Un nouveau matériau 2D pour les ordinateurs neuromorphiques

Grâce à ce nouveau matériau 2D, les ordinateurs neuromorphiques qui imitent les synapses du cerveau deviendront commercialement viables.

En termes d’intelligence artificielle, l’imitation du cerveau humain correspond à la modélisation des cellules synaptiques. Cependant, cette technique nécessite une énorme quantité d’énergie qui représente un inconvénient pour la commercialisation des ordinateurs neuromorphiques. Mais ce nouveau composant pourrait bien changer la donne.

Une mémoire à accès aléatoire électrochimique

Cette découverte est le fruit du travail de chercheurs du KTH Royal Institute of Technology et de l’université de Stanford. Il s’agit en effet d’un nouveau composant informatique qui permet d’imiter les réseaux neuronaux biologiques.

L’ECRAM (mémoire à accès aléatoire électrochimique) est composée de matériaux 2D et agit comme une cellule synaptique. Le professeur Max Hamedi du KTH explique que ce nouveau composant peut avoir plusieurs états (allumé ou éteint) et peut effectuer des calculs en mémoire. Cela diffère fondamentalement, selon lui, des transistors classiques.

Notons que pour imiter le cerveau, la commutation dans une ECRAM se fait par l’insertion d’ions dans un canal d’oxydation. Les chercheurs ont donc fabriqué un MXene, un matériau 2D constitué de carbure de titane destiné aux ordinateurs neuromorphiques.

Un matériau 2D pour permettre la viabilité des ordinateurs neuromorphiques

D’une part, les ordinateurs neuromorphiques se caractérisent par leur capacité à imiter les synapses du cerveau. D’autre part, ils peuvent être des milliers de fois plus efficaces que les ordinateurs utilisés actuellement pour l’IA sur le plan énergétique.

D’apèrs Hamedi, le MXene offre une grande vitesse de la chimie organique. De plus, il est compatible avec les matériaux inorganiques. Autrement dit, ce matériau combine l’électrochimie et l’électronique. Le professeur Alberto Salleo, un autre des chercheurs, ajoute que l’ECRAM de MXene fournit tous les éléments essentiels pour l’accélération des réseaux de neurones artificiels. Il s’agit notamment de la vitesse, de la linéarité, du bruit d’écriture, de l’énergie de commutation et des métriques d’endurance.

Cela signifie que ce nouveau matériau 2D peut contribuer à accélérer la commercialisation des ordinateurs neuromorphiques. Selon Hamedi, l’ECRAM peut mener à une IA capable de s’adapter à la confusion des entrées et des nuances, tout comme le cerveau. D’autant plus que la consommation d’énergie serait beaucoup moins importante.