\u00e8s l’impression. Dans ce travail, l\u2019\u00e9quipe a utilis\u00e9 cette m\u00eame fonctionnalit\u00e9 pour am\u00e9liorer l\u2019appareil.<\/p>\n “Au lieu d’\u00e9liminer compl\u00e8tement le polym\u00e8re, nous le d\u00e9composons partiellement”, a-t-il d\u00e9clar\u00e9. “Ensuite, lorsque nous faisons passer le courant \u00e0 travers le dispositif, nous entra\u00eenons une d\u00e9composition suppl\u00e9mentaire du polym\u00e8re. Cette d\u00e9composition se produit de mani\u00e8re spatialement inhomog\u00e8ne, conduisant \u00e0 la formation d’un filament conducteur, de telle sorte que tout le courant est confin\u00e9 dans une r\u00e9gion \u00e9troite de l’espace.”<\/p>\n Ce chemin conducteur \u00e9troit produit une r\u00e9ponse \u00e9lectrique soudaine semblable \u00e0 l\u2019activation d\u2019un neurone. Le dispositif r\u00e9sultant peut g\u00e9n\u00e9rer une grande vari\u00e9t\u00e9 de signaux, notamment des pics uniques, des tirs continus et des mod\u00e8les d’\u00e9clatement, ressemblant \u00e9troitement \u00e0 une v\u00e9ritable communication neuronale.<\/p>\n \u00c9tant donn\u00e9 que chaque neurone artificiel peut produire des signaux plus complexes, moins de composants sont n\u00e9cessaires pour effectuer des t\u00e2ches avanc\u00e9es. Cela pourrait am\u00e9liorer consid\u00e9rablement l\u2019efficacit\u00e9 informatique.<\/p>\n Tester des neurones artificiels sur de vrais tissus c\u00e9r\u00e9braux<\/strong><\/p>\n Pour \u00e9valuer si les neurones artificiels pourraient r\u00e9ellement interagir avec les syst\u00e8mes vivants, les chercheurs se sont associ\u00e9s \u00e0 Indira M. Raman, professeure Bill et Gayle Cook de neurobiologie \u00e0 Weinberg. Son \u00e9quipe a appliqu\u00e9 les signaux artificiels \u00e0 des tranches de cervelet de souris.<\/p>\n Les r\u00e9sultats ont montr\u00e9 que les pointes \u00e9lectriques correspondaient \u00e0 des propri\u00e9t\u00e9s biologiques cl\u00e9s, notamment leur timing et leur dur\u00e9e. Ces signaux activaient de mani\u00e8re fiable de vrais neurones et d\u00e9clenchaient des circuits neuronaux d\u2019une mani\u00e8re similaire \u00e0 l\u2019activit\u00e9 c\u00e9r\u00e9brale naturelle.<\/p>\n “D’autres laboratoires ont essay\u00e9 de fabriquer des neurones artificiels avec des mat\u00e9riaux organiques, mais ils ont augment\u00e9 trop lentement”, a d\u00e9clar\u00e9 Hersam. “Ou bien ils ont utilis\u00e9 des oxydes m\u00e9talliques, qui sont trop rapides. Nous sommes dans une plage temporelle qui n’avait pas \u00e9t\u00e9 d\u00e9montr\u00e9e auparavant pour les neurones artificiels. Vous pouvez voir les neurones vivants r\u00e9pondre \u00e0 notre neurone artificiel. Nous avons donc d\u00e9montr\u00e9 des signaux qui correspondent non seulement \u00e0 la bonne \u00e9chelle de temps, mais \u00e9galement \u00e0 la bonne forme de pointe pour interagir directement avec les neurones vivants.”<\/p>\n Fabrication durable et \u00e0 faible co\u00fbt et implications de l’IA<\/strong><\/p>\n Au-del\u00e0 des performances, la nouvelle approche offre des avantages environnementaux et pratiques. Le processus de fabrication est simple et peu co\u00fbteux, et la m\u00e9thode d\u2019impression additive place le mat\u00e9riau uniquement l\u00e0 o\u00f9 il est n\u00e9cessaire, r\u00e9duisant ainsi les d\u00e9chets.<\/p>\n L\u2019am\u00e9lioration de l\u2019efficacit\u00e9 \u00e9nerg\u00e9tique est particuli\u00e8rement importante \u00e0 mesure que les syst\u00e8mes d\u2019intelligence artificielle deviennent de plus en plus exigeants. Les grands centres de donn\u00e9es consomment d\u00e9j\u00e0 de grandes quantit\u00e9s d\u2019\u00e9nergie et n\u00e9cessitent beaucoup d\u2019eau pour leur refroidissement.<\/p>\n “Pour r\u00e9pondre aux besoins \u00e9nerg\u00e9tiques de l’IA, les entreprises technologiques construisent des centres de donn\u00e9es d’un gigawatt aliment\u00e9s par des centrales nucl\u00e9aires d\u00e9di\u00e9es”, a d\u00e9clar\u00e9 Hersam. “Il est \u00e9vident que cette consommation d’\u00e9nergie massive limitera l’\u00e9volution de l’informatique, car il est difficile d’imaginer un centre de donn\u00e9es de nouvelle g\u00e9n\u00e9ration n\u00e9cessitant 100 centrales nucl\u00e9aires. L’autre probl\u00e8me est que lorsque vous dissipez des gigawatts d’\u00e9nergie, il y a beaucoup de chaleur. Parce que les centres de donn\u00e9es sont refroidis avec de l’eau, l’IA exerce une forte pression sur l’approvisionnement en eau. Quelle que soit la mani\u00e8re dont vous le regardez, nous devons proposer du mat\u00e9riel plus \u00e9conome en \u00e9nergie pour l’IA. “<\/p>\n L’\u00e9tude, “Les neurones \u00e0 pointe de complexit\u00e9 multi-ordres activ\u00e9s par le MoS imprim\u00e92<\/sub> r\u00e9seaux de nanofeuilles memristives”, a \u00e9t\u00e9 soutenu par la National Science Foundation.<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Les ing\u00e9nieurs de l\u2019Universit\u00e9 Northwestern ont cr\u00e9\u00e9 des neurones artificiels imprim\u00e9s qui vont au-del\u00e0 de l\u2019imitation et peuvent interagir directement avec de vraies cellules c\u00e9r\u00e9brales. Ces dispositifs flexibles et peu co\u00fbteux produisent des signaux \u00e9lectriques tr\u00e8s proches de ceux g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par les neurones vivants, leur permettant d\u2019activer les tissus biologiques du cerveau. 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