IBM Research crée SyNAPSE, un processeur neuronal pour la DARPA

neurosynaptic-core-chip-982pxBeaucoup a été écrit ses derniers jours sur le projet japonais de simulation du cerveau humain. Les 82944 processeurs de l’un des calculateurs les plus puissants de la planète, le K, ont été exploité pour simuler le fonctionnement de 1,73 milliard de neurones et 10.400 milliards de synapses. Cela semble énorme, mais ça ne représente que 1% de ce que nous avons dans le crane. Et pour faire fonctionner ce fragment de cerveau, 40 minutes de calcul ont été nécessaires pour simuler 1 seconde de fonctionnement. Conclusion : Simuler un cerveau complet sur une architecture informatique classique est une impasse. Le DARPA (département recherche de la défense américaine) vient d’injecter 12M$ dans un projet de recherche où IBM expérimente une autre voie : les machines neuromorphiques.

Objectif à long terme : battre le chimpanzé !

IBM vient d’annoncer avoir passé, avec ses partenaires (Cornell University et iniLabs) passé la phase 2 du projet SyNAPSE (pour Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics). Engagé en 2008, ce programme a déjà bénéficié de 53M$ de financements. C’est que son ambition est considérable. Il s’agit de créer des puces qui n’ont plus rien à voir avec les micro-processeurs tels qu’on les connait aujourd’hui : il s’agit de graver dans le silicium des neurones et leurs synapses à l’image de ceux qui composent le cerveau des êtres vivants. Un cerveau artificiel en quelque sorte. La puce que vient de dévoiler IBM contient 256 neurones numériques cadencés à 10MHz. Ces chiffres peuvent paraître relativement modestes, mais c’est dans le nombre de synapses (les liaisons entre neurones) que réside la puissance de ce type de puces. IBM a créé une puce comportant 65.536 synapses et une seconde qui en comporte 262.144.
Prototype de processeur SyNAPSEL’objectif à long terme est de créer un cerveau électronique de 10 milliards de neurones et 100.000 milliards de synapses occupant un volume de 2 litres et consommant 1 kW seulement. Un cerveau électronique certes loin du notre, mais qui devrait néanmoins surpasser l’essentiel des espèces animales, y compris le Chimpanzé.

Une autre approche de la programmation

SyNAPSE1Les réseaux de neurones artificiels ne sont pas à proprement parlé une nouveauté dans le domaine informatique. On les utilise notamment dans l’analyse des données statistiques, dans le traitement d’image, en intelligence artificielle. Mais simuler le fonctionnement des neurones et leurs synapses sur des processeurs classiques se heurte vite au problème du passage à l’échelle comme le démontre le projet japonais de simulation du cerveau. Et c’est justement pour résoudre des problèmes devenus trop complexes pour les ordinateurs classiques que ces machines neuromorphiques vont pouvoir faire mieux, comme le montre un graphe mis en ligne sur le site de la DARPA (voir ci-dessus).
Paradoxalement, le docteur Dharmendra S. Modha, Senