Les chercheurs ont rapporté un dispositif de mémoire neuromorphique de taille nanométrique qui émule les neurones et les synapses simultanément dans une cellule unitaire, une autre étape vers la réalisation de l’objectif de l’informatique neuromorphique conçue pour imiter rigoureusement le cerveau humain avec des dispositifs à semi-conducteurs.
L’informatique neuromorphique vise à réaliser l’intelligence artificielle (IA) en imitant les mécanismes des neurones et des synapses qui composent le cerveau humain. Inspirés des fonctions cognitives du cerveau humain que les ordinateurs actuels ne peuvent pas fournir, les dispositifs neuromorphiques ont été largement étudiés. Cependant, les circuits neuromorphiques actuels à base de semi-conducteur à oxyde de métal complémentaire (CMOS) connectent simplement des neurones et des synapses artificiels sans interactions synergiques, et la mise en œuvre concomitante de neurones et de synapses reste un défi. Pour résoudre ces problèmes, une équipe de recherche dirigée par le professeur Keon Jae Lee du Département de science et génie des matériaux a mis en œuvre les mécanismes de travail biologiques de l’homme en introduisant les interactions neurone-synapse dans une seule cellule mémoire, plutôt que l’approche conventionnelle consistant à connecter électriquement dispositifs neuronaux et synaptiques artificiels.
Semblables aux cartes graphiques commerciales, les dispositifs synaptiques artificiels précédemment étudiés sont souvent utilisés pour accélérer les calculs parallèles, ce qui montre de nettes différences avec les mécanismes opérationnels du cerveau humain. L’équipe de recherche a mis en œuvre les interactions synergiques entre les neurones et les synapses dans le dispositif de mémoire neuromorphique, imitant les mécanismes du réseau neuronal biologique. De plus, le dispositif neuromorphique développé peut remplacer les circuits de neurones CMOS complexes par un seul dispositif, offrant une évolutivité et une rentabilité élevées.
Le cerveau humain est constitué d’un réseau complexe de 100 milliards de neurones et de 100 000 milliards de synapses. Les fonctions et les structures des neurones et des synapses peuvent changer de manière flexible en fonction des stimuli externes, s’adaptant au milieu environnant. L’équipe de recherche a développé un dispositif neuromorphique dans lequel les mémoires à court et à long terme coexistent à l’aide de dispositifs de mémoire volatils et non volatils qui imitent les caractéristiques des neurones et des synapses, respectivement. Un dispositif de commutation à seuil est utilisé comme mémoire volatile et une mémoire à changement de phase est utilisée comme dispositif non volatile. Deux dispositifs à couches minces sont intégrés sans électrodes intermédiaires, mettant en œuvre l’adaptabilité fonctionnelle des neurones et des synapses dans la mémoire neuromorphique.
Le professeur Keon Jae Lee a expliqué : « Les neurones et les synapses interagissent les uns avec les autres pour établir des fonctions cognitives telles que la mémoire et l’apprentissage. La simulation des deux est donc un élément essentiel pour l’intelligence artificielle inspirée par le cerveau. Le dispositif de mémoire neuromorphique développé imite également l’effet de recyclage qui permet apprentissage rapide de l’information oubliée en mettant en œuvre un effet de rétroaction positive entre les neurones et les synapses. »
Ce résultat intitulé « Simultaneous emulation of synaptic and intrinsèque plasticity using a memristive synapse » a été publié dans le numéro du 19 mai 2022 de Communication Nature.
