Les scientifiques ont développé un nouveau type de neurone artificiel à base de laser qui imite une cellule nerveuse biologique. Ce neurone artificiel pourrait stimuler l’informatique à grande vitesse et intelligence artificielle (AI), disent les chercheurs.
Les neurones artificiels imitent les cellules nerveuses en activant une fois qu’elles ont atteint un certain seuil d’information. Lorsqu’un neurone biologique accueille suffisamment du bon type d’information, il génère une impulsion électrique pour communiquer avec les neurones à proximité. De même, les neurones artificiels ne traitent et transmettent pas les informations de calcul qu’une fois qu’ils prennent une certaine quantité de données électroniques pertinentes.
Les neurones artificiels existants, qui sont connus sous le nom de neurones à dopage photonique, imitent les neurones biologiques biologiques en répondant à ces signaux d’entrée avec des pointes tout ou rien. Mais la façon dont les neurones reçoivent ces signaux d’entrée signifie que, pendant une courte période après chaque pointe, ils ne peuvent pas répondre aux nouvelles entrées. Cette brève période de réinitialisation met une limite de vitesse aux calculs effectués avec des neurones à dopage artificiels.
Mais les nouveaux neurones artificiels transmettent des informations via des signaux « gradués » avec une intensité variable. Dans la nouvelle étude, publiée le 19 décembre 2024 dans la revue Opticales chercheurs ont utilisé un système de neurones gradué pour dépasser la limite de vitesse des neurones de pointe. Tout comme un neurone biologique gradué ou « non daltonien », le système basé sur le laser a généré des signaux de sortie de plus en plus forts en réponse à des stimuli consécutifs, il n’avait donc pas besoin de la même période de réinitialisation que les neurones de dopage. En conséquence, le nouveau neurone artificiel a transmis des données jusqu’à 100 000 fois plus rapidement que les neurones de dopage artificiels.
Les chercheurs ont incorporé le neurone gradué dans un système informatique du réservoir – un type de artificiel réseau neuronal qui traite les données dépendant du temps. Ils ont utilisé ce système pour scanner 700 échantillons de battements cardiaques pour l’arythmie. Le réservoir a traité ces battements cardiaques à une vitesse de 100 millions de battements cardiaques par seconde – beaucoup plus rapidement que les réseaux de neurones à pointe peuvent. Le nouveau système a détecté des modèles arythmiques avec plus de 98% de précision. Dans une expérience distincte, le système a analysé et classé des nombres manuscrits à un taux de près de 35 millions de chiffres par seconde avec une précision de 92%.
« Avec de puissants effets de mémoire et d’excellentes capacités de traitement de l’information, un seul neurone à gradation laser peut se comporter comme un petit réseau de neurones », co-auteur de l’étude Chaoran Huangun ingénieur à l’Université chinoise de Hong Kong, a déclaré dans un déclaration. « Par conséquent, même un seul neurone à gradation laser sans connexions complexes supplémentaires peut effectuer des tâches d’apprentissage automatique à haute performance. »
La connexion de plusieurs neurones gradués pourrait offrir une puissance de calcul encore plus grande. « Dans ce travail, nous avons utilisé un seul neurone à gradation laser, mais nous pensons que les neurones à gradation multiple en cascade débloqueront davantage leur potentiel, tout comme le cerveau a des milliards de neurones travaillant ensemble dans des réseaux », a déclaré Huang.
« Notre technologie pourrait accélérer la prise de décision de l’IA dans les applications critiques tout en maintenant une grande précision », a ajouté Huang. « Nous espérons que l’intégration de notre technologie dans les dispositifs informatiques en bordure – qui traitent les données à proximité de sa source – facilitera les systèmes d’IA plus rapides et plus intelligents qui servent mieux des applications du monde réel avec une consommation d’énergie réduite à l’avenir. »
