Les ‘Memristors’ sont-ils la clé pour que l’IA imite le cerveau humain ?

Le cerveau humain est l’ordinateur le plus complexe et performant que l’homme ait jamais connu. Cette merveille de la nature peut simultanément traiter des millions de points de données et d’entrées sensorielles en temps réel. Bien que les ordinateurs soient désormais capables de dépasser les capacités du cerveau humain en termes de puissance de calcul, il existe encore des domaines où ils sont déficients. Une percée récente dans les memristors pourrait détenir la clé pour débloquer le calcul des réseaux neuronaux, ouvrant la porte à des systèmes d’intelligence artificielle plus intelligents et plus rapides à l’avenir.

Conception actuelle des puces

L’architecture informatique de von Neumann d’aujourd’hui place le traitement et la mémoire dans deux emplacements séparés. À l’origine, cette disposition avait du sens, car les ordinateurs n’avaient pas besoin de la quantité massive de récupération de données que l’on trouve aujourd’hui. Cependant, les systèmes d’IA avancés traitent des milliards de bits de données en temps réel. Ainsi, chaque milliseconde compte, y compris le temps et l’énergie nécessaires pour récupérer et traiter la mémoire provenant de deux emplacements distincts.

Problèmes de la conception actuelle des puces

La conception actuelle des puces est trop lente pour suivre la demande croissante de la communauté IA. Une meilleure solution pour les protocoles computationnels lourds comme les systèmes IA consiste à placer la mémoire et le traitement sur une seule puce. Pour accomplir cette tâche, les ingénieurs se sont tournés vers une technologie créée dans les années 1970, les memristors.

Memristors

Le concept de memristors est né en 1971 suite à un article publié par Leon Chua. Les memristors fonctionnent grâce à l’utilisation de courants variables. Modifier la direction et l’intensité du courant permet à ces dispositifs de stocker des données. Leur taille compacte et leur capacité à stocker et traiter des données leur confèrent des performances idéales pour les systèmes IA avancés d’aujourd’hui.

Problèmes de la technologie des memristors aujourd’hui

Le principal problème des memristors actuels utilisés dans les ordinateurs est qu’ils ne peuvent pas encore rivaliser avec d’autres systèmes. Ces conceptions de puces expérimentales offrent souvent une puissance de calcul inférieure, une fiabilité douteuse et manquent de la durabilité de leurs homologues à double puce. Heureusement, tout cela est sur le point de changer.

Calcul neuromorphique

Les memristors sont un composant crucial du mouvement du calcul neuromorphique. Cette classe d’ordinateurs cherche à imiter les réseaux neuronaux présents dans votre 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 fonctionne. Cette capacité, associée à la nouvelle conception de puce inclusive, ouvre une nouvelle ère dans la puissance de traitement computationnel.

Étude sur les puces memristor

L’étude “Traitement vidéo auto‑supervisé avec auto‑calibration sur une plateforme de calcul analogique basée sur un tableau de memristors sans sélecteur“¹ a été publiée dans la revue scientifique Nature Electronics ce mois‑ci. L’étude détaille un processeur neuromorphique de nouvelle génération basé sur un semi‑conducteur qui imite la façon dont le cerveau humain pense, lui permettant d’apprendre et de s’adapter pour améliorer les performances.

Nouvelle conception de puce

Les chercheurs ont intégré un tableau analogique de memristors sans sélecteur pour créer une unité de stockage et de traitement tout‑en‑un. L’appareil exploite des circuits périphériques et un contrôleur numérique pour programmer les memristors en temps réel. Plus précisément, des memristors à oxyde de titane de type interfacial ont été choisis pour mener les expériences.

Source – KAIST

Imite le cerveau humain

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

Déterminer de nouveaux scénarios

De façon impressionnante, 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‑calibration sans opérations de compensation ni pré‑entraînement. À l’instar d’une personne, cette IA peut évaluer les données en temps réel et les recouper avec son historique afin de déterminer la prochaine action.

