Et si les réseaux de neurones passaient du logiciel… au matériel ? Des chercheurs de l’université de Radboud (Pays-Bas) ont développé un matériau quantique dont le comportement, basé sur un réseau d’atomes interconnectés, se rapproche de celui d’un cerveau. Le développement d’un "cerveau quantique" de ce type pourrait révolutionner l’intelligence artificielle.
Constitué d’un substrat de phosphore noir de l’épaisseur d’un atome sur lequel sont disposés des atomes uniques de cobalt – les neurones – le système s’est révélé capable de stocker et de traiter de l’information de la même manière qu’un réseau de neurones vivants. Plus surprenant : il a montré des capacités d’adaptation. Le tout, sans recours à un logiciel et avec une meilleure efficacité énergétique qu’un système d’intelligence artificielle (IA) conventionnel.
"Il a appris tout seul"
Pour fonctionner, un programme d’IA utilise des algorithmes d’apprentissage machine pour reconnaître des formes et en apprendre de nouvelles. "Jusqu’à présent, cette technologie basée sur un paradigme centenaire a fonctionné correctement, estime le chercheur Bert Kappen sur le site de l’université. Mais c’est au final un procédé très inefficient au niveau énergétique."
C’est là le point de départ des recherches publiées dans Nature Nanotechnology : comment remplacer ces logiciels par un matériel plus efficace et autonome ? De premiers travaux de l’équipe, menée par Alexander Khajetoorians, avaient démontré la capacité de stocker de l'information binaire (sous forme de 0 ou 1) sur un atome unique de cobalt. Leurs nouvelles recherches démontrent qu’il est possible de fabriquer sur-mesure des réseaux d’atomes capables d’interagir entre eux de la même manière que des neurones.
Les 100 milliards de neurones d’un cerveau humain interagissent grâce à des connexions électriques, les synapses. Ils traitent les informations, reçues sous forme de stimuli électriques, en envoyant des micro-décharges les uns vers les autres. Ce réseau est composé de liaisons plus ou moins fortes entre les atomes – appelées le poids synaptique – qui évoluent constamment, à mesure que l’on apprend. Le matériau bidimensionnel conçu par les chercheurs reproduit ce fonctionnement : lorsqu’il reçoit une information, le réseau d’atomes la traite en envoyant des électrons d’une particule à l’autre, puis il adapte son comportement en fonction. "Après avoir stimulé le matériau pendant un long moment avec un certain voltage, nous avons été surpris de voir que les synapses avaient changé, raconte Alexander Khajetoorians. Le matériau a adapté sa réaction en fonction du stimulus externe qu’il avait reçu. Il a appris tout seul."
Comprendre la mémoire
Face à ces résultats, les chercheurs envisagent déjà d’augmenter le nombre de neurones artificiels de leur réseau, avec l’ambition de créer "des systèmes de computation auto-apprenants à la consommation d’énergie et à la taille plus contenues que les ordinateurs actuels", avance Alexander Khajetoorians. Reste seulement… à comprendre pourquoi le matériau se comporte de la sorte. "Ce sera seulement lorsque l’on aura résolu ce mystère que l’on pourra adapter son comportement et en faire une technologie", rappelle le scientifique.
En attendant, ces recherches laissent espérer une meilleure compréhension des mécanismes cérébraux à l’origine de la conscience humaine. "Nous arrivons à un moment où nous pouvons appliquer la physique fondamentale à des concepts de biologie, comme la mémoire et l’apprentissage", avance le chercheur.
