Les "memristors" sont-ils la clé pour que l'IA imite le cerveau humain ?

Le cerveau humain est l'ordinateur le plus complexe et le plus performant que l'homme ait jamais connu. Cette merveille de la nature peut traiter simultanément des millions de points de données et d'entrées sensorielles en temps réel. Si les ordinateurs sont aujourd'hui capables de dépasser les capacités du cerveau humain en termes de puissance de calcul, ils présentent encore des lacunes dans certains domaines. Une récente percée dans le domaine des memristors pourrait être la clé de l'informatique des réseaux neuronaux, ouvrant la voie à des systèmes d'intelligence artificielle plus intelligents et plus rapides à l'avenir.

Conception actuelle de la puce

L'architecture informatique actuelle de von Neumann place le traitement et la mémoire à deux endroits distincts. À l'origine, cette disposition était logique, car les ordinateurs n'avaient pas besoin d'une quantité de données aussi importante que celle que l'on trouve aujourd'hui. Cependant, les systèmes d'IA avancés traitent des milliards de bits de données en temps réel. Chaque milliseconde compte, y compris le temps et l'énergie nécessaires pour récupérer et traiter la mémoire à partir de deux emplacements distincts.

Problèmes liés à la conception actuelle des puces

La conception actuelle des puces est trop lente pour répondre aux demandes croissantes de la communauté de l'IA. Une meilleure solution pour les protocoles informatiques lourds tels que les systèmes d'IA consiste à placer la mémoire et le traitement sur une seule puce. Pour ce faire, les ingénieurs se sont tournés vers une technologie créée dans les années 1970, les memristors.

Memristors

Le concept des Memristors est né en 1971 à la suite d'un article publié par

Leon Chua. Les memristors fonctionnent grâce à l'utilisation de courants variables. La modification de la direction et de la quantité de courant permet à ces dispositifs de stocker des données. Leur taille compacte et leur capacité à stocker et à traiter des données leur confèrent des performances idéales pour les systèmes d'intelligence artificielle avancés d'aujourd'hui.

Problèmes avec les memristors Tech Today

Le principal problème de la technologie des memristors utilisée aujourd'hui dans les ordinateurs est qu'elle ne peut pas encore rivaliser avec d'autres systèmes. Ces puces expérimentales offrent souvent une puissance de calcul plus faible, une fiabilité douteuse et n'ont pas la durabilité de leurs homologues à double puce. Heureusement, tout cela est sur le point de changer.

Informatique neuromorphique

Les memristors sont un élément essentiel du mouvement de l'informatique neuromorphique. Cette classe d'ordinateurs cherche à imiter les réseaux neuronaux que l'on trouve dans le cerveau. Ces systèmes peuvent calculer, traiter et stocker des données en un seul endroit. Ils peuvent également apprendre, corriger et s'adapter à de nouveaux scénarios, tout comme le cerveau humain. Cette capacité, associée à la nouvelle conception inclusive des puces, ouvre une nouvelle ère en matière de puissance de traitement informatique.

Étude sur les puces à mémoire

L'étude "Traitement vidéo auto-supervisé avec auto-calibrage sur une plate-forme informatique analogique basée sur un réseau de memristors sans sélecteur"¹ a été publiée ce mois-ci dans la revue scientifique Nature Electronics. L'étude décrit un processeur neuromorphique de nouvelle génération basé sur un semi-conducteur qui imite le mode de pensée du cerveau humain, lui permettant d'apprendre et de s'adapter pour améliorer ses performances.

Nouvelle conception de la puce

Les chercheurs ont intégré un réseau de memristors analogiques sans sélecteur pour créer une unité de stockage et de traitement tout-en-un. L'appareil s'appuie sur des circuits périphériques et un contrôleur numérique pour programmer les memristors en temps réel. Des memristors en oxyde de titane de type interfacial ont été choisis pour réaliser les expériences.

Source - KAIST

Imite le cerveau humain

L'un des aspects les plus impressionnants de cette recherche est que les ingénieurs ont réussi à intégrer un système d'intelligence artificielle avancé directement dans la puce. Cette intégration permet à la puce d'apprendre et de corriger les erreurs. Le dispositif fournit une analyse en temps réel et un traitement sur place, ce qui en fait l'option idéale pour de multiples scénarios d'utilisation tels que l'édition musicale, la sécurité et bien plus encore.