Améliorer ses performances

Cette configuration permet aux ingénieurs de créer des ordinateurs et des appareils qui apprennent, corrigent les erreurs et traitent les tâches d’IA sur place. Les données sont ensuite stockées et traitées pour voir leur relation avec les données passées et d’autres caractéristiques uniques. Chaque fois que le système détermine que des améliorations de performance sont possibles grâce à l’apprentissage, il les intègre automatiquement.

Test de puce memristor

Afin que les ingénieurs puissent tester le tout premier système intégré basé sur les memristors capable de s’adapter aux changements de données en temps réel, ils ont mis en place une tâche de montage vidéo. Le système d’IA a reçu en continu une vidéo en temps réel d’une personne en mouvement. Il devait séparer le premier plan de l’arrière‑plan de la vidéo.

Résultats du test de puce memristor

Les données montrent des résultats prometteurs. D’une part, l’IA est devenue plus rapide et plus efficace à chaque cycle. Au début, l’IA prenait du temps supplémentaire pour déterminer la situation, cependant, lors des dernières passes, l’IA s’était déjà habituée au processus et à la façon de déterminer ce qui est premier plan ou arrière‑plan.

Impressionnant, le test de montage vidéo de la puce IA a affiché un rapport signal‑à‑bruit moyen de pointe de 30,49 dB, comparable aux services dédiés. De plus, l’équipe a enregistré une mesure d’indice de similarité structurelle de 0,81.

Avantages des puces memristor

Il existe plusieurs raisons pour lesquelles les puces memristor sont une idée intelligente. Tout d’abord, elles offrent une analyse de données en temps réel sur site. Cela signifie que les appareils peuvent fonctionner sans connexion Internet ni besoin d’interroger un autre dispositif pour évaluer son environnement de manière éclairée.

Sécurité

La sécurité et la confidentialité sont renforcées grâce à cette disposition. Puisque les données n’ont pas besoin d’être envoyées hors site, cela réduit considérablement les risques de piratage ou d’erreur humaine.

Meilleure performance

Un autre avantage majeur de cette étude est qu’elle montre comment améliorer les performances des PC actuels. Le système IA alimenté par des memristors offre des capacités de calcul parallèle à ses utilisateurs, améliorant les capacités et permettant aux systèmes de gérer une charge plus importante.

Taille

Les puces memristor sont beaucoup plus petites que les conceptions traditionnelles. En conséquence, elles sont idéales pour la micro‑électronique, les appareils portables, la robotique et d’autres scénarios où l’espace est limité ou le poids est un facteur majeur, comme les drones ou d’autres technologies aérospatiales.

Consommation d’énergie réduite

En termes de consommation d’énergie, les puces memristor utilisent des centaines de fois moins d’énergie que les conceptions de puces traditionnelles. L’énergie nécessaire pour programmer la puce est minuscule. Cette faible consommation d’énergie est idéale pour la durabilité et garantit que la révolution de l’IA ne pèse pas autant sur l’environnement que la révolution industrielle continue de le faire.

Applications des memristors

Il existe de nombreuses applications pour les memristors sur le marché. Tout d’abord, ils sont les options idéales pour des systèmes d’IA en périphérie compacts et économes en énergie. Cette technologie pourrait un jour aider à rendre tous vos appareils intelligents beaucoup plus intelligents, plus légers et plus performants. Voici quelques applications du système de puces memristor.

Traitement vidéo

Le traitement vidéo par IA est l’un des secteurs à la croissance la plus rapide du 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 rendu. Vous pourriez voir ce type de puce alimenter des systèmes d’édition IA avancés comme celui testé par l’équipe.

Déjà, les systèmes d’édition IA rendent la visualisation plus abordable. Trois systèmes peuvent souvent créer des images‑cadres dupliquées entre le cadre original, permettant des améliorations massives de résolution. À l’avenir, un tel système pourrait simplifier l’édition vidéo haut de gamme depuis votre téléphone.

