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Synapses artificielles : des ordinateurs semblables aux cerveaux pourraient maintenant être réalistes

En bref : Le développement de synapses artificielles pourrait signifier que la réalisation de la capacité de calcul du cerveau comme des supercalculateurs est sur la bonne voie. Les scientifiques Sud-Coréens ont été en mesure de produire des nanofils qui sont semblables aux synapses biologiques.

La consommation d’énergie est l’une des raisons principales pour lesquelles vous n’avez pas encore vu de cerveau-ordinateur (brain-like computer) au-delà d’un laboratoire. Heureusement, une utilisation d’énergie réaliste n’est plus un rêve inatteignable.

Tae-Woo Lee, un chercheur en science des matériaux à Pohang University of Science and Technology en Corée du Sud, a créé des synapses artificielles plus efficaces que les biologiques. Ces synapses requièrent seulement 1,23 femtojoules d’énergie pour chaque évènement synaptique par rapport aux 10 femtojoules requis par les synapses biologiques.


Un neurone artificiel simulant les fonctions d’un neurone biologique


Étant un type de transistor, ces synapses artificielles imitent les synapses biologiques en s’allumant et s’éteignant. L’équipe a développé 144 transistors synaptiques sur une plaquette de 4 pouces (≈10cm). Au milieu se trouvent des fils de 200 à 300 nanomètres de larges, encore plus fins qu’un cheveu humain.

Il reste beaucoup de travail avant que cela ne devienne concret. D’après Lee, l’équipe travaille actuellement au développement de nanofils organiques beaucoup plus petits. L’équipe pense même pouvoir réduire encore la consommation d’énergie du dispositif en expérimentant avec la sélection et la composition des matériaux utilisés.

Néanmoins, le concept d’ordinateurs avec une complexité similaire au cerveau est d’autant plus réaliste – l’équipe a raconté à Scientific American qu’ils pourraient voir des applications dans tous les domaines des robots intelligents et des voitures autonomes grâce aux diagnostiques médicaux avancés.

Traduction Thomas Jousse

Scientific American ; Engadget

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