Cercetatorii de la CNRS, Thales şi de la Universităţile din Bordeaux, Paris-Sud și Evry au creat o sinapsă artificială capabilă să înveţe în mod autonom. Ei au reuşit, de asemenea, să modeleze acest dispozitiv, care este esenţial pentru dezvoltarea unor circuite mai complexe. Studiul a fost publicat în Nature Communications pe 3 aprilie 2017.
Unul dintre obiectivele biomimeticii este să se inspire din modul în care funcţionează creierul, în scopul de a proiecta maşini din ce în ce mai inteligente. Acest principiu se foloseşte deja în domeniul tehnologiei informaţiei, sub formă de algoritmi utilizaţi pentru finalizarea unor sarcini, precum recunoaşterea imaginilor; de exemplu, Facebook aplică acest principiu pentru a identifica fotografii.
Cu toate acestea, procedura consumă multă energie. Vincent Garcia (de la laboratorul mixt de fizică al CNRS şi al companiei Thales) şi colegii săi tocmai au făcut un pas uriaş în acest domeniu, prin crearea, în mod direct, pe un cip a unei sinapse artificială care este capabilă să înveţe. Ei au dezvoltat şi un model fizic care are rolul de a explica această capacitate de învăţare. Această descoperire deschide calea pentru crearea unei reţele de sinapse şi, prin urmare, a sistemelor inteligente, care necesită mai puţin timp şi energie.
Procesul de învăţare al creierului nostru este legat de sinapsele noastre, care servesc drept conexiuni între neuroni. Cu cât sinapsa este stimulată, cu atât mai mult conexiunea este întărită și procesul de învățare îmbunătăţit. Cercetătorii s-au inspirat din acest mecanism pentru a proiecta o sinapsă artificială, numită memristor.
Acest nanocomponent electronic constă dintr-un strat subţire ferooelectric amplasat între doi electrozi, a căror rezistenţă poate fi reglată folosind impulsuri de tensiune similare celor din neuroni.
În cazul în care rezistenţa este scăzută, conexiunea sinaptică va fi puternică, iar dacă rezistența este crescută, conexiunea va fi slabă. Această capacitate de adaptare a rezistenţei permite sinapsei să învețe.
Deşi studiul s-a concentrat pe aceste sinapse artificiale, fiind esenţial pentru preocupările multor laboratoare, funcţionarea acestor dispozitive a rămas în mare parte necunosută.
Cercetătorii au reușit, pentru prima dată, să dezvolte un model fizic capabil de a anticipa modul în care acestea funcţionează. Această înţelegere a procesului va face posibilă crearea unor sisteme mai complexe, cum ar fi o serie de neuroni artificiali interconectaţi prin aceste Memristors.
Ca parte a proiectului European ULPEC O2020, această descoperire va fi utilizată pentru recunoaşterea formei în timp real, folosind o camera inovatoare: pixelii rămân inactivi, cu excepţia cazului când ei văd o schimbare în unghiul de vizibilitate. Procedura de prelucrare a datelor va necesita mai puţină energie și va dura mai puțin timp pentru a detecta obiectele selectate. Cercetarea a implicat echipe din centrele de cercetare comună din domeniul fizicii ale CNRS / Thales, Laboratoire de l’intégration du matériau au système (CNRS / Universitatea din Bordeaux / Bordeaux INP), Universitatea din Arkansas (SUA), Centrul de nanoştiinţe şi nanotehnologii (CNRS / Universitatea Paris-Sud), Universitatea din Evry şi Thales.
Traducere: Lavinia Elena Niculicea