Santé

L’utilisation de l’IA dans le domaine de la santé est en hausse. Les appareils intelligents alimentés par des memristors fourniront un jour une surveillance approfondie des patients, permettant aux professionnels de réduire leur charge de travail et d’améliorer leur vigilance. L’IA pourrait même être configurée pour envoyer les données à un autre système IA spécialement conçu pour la santé.

Sécurité

Utiliser un système d’IA auto‑apprenant pour programmer les caméras de sécurité a du sens. Imaginez votre caméra intelligente surveillant votre jardin. Soudain, une personne apparaît et fait quelques mouvements avant de quitter le champ de vision. Si vous ne regardiez pas l’écran, vous l’auriez manqué. Un système de sécurité IA alimenté par des memristors pourrait scanner la zone à la recherche de comportements suspects et vous alerter en temps réel.

Véhicules autonomes

Les véhicules autonomes intégreront sûrement cette technologie à l’avenir pour leur permettre d’assumer de nouvelles responsabilités et d’atteindre un niveau de fiabilité supérieur. Le système permettra aux véhicules d’analyser leur environnement et de formuler des hypothèses éclairées quant au meilleur scénario. Chaque fois, la décision est évaluée et utilisée pour mesurer l’option suivante, garantissant de meilleures performances au fil du temps.

Chercheurs en memristors

Cette étude a été dirigée par les ingénieurs de KAIST, le Professeur Shinhyun Choi et le Professeur Young‑Gyu Yoon, équipe de recherche conjointe de l’École d’ingénierie électrique. Hakcheon Jeong et Seung Jae Han ont également contribué à la collecte et au traitement des données.

L’étude sur les puces memristor bénéficie du soutien du Projet de développement de la technologie des semi‑conducteurs intelligents de prochaine génération, du Projet Excellent Nouveau Chercheur et du Projet de développement de la technologie de base des semi‑conducteurs PIM AI du Fonds national de recherche de Corée, ainsi que du Projet de soutien à la recherche et au développement de l’Institut de recherche en électronique et télécommunications.

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

De nombreuses industries pourraient être améliorées par cette technologie. Le monde a atteint ses limites en matière de réduction des résistances. Cette dernière avancée introduit une option plus fiable et évolutive sur le marché. Voici une entreprise bien placée pour exploiter ces données avec succès.

Micron Technologies Inc.

Micron Technologies Inc. (MU ) est entrée sur le marché en 1978. Elle a été fondée par Ward Parkinson, Joe Parkinson, Dennis Wilson et Doug Pitman en tant qu’usine de fabrication de semi‑conducteurs. L’entreprise a rapidement connu le succès et, en 1980, elle a ouvert sa première usine de fabrication.

Depuis lors, Micron Technologies a élargi son offre à d’autres secteurs liés à la technologie. De façon impressionnante, elle a même obtenu une place dans le classement Fortune 500 en 1994. Aujourd’hui, elle est reconnue comme une force pionnière après des décennies d’innovations en matière de puces.

Micron Technologies est un chercheur et développeur de premier plan de jeux de puces memristor. L’entreprise cherche à intégrer cette technologie pour dynamiser son modèle commercial florissant dans les centres de données. Actuellement, l’entreprise emploie 43 000 personnes. Par conséquent, MU est considérée comme un « achat » solide pour les traders cherchant une exposition au secteur de l’IA.

Les memristors alimenteront la révolution de l’IA.

L’équipe innovante derrière la conception de CPU memristor comprend l’importance de la mémoire et du traitement directs sur puce pour alimenter les systèmes IA. Désormais, les ingénieurs poursuivront leurs recherches et leurs tests afin d’introduire les puces alimentées par des memristors dans l’électronique grand public le plus rapidement possible.

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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., & Sun, B. (2024). Memristor-based neuromorphic chips. Advanced Materials, 36(14), e2310704. https://doi.org/10.1002/adma.202310704}