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Un neurone ionique artificiel pourrait améliorer la mémoire électronique

Un neurone ionique artificiel pourrait améliorer la mémoire électronique

Un neurone ionique artificiel permettrait d’améliorer la mémoire électronique et de construire des machines plus intelligentes.

Il y a quelques mois, des chercheurs ont publié une étude sur le développement de neurones artificiels. La recherche suggère l’utilisation d’ions comme vecteurs d’informations, à la place des électrons. Ces recherches pourraient aider les chercheurs en IA à mettre au point des dispositifs plus intelligents dotés d’une mémoire électronique.

La théorie sur le développement d’un neurone ionique artificiel

En août dernier, des scientifiques du CNRS et de l’ENS-PSL ont publié une étude théorique sur le développement d’un neurone artificiel, utilisant des ions comme vecteurs d’information.

Les experts en intelligence artificielle cherchent activement le moyen de donner aux machines les mêmes facultés que le cerveau. Et même si certains systèmes d’IA réussissent à produire le même résultat qu’un humain, il existe une différence importante : la consommation d’énergie.

Lydéric Bocquet est directeur de recherche CNRS au Laboratoire de Physique de l’ENS. Il explique que pour le même nombre de tâches, l’IA consomme des dizaines de milliers de fois plus d’énergie que le cerveau humain.

Par conséquent, l’imitation du mécanisme cérébral implique la mise au point de systèmes électroniques tout aussi économes en énergie. Dans leur étude, les chercheurs suggèrent l’utilisation d’ions au lieu d’électrons comme vecteurs d’informations. En d’autres termes, l’étude explique comment concevoir un neurone ionique artificiel.

La nanofluidique, une nouvelle perspective pour l’IA ?

Un prototype de neurone artificiel se constitue d’une couche de molécules d’eau confinée dans de fines fentes en graphène. Quand les ions issus de ce nanofluide sont soumis à un champ électrique, ils s’allongent en grappes et développent un « effet memristor ». En termes simples, ils se rappellent des stimuli qu’ils ont reçus auparavant. Bien que l’origine des memristors soit différente du système biologique, les résultats obtenus restent similaires, explique Lydéric Bocquet. 

Par ailleurs, l’étude a également révélé qu’un neurone ionique artificiel reproduisait le même mécanisme de transmission d’informations que les neurones biologiques. Autrement dit, cette technique a permis de reproduire le comportement des synapses. Maintenant, en implémentant ce même système dans des algorithmes d’apprentissages, cela constituerait une base pour la mémoire électronique.

Outre le développement de systèmes électroniques, les chercheurs pensent que ces résultats pourraient également s’appliquer à d’autres domaines, comme la transition environnementale.

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