Les scientifiques ont accordé 6 millions de dollars pour planifier un ordinateur inspiré du cerveau qui fonctionne sur la probabilité.
Si vous avez déjà demandé à un mécanicien automobile combien de temps durera une pièce jusqu’à ce qu’elle se brise, il y a de fortes chances qu’il ait haussé les épaules. Ils savent combien de temps durent en moyenne les pièces, et ils peuvent voir quand on est proche de la rupture. Mais savoir combien de kilomètres il reste est extrêmement difficile, même à l’aide d’un superordinateur, car le moment exact où une ceinture se brise ou qu’une batterie meurt est dans une certaine mesure aléatoire.
Les ordinateurs conventionnels peuvent regarder l’illusion d’optique sur la gauche et ne voient normalement qu’un vase ou deux visages. Sandia National Laboratories prépare le terrain pour un ordinateur qui, comme notre cerveau, peut regarder plusieurs fois et voir les deux. (Image de Laura Hatfield, Laboratoires nationaux Sandia)
Les scientifiques des laboratoires nationaux Sandia créent un concept pour un nouveau type d’ordinateur permettant de résoudre des problèmes de probabilité complexes comme celui-ci. Ils proposent qu’un «ordinateur probabiliste» pourrait non seulement créer des programmes de maintenance plus intelligents, mais aussi aider les scientifiques à analyser les éclats d’obus subatomiques à l’intérieur des collisionneurs de particules, simuler des expériences de physique nucléaire et traiter les images plus rapidement et avec plus de précision qu’avec les ordinateurs conventionnels.
Dans le cadre d’un nouveau programme de recherche sur la conception codée en microélectronique, le Bureau des sciences du ministère de l’Énergie récemment décerné le projet 6 millions de dollars au cours des trois prochaines années pour développer l’idée. Sandia travaillera avec le Laboratoire national d’Oak Ridge, l’Université de New York, l’Université du Texas à Austin et l’Université Temple à Philadelphie.
Un projet de co-conception de microélectronique implique une collaboration multidisciplinaire qui prend en compte les interdépendances entre les matériaux, la physique, les architectures et les logiciels. Les chercheurs examineront également des moyens d’intégrer des méthodes d’apprentissage automatique.
Le concept d’un ordinateur probabiliste va à l’opposé de la façon dont les ordinateurs sont normalement construits et programmés, a déclaré le scientifique de Sandia, Brad Aimone. Au lieu d’en créer un qui soit parfaitement prévisible, Sandia en veut un avec un caractère aléatoire intégré qui calcule les informations différemment à chaque fois.
« Dans une large mesure, et à un coût énergétique élevé, nous concevons des ordinateurs pour éliminer le hasard. Ce que nous voulons faire dans ce projet est de tirer parti du hasard. Au lieu de le combattre, nous voulons l’utiliser. a déclaré Aimone, qui dirige le projet que lui et son équipe appellent COINFLIPS (abréviation de CO-designed Improved Neural Foundations Leaving Inherent Physics Stochasticity).
« Et si, lorsque je communique avec vous, je lance une pièce ? » dit Aimone. « Si c’est face, vous agissez selon mon message ; si c’est pile, vous l’ignorez. Nous voulons découvrir comment vous pouvez utiliser le hasard comme celui-ci pour résoudre des problèmes où la probabilité est importante. »
Concept modelé sur des connexions imprévisibles entre les cellules du cerveau
Aimone est un expert en technologie qui imite le cerveau, y compris l’apprentissage automatique. Il a eu son idée d’un ordinateur probabiliste à partir de la façon dont les cellules du cerveau communiquent entre elles.
À l’intérieur de votre cerveau, il y a des milliards de cellules appelées neurones qui transmettent des informations à travers des milliards de connexions de cellule à cellule appelées synapses, a déclaré Aimone. Chaque fois qu’un neurone a un message, il envoie un signal à de nombreux autres neurones en même temps. Mais, seule une fraction aléatoire du côté réception transmet le message à plus de cellules. Les neuroscientifiques ne sont pas d’accord pour savoir pourquoi, mais Aimone pense que cela pourrait être une raison pour laquelle le cerveau effectue certaines tâches mieux que les ordinateurs, telles que l’apprentissage et l’adaptation, ou pourquoi ils utilisent moins d’énergie.