Élaborer de nouveaux scénarios

Il est impressionnant de constater que l'ingénieur a choisi d'exécuter les algorithmes d'IA dans le domaine analogique. Par conséquent, le système a été configuré pour utiliser l'auto-étalonnage sans opérations de compensation ou de préformation. Comme une personne, cette IA peut évaluer les données en temps réel et les comparer à son historique pour déterminer l'action suivante.

Améliorer ses performances

Cette configuration permet aux ingénieurs de créer des ordinateurs et des appareils qui apprennent, corrigent les erreurs et effectuent des tâches d'IA sur place. Les données sont ensuite stockées et traitées afin de déterminer leur relation avec les données antérieures et d'autres caractéristiques uniques. Lorsque le système détermine que l'apprentissage permet d'améliorer les performances, il l'intègre automatiquement.

Test de puces à mémoire

Afin de tester le premier système intégré à base de memristor au monde capable de s'adapter aux changements de données en temps réel, les ingénieurs ont mis en place une tâche d'édition vidéo. Le système d'IA a été alimenté par une vidéo continue en temps réel d'une personne en mouvement. Il a été chargé de séparer l'avant-plan et l'arrière-plan de la vidéo.

Résultats des tests sur les puces à mémoire

Les données montrent des résultats prometteurs. Tout d'abord, l'IA est devenue plus rapide et plus efficace à chaque cycle. Au début, l'IA prenait plus de temps pour déterminer la situation, mais lors des derniers cycles, l'IA s'était déjà habituée au processus et à la manière de déterminer ce qui est au premier plan ou à l'arrière-plan.

De manière impressionnante, le test d'édition vidéo de la puce d'IA a montré un rapport signal/bruit de pointe moyen de 30,49 dB, comparable à celui des services dédiés. En outre, l'équipe a obtenu un indice de similarité structurelle de 0,81.

Avantages des puces à mémoire

Il y a plusieurs raisons pour lesquelles les puces à mémoire sont une idée intelligente. Tout d'abord, elles permettent d'analyser les données en temps réel sur le site. Cela signifie que les appareils peuvent fonctionner sans connexion internet ou sans qu'il soit nécessaire d'envoyer une requête à un autre appareil pour faire une évaluation éclairée de son environnement.

Sécurité

La sécurité et la confidentialité sont renforcées grâce à cette disposition. Comme les données n'ont pas besoin d'être envoyées hors site, les risques de piratage ou d'erreur humaine sont fortement réduits.

Une meilleure performance

Un autre avantage majeur de cette étude est qu'elle démontre comment améliorer les performances des PC d'aujourd'hui. Le système d'IA alimenté par des memristors offre des capacités de calcul parallèle à ses utilisateurs, ce qui améliore les capacités et permet aux systèmes de supporter une charge plus importante.

Taille

Les puces à mémoire sont beaucoup plus petites que les puces traditionnelles. Elles sont donc idéales pour la microélectronique, les vêtements, la robotique et d'autres scénarios où l'espace est limité ou le poids est une préoccupation majeure, comme les drones ou d'autres technologies aérospatiales.

Réduction de la consommation d'énergie

En termes de consommation d'énergie, les puces à memristor utilisent des centaines de fois moins d'énergie que les puces traditionnelles. L'énergie utilisée pour programmer la puce est minuscule. Cette faible consommation d'énergie est idéale pour le développement durable et pour s'assurer que la révolution de l'IA ne pèse pas trop sur l'environnement, comme la révolution industrielle continue de le faire.

Memristors Applications

Les memristors ont de nombreuses applications sur le marché. Ils constituent notamment la solution idéale pour les systèmes informatiques de pointe compacts et économes en énergie dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA). Cette technologie pourrait un jour contribuer à rendre tous vos appareils intelligents beaucoup plus intelligents, légers et performants. Voici quelques exemples d'applications du système de puce memristor.

Traitement vidéo

Le traitement vidéo de l'IA est l'un des secteurs qui connaît la plus forte croissance sur le marché. La puce du chercheur est idéale pour cette tâche pour de nombreuses raisons. Tout d'abord, elle utilise ses capacités d'auto-apprentissage pour réduire sa charge de travail et améliorer son rendement. Ce type de puce pourrait être utilisé pour alimenter des systèmes d'édition IA avancés comme celui testé par l'équipe.

