ENGINEERINGNET.BE – Les ordinateurs, centres de données et autres appareils électroniques consomment d’énormes quantités d’énergie. D’énormes parcs éoliens sont nécessaires pour répondre à cette demande d’énergie. Mais selon le Prof. Dr. Christian Nijhuis, nous pouvons également concentrer notre attention sur l’amélioration de l’efficacité de l’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 très 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. 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.
Les molécules développées par Nijhuis et son équipe peuvent exécuter toutes les portes logiques booléennes nécessaires à l’apprentissage en profondeur. Les chercheurs font de grands progrès dans le domaine des logiciels pour l’IA, mais ces molécules rapprochent désormais également le matériel pour l’IA.
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. À l’avenir, ces molécules pourraient également répondre à d’autres stimuli, comme la lumière.
Cette avancée permet de développer une nouvelle gamme de systèmes adaptables et reconfigurables. Ceux-ci peuvent à leur tour conduire à de nouveaux systèmes adaptatifs multifonctionnels qui simplifient les réseaux de neurones artificiels.
Nijhuis : “Cela réduit considérablement la consommation d’énergie de l’électronique.” 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.
Cette recherche a été menée en collaboration avec le Science Foundation Ireland Research Center for Pharmaceuticals de l’Université de Limerick et l’Université de Floride centrale.
