Une percée à l’Université de Twente rapproche de nouveaux ordinateurs ressemblant à des cerveaux. Un groupe international de chercheurs dirigé par le Prof. Dr. Christian Nijhuis a développé un nouveau type d’interrupteur moléculaire qui peut apprendre des comportements passés. Les chercheurs ont publié leurs résultats aujourd’hui dans la revue scientifique Nature Materials. Nijhuis : “Ces molécules apprennent de la même manière que notre cerveau.”
Les ordinateurs, les centres de données et les autres appareils électroniques consomment d’énormes quantités d’énergie. Nous construisons actuellement d’immenses parcs éoliens pour répondre à cette demande énergétique. Mais selon le Pr. Dr. Christian Nijhuis, nous pouvons également concentrer notre attention sur l’amélioration de l’efficacité de notre électronique. « Nos cerveaux sont les ordinateurs les plus efficaces que nous connaissions. Ils consomment dix mille fois moins d’énergie que les ordinateurs les plus performants », explique Nijhuis.
En effet, notre cerveau traite les données d’une manière complètement différente. Là où les ordinateurs traitent des flux d’informations binaires – avec des zéros et des uns – notre cerveau fonctionne de manière analogue au moyen d’impulsions dépendant du temps. « Notre cerveau traite les informations de millions de cellules nerveuses de tous nos sens sans aucun problème. Contrairement à l’électronique traditionnelle, ils n’utilisent que les cellules cérébrales et les synapses à travers lesquelles passent les impulsions », explique Nijhuis. Parce que l’énergie n’est consommée que pendant une impulsion, notre cerveau peut traiter beaucoup de données en même temps de manière beaucoup plus efficace.
Matériel
Les molécules développées par Nijhuis et son équipe peuvent exécuter tous les circuits de porte logique booléenne nécessaires pour ‘l’apprentissage en profondeur’. « L’apprentissage en profondeur est une forme d’apprentissage automatique basée sur des réseaux de neurones artificiels et est largement utilisé dans la reconnaissance automatique des images et de la parole, mais aussi dans la recherche de nouveaux médicaments et, plus récemment, dans la création artistique. Toutes choses qui sont beaucoup plus difficiles pour un ordinateur que pour notre cerveau », explique Nijhuis. Les chercheurs progressent à grands pas dans le domaine des logiciels d’intelligence artificielle, mais ces molécules rapprochent désormais également le matériel d’intelligence artificielle.
Pour imiter le comportement dynamique des synapses au niveau moléculaire, les chercheurs ont combiné un transfert rapide d’électrons avec un couplage lent de protons limité par la diffusion. Cela ressemble aux impulsions rapides et à la lente absorption des neurotransmetteurs par les neurones de votre cerveau. Les molécules peuvent ajuster la force et la durée des impulsions. Ce faisant, ils manifestent une forme de conditionnement classique. Les molécules adaptent leur comportement aux stimuli qu’elles ont précédemment reçus. Une forme d’apprentissage. À l’avenir, ces molécules pourraient également répondre à d’autres stimuli comme la lumière.
Cette avancée permet de développer une toute nouvelle gamme de systèmes adaptables et reconfigurables. Ceux-ci peuvent à leur tour conduire à de nouveaux systèmes adaptatifs multifonctionnels qui simplifient considérablement les réseaux de neurones artificiels. Nijhuis : “Cela réduit considérablement la consommation d’énergie de nos appareils électroniques.” Les molécules multifonctionnelles qui sont également sensibles à la lumière ou peuvent détecter d’autres molécules peuvent conduire à de nouveaux types de réseaux de neurones ou de capteurs.
Christian Nijhuis dirige le groupe ‘Matériaux hybrides pour l’opto-électronique’ (HMO; Faculté des sciences appliquées), qui fait partie du MESA+ Institute for Nanotechnology de l’UT. Il est également chercheur principal du domaine de recherche Molécules informatiques et (opto)électronique au sein du Centre des molécules de MESA+. Cette recherche a été menée en collaboration avec Damien Thompson, professeur de modélisation moléculaire et directeur du SSPC (Science Foundation Ireland Research Center for Pharmaceuticals at the University of Limerick) Enrique del Barco, Pegsus Professor at the University of Central Florida.
La publication intitulée «Commutateurs moléculaires dynamiques avec conductance différentielle négative hystérétique émulant le comportement synaptique» a été publié dans la revue scientifique Nature Materials. Nature Materials est l’une des 3 meilleures revues dans le domaine de la chimie, de la physique et de la science des matériaux. La parution est lire en ligne.
