Informatique à fibre optique basée sur le cerveau humain
Les dendrites sont des structures ramifiées situées à l’extrémité des cellules nerveuses qui reçoivent et traitent les signaux électrochimiques entrants. Leur structure ressemble fort à celle d’un arbre: de nombreuses branches où de nombreux signaux arrivent et sont prétraités localement au niveau de ces branches dendritiques avant que le résultat de ces calculs ne soit envoyé au corps cellulaire (soma) du neurone pour son traitement final. «Ces dendrites peuvent être considérées comme de nombreux “réseaux locaux” qui déchargent le “processeur central” (le corps cellulaire) d’une grande partie de la charge de calcul», explique Florentin Wörgötter, professeur de physique à l’université de Göttingen. Les systèmes informatiques modernes font, en partie, la même chose en confiant le prétraitement à plusieurs «processeurs esclaves», ce qui permet de soulager l’unité centrale principale, explique Florentin Wörgötter. Les chercheurs du projet ADOPD, financé par l’UE, ont voulu exploiter ces idées pour créer des unités de calcul ultrarapides à fibre optique pour l’informatique neuromorphique (basée sur le cerveau humain), qui consomment beaucoup moins d’énergie que les systèmes informatiques conventionnels et pourraient répondre à la demande en croissance exponentielle de plus grandes vitesses de traitement. «Cette technologie est particulièrement intéressante en raison de sa faible consommation d’énergie et de sa rapidité», ajoute Florentin Wörgötter, coordinateur du projet ADOPD.
Une interaction fructueuse entre la modélisation théorique et le développement matériel
Le projet ADOPD a combiné la modélisation théorique et la mise en œuvre du matériel. Les chercheurs sont partis d’un principe de calcul connu, une règle permettant de modifier les forces de connexion au sein d’un réseau dendritique (une règle dite de plasticité synaptique), et ont développé le matériel électro-optique correspondant, qui permet un traitement rapide et efficace des signaux. «La règle de plasticité mise en œuvre permet au système de s’adapter, dans une certaine mesure, à des changements des données d’entrée», souligne Florentin Wörgötter. Parallèlement, l’équipe a poursuivi le développement des modèles théoriques de traitement des signaux dendritiques dans des modèles neuronaux biophysiquement réalistes. «Cette interaction s’est révélée fructueuse, car à la fin du projet, la règle de plasticité originale a pu être complétée par de nouveaux principes de calcul, découverts grâce à nos efforts de modélisation théorique», explique Florentin Wörgötter.
La première plasticité synaptique à fibres optiques
Le projet ADOPD a pu mettre en œuvre la plasticité synaptique à l’aide de fibres optiques, en se référant à un principe de calcul similaire à celui observé dans les neurones du cerveau humain. «Ce faisant, nous avons également découvert et breveté une nouvelle méthode qui permet une synchronisation très rapide de différents signaux», ajoute Florentin Wörgötter. Cette méthode repose sur la même règle de plasticité et renferme le potentiel de concurrencer les solutions matérielles conventionnelles. L’équipe s’appuie actuellement sur cette méthode pour développer une micropuce destinée à des applications allant des télécommunications aux véhicules autonomes.
Créer les bases de l’informatique neuromorphique de nouvelle génération
Les résultats d’ADOPD alimentent le développement de l’informatique neuromorphique, et certains des partenaires du projet s’y emploient activement. Diverses difficultés demeurent, dont l’adaptation du système actuel à plusieurs dendrites et à des réseaux plus vastes, bien que le système ADOPD pourrait atteigne sa maturité commerciale au cours des dix prochaines années. Les méthodes «holographiques» pour les calculs basés sur les fibres optiques constituent un autre axe de recherche. ADOPD a notamment permis d’utiliser des fibres plus épaisses et d’injecter un flux de signaux. Il en résulte une séquence de motifs complexes, semblable à la succession des images d’un film. «Ces modèles peuvent également être utilisés pour des calculs, ce qui offre l’avantage d’un flux d’informations hautement compressé», explique Florentin Wörgötter. «Il s’agit d’une extension claire des résultats actuel d’ADOPD, mais c’est complexe.»
Mots‑clés
ADOPD, informatique neuromorphique, modélisation théorique, matériel, neurones, cerveau, informatique
