Nanoréseaux : des IA capables d’apprendre comme le cerveau humain.

Publié le 27 Avril 2023 à 17:10 sur Trust My Science. Auteur : Valisoa Rasolofo & J. Paiano

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Résumé de l’article

Des réseaux neuromorphiques artificiels dotés de capacités d’apprentissage similaires à celles du cerveau humain

Les nanoréseaux artificiels, qui imitent l’organisation des neurones dans notre cerveau, sont en mesure d’apprendre et d’étendre leurs capacités de mémorisation à court et long terme, selon une nouvelle étude publiée par l’institut de physique de l’Université de Sydney. Chaque contact entre deux fils imite une connexion synaptique entre deux neurones, régulant les fonctions du réseau. Ces capacités découleraient notamment d’une adaptation spontanée aux changements dans les voies de transmission.

Les nanoréseaux artificiels neuromorphiques

Ces réseaux sont constitués d’enchevêtrements de nanofils auto-assemblés formant des réseaux complexes en mailles, imitant l’agencement des neurones dans le cerveau. Afin de véhiculer des informations, les fils sont hautement conducteurs, généralement fabriqués à partir de matériaux composites d’argent et de polymère. En moyenne, leur diamètre est d’environ 360 nanomètres (en comparaison, un cheveu fait 100 000 nanomètres de diamètre).

La technologie des nanoréseaux pourrait offrir d’importantes perspectives pour l’IA et la robotique

Bien que l’IA s’inspire de la capacité de traitement d’informations du cerveau, les modèles actuels ne sont pas encore capables de reproduire les capacités sous-jacentes régissant ce traitement. Les réseaux neuromorphiques pourraient permettre aux intelligences artificielles d’acquérir des capacités telles que la prise de décision rapide dans des environnements non contrôlés.

Des résultats impressionnants en matière de mémorisation

Les chercheurs ont montré que leur réseau neuromorphique pouvait stocker jusqu’à sept éléments en mémoire, avec une précision élevée et aucune diminution avec le temps. En renforçant le réseau en le poussant à véhiculer les informations à travers les voies synaptiques désirées, une capacité de mémorisation a été développée. Les fonctions cognitives conventionnellement associées uniquement au cerveau humain peuvent donc être imitées par des matériaux non biologiques tels que ceux utilisés dans ces nanoréseaux.

La sélection est l’une des fonctions principales gouvernant notre capacité d’apprentissage

Lorsque certaines connexions synaptiques sont renforcées tandis que d’autres s’affaiblissent, nous conservons certains souvenirs tandis que nous en oublions d’autres. Cette sélection est l’une des fonctions principales gouvernant notre capacité d’apprentissage.

Perspectives pour le futur

La nouvelle étude ouvre la voie à la réplication de l’apprentissage et de la mémoire de type cérébral dans des systèmes matériels non biologiques et suggère que la nature sous-jacente de l’intelligence de type cérébral peut être physique. Cette découverte pourrait avoir un impact important dans les secteurs tels que l’intelligence artificielle et la robotique.

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