Pour imiter ce comportement cérébral, les scientifiques doivent trouver comment générer des milliards de nombres aléatoires à la fois. Cette quantité d’aléatoire est trop complexe et prend trop de puissance pour les ordinateurs, a déclaré Shashank Misra de Sandia, qui dirige l’équipe matérielle COINFLIPS.
« Nous devrons faire preuve de créativité avec de nouvelles approches, y compris de nouveaux matériaux, un contrôle à l’échelle atomique et des conceptions basées sur l’apprentissage automatique pour générer le volume d’aléatoire nécessaire et le rendre utile pour le calcul », a déclaré Misra.
COINFLIPS identifiera également les tâches qui bénéficient du caractère aléatoire.
Les ordinateurs probabilistes font partie d’un effort plus large de Sandia pour explorer à quoi pourraient ressembler les ordinateurs du futur. Les chercheurs du monde entier ont reconnu que le rythme auquel les ordinateurs s’amélioraient ralentissait, a déclaré Aimone. Pour dépasser les limites apparentes des ordinateurs, les scientifiques cherchent de nouvelles façons originales de les concevoir.
Conrad James, le responsable Sandia de l’équipe COINFLIPS, a déclaré : « Plusieurs d’entre nous chez Sandia ont exploré l’informatique inspirée du cerveau et de nouvelles approches de conception pendant des années. Encourager davantage de communication entre les mathématiciens, les développeurs d’algorithmes et les physiciens des dispositifs a conduit à la formation de cette équipe et à cette proposition de recherche.
Sandia ajoute à d’autres efforts pour repenser les ordinateurs
COINFLIPS était l’une des 10 propositions sélectionnées à l’échelle nationale pour recevoir un financement pour concevoir une nouvelle microélectronique à haut rendement énergétique. Par ailleurs, Sandia apporte son expertise en nanotechnologie et en modélisation informatique à un autre projet sélectionné dirigé par le Lawrence Berkeley National Laboratory.
Ces chercheurs vont reconcevoir des capteurs nanométriques utilisés dans les technologies de communication, d’imagerie, de télédétection et de surveillance pour qu’ils soient plus compacts, efficaces et intégrés dans un processeur informatique.
« L’absorption de photons, la transduction en un événement électrique et la mesure feront tous partie d’un seul système quantique », a déclaré François Léonard, physicien de Sandia, membre de la collaboration.
Ils tenteront également d’améliorer ces capteurs avec des matériaux avancés, tels que des nanotubes de carbone, des pailles de carbone creuses 100 000 fois plus fines qu’une mèche de cheveux.
Une troisième équipe Sandia composée des chercheurs Alec Talin et Matt Marinella soutiendra un autre projet sélectionné dirigé par le Laboratoire national d’Oak Ridge. Leurs recherches pourraient contribuer à améliorer l’efficacité énergétique du traitement des informations provenant des capteurs dans les véhicules autonomes, les appareils portables et les satellites.
La plupart du temps et de l’énergie dont une puce informatique a besoin sont consacrées à la navette des informations entre l’endroit où elles sont stockées et où elles sont traitées, a déclaré Talin. Mais il pourrait être possible de réduire la puissance utilisée par les ordinateurs en combinant ces deux éléments à l’aide de dispositifs inspirés du cerveau développés à Sandia.
« L’idée clé est que dans le cerveau, la mémoire et la logique (traitement) sont co-localisées dans le même élément de base, le neurone », a déclaré Talin.
Des systèmes rapides et économes en énergie pourraient potentiellement traiter des tâches complexes, telles que la reconnaissance d’images et la traduction de langues en temps réel, sur des appareils portables comme les smartphones sans avoir besoin de la puissance de calcul du cloud, a déclaré Talin.
La source: Sandia
