La première synapse artificielle autonome est née au CNRS

Illustration de la synapse électronique. © Sören Boyn / Unité mixte de physique CNRS/Thales

C’est une première française à portée internationale : une équipe du CNRS (Centre national de la recherche scientifique) a mis au point le premier modèle physique de synapse artificielle, autrement dit, le début d’une intelligence artificielle autonome. Publiés le 3 avril dans la revue scientifique américaine Nature, les résultats de la recherche de l’équipe de l’unité mixte de physique CNRS/Thales dirigée par Vincent Garcia décrivent la création d’une synapse artificielle, « un nanocomposant électronique formé d’une fine couche ferroélectrique prise en sandwich entre deux électrodes ». L’étude reproduit l’impact des synapses, qui assurent la connexion entre les neurones, dans l’apprentissage. En effet, plus les synapses sont stimulées, plus les connexions entre neurones se renforcent et plus l’apprentissage est favorisé.

« Cette découverte ouvre la voie à la création d’un réseau de synapses », précise le CNRS dans un communiqué. La puce électronique fonctionne sur la base du memristor (mot-valise formé à partir de mémoire et résistance), un composant électronique resté longtemps fictif, imaginé à l’université de Berkeley en 1971 mais qui n’a vu le jour qu’en 2008, grâce à une recherche sur les semi-conducteurs des laboratoires Hewlett-Packard. Il offre une résistance électrique variable qui permet d’y écrire des données par stimulation électrique.

Les applications de cette découverte sont nombreuses (réduction de la taille des transistors, démarrage instantané des ordinateurs, etc.), mais la recherche sur le cerveau bionique est la voie la plus prometteuse. La synapse artificielle modélisée par le CNRS va d’ailleurs pouvoir faire ses armes dans le cadre d’un programme de recherche européen relatif au traitement d’images vidéo en temps réel, comme celles filmées par les caméras d’une voiture autonome. Dans une logique de réactivité et d’économie de ressources, plutôt que de traiter toutes les images, le réseau synaptique apprendra à reconnaître des changements plus ou moins significatifs.

En savoir plus avec l’article publié dans «Nature» (en anglais)

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