Un nouveau neurone artificiel mono-composant

Résultats scientifiques Matériaux Vivant et santé

Des chercheurs de l’Institut des matériaux Jean Rouxel (CNRS/Université de Nantes) et du Laboratoire de physique des solides (CNRS/Université Paris Sud) ont réalisé le premier neurone artificiel monocomposant. Celui-ci utilise une propriété inédite d’une grande classe de matériaux, les isolants de Mott. Un pas de plus vers la conception du « cerveau artificiel ». Ces travaux sont publiés dans la revueAdvanced Functional Materials.

Les ordinateurs, tablettes ou smartphone que nous utilisons quotidiennement sont bâtis selon deux blocs séparés : l’un traite les données (le processeur) et l’autre stocke la mémoire. Cependant, cette architecture, proposée par Von Neumann il y a près de 70 ans est très peu efficace pour certaines opérations, notamment celles utilisées pour le traitement des données massives autour de l’internet. La solution ? Mimer l’architecture du cerveau humain.

Une voie prometteuse consiste donc à développer un ordinateur « neuromorphique » constitué de neurones et de synapses artificiels. Si des synapses ont déjà été réalisées sous forme de monocomposants, l’élaboration d’un neurone artificiel nécessitait jusqu’ici l’utilisation de circuits électroniques complexes.

Jusqu’à ce que les chercheurs de l’IMN et du LPS conçoivent un neurone artificiel monocomposant, breveté et décrit dans la revue Advanced Functional Materials. Ce dernier utilise les propriétés d’un cristal d’isolant de Mott placé entre deux électrodes et reproduit les fonctionnalités du neurone biologique les plus importantes pour le traitement des informations. Ce composant élémentaire pourrait permettre non seulement de réduire la taille du circuit mais aussi, et surtout, sa consommation d’énergie.

Une découverte qui marque une nouvelle étape dans la réalisation d’un ordinateur "neuromorphique" imitant l’architecture du cerveau. Les applications potentielles dans le domaine de l'intelligence artificielle concernent par exemple les mémoires associatives, des méthodes de reconnaissance d'images et de sons, d'apprentissage ou d'auto-apprentissage.

 

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Référence

P. Stoliar, J. Tranchant, B. Corraze, E. Janod, M.-P. Besland, F. Tesler, M. Rozenberg & L. Cario

A Leaky-Integrate-and-Fire Neuron Analog Realized with a Mott Insulator

Advanced Functional Materials 30 janvier 2017
DOI: 10.1002/adfm.201604740

Contact

Sophie Félix
Chargée de communication
Stéphanie Younès
Responsable Communication - Institut de chimie du CNRS
Christophe Cartier dit Moulin
Chercheur à l'Institut parisien de chimie moléculaire & Chargé de mission pour la communication scientifique de l'INC