D'ores et déjà, les systèmes de montage assistés par ordinateur rendent le visionnage plus abordable. Trois systèmes peuvent souvent créer des images dupliquées entre les images d'origine, ce qui permet des améliorations massives de la résolution. À l'avenir, un tel système pourrait faciliter le montage de vidéos haut de gamme à partir de votre téléphone.

Soins de santé

L'utilisation de l'IA dans les soins de santé est en plein essor. Les appareils intelligents dotés de mémoires permettront un jour d'assurer un suivi approfondi des patients et d'aider les professionnels en réduisant leur charge de travail et en les sensibilisant davantage. L'IA pourrait même être configurée pour envoyer les données à un autre système d'IA conçu spécifiquement pour les soins de santé.

Sécurité

Il est logique d'utiliser un système d'apprentissage automatique pour programmer les caméras de sécurité. Imaginez que votre caméra intelligente surveille votre jardin. Soudain, une personne apparaît et fait quelques mouvements avant de sortir de l'écran. Si vous ne regardiez pas l'écran, vous ne l'avez pas vue. Un système de sécurité à base d'IA alimentée par des memristors pourrait analyser la zone à la recherche de comportements suspects et vous en informer en temps réel.

Véhicules autonomes

Les véhicules autonomes intégreront certainement cette technologie à l'avenir pour leur permettre d'assumer de nouvelles responsabilités et un niveau de fiabilité plus élevé. Le système permettra aux véhicules d'analyser leur environnement et de faire des suppositions éclairées quant au meilleur scénario. À chaque fois, la décision est évaluée et utilisée pour mesurer l'option suivante, ce qui garantit de meilleures performances au fil du temps.

Memristors Chercheurs

Cette étude a été menée par l'équipe de recherche conjointe du professeur Shinhyun Choi et du professeur Young-Gyu Yoon de l'école d'ingénierie électrique, tous deux ingénieurs au KAIST. Hakcheon Jeong et Seung Jae Han ont également participé à la collecte et au traitement des données.

L'étude sur les puces à mémoire est soutenue par le projet de développement de la technologie des semi-conducteurs intelligents de la prochaine génération, le projet Excellent New Researcher et le projet PIM AI Semiconductor Core Technology Development de la Fondation nationale de la recherche de Corée, ainsi que par le projet de soutien à la recherche et au développement de l'Institut de recherche sur l'électronique et les télécommunications.

Une entreprise qui pourrait bénéficier de l'étude sur les memristors

Cette technologie pourrait améliorer de nombreux secteurs d'activité. Le monde a atteint ses limites en termes de réduction des résistances. Ce dernier développement introduit sur le marché une option plus fiable et plus évolutive. Voici une entreprise qui est en mesure de tirer parti de ces données pour réussir.

Micron Technologies Inc.

Micron Technologies Inc. (MU -7.1%) est entrée sur le marché en 1978. Fondée par Ward Parkinson, Joe Parkinson, Dennis Wilson et Doug Pitman, elle était destinée à la fabrication de semi-conducteurs. L'entreprise connaît rapidement le succès et, en 1980, elle ouvre sa première usine de fabrication.

Depuis lors, Micron Technologies a étendu son offre à d'autres secteurs liés à la technologie. De manière impressionnante, elle s'est même assurée une place dans le classement Fortune 500 en 1994. Aujourd'hui, elle est reconnue comme une force pionnière après des décennies d'innovations dans le domaine des puces.

Micron Technologies est l'un des principaux chercheurs et développeurs de puces à mémoire. L'entreprise cherche à intégrer cette technologie pour alimenter son modèle d'entreprise florissant dans le domaine des centres de données. Elle emploie actuellement 43 000 personnes. Par conséquent, MU est considéré comme un bon "achat" pour les traders qui cherchent à s'exposer au secteur de l'intelligence artificielle.

Les méristors alimenteront la révolution de l'IA.

L'équipe innovante à l'origine de la conception des processeurs à mémoire comprend l'importance de la mémoire et du traitement directs sur la puce pour alimenter les systèmes d'intelligence artificielle. Les ingénieurs vont maintenant poursuivre leurs recherches et leurs essais afin d'intégrer le plus rapidement possible les puces à mémoire dans les produits électroniques grand public.

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Référence de l'étude :

^{1. Duan, X., Cao, Z., Gao, K., Yan, W., Sun, S., Zhou, G., Wu, Z., Ren, F. et Sun, B. (2024). Puces neuromorphiques basées sur les memristors. Matériaux avancés, 36(14), e2310704. https://doi.org/10.1002/adma.202310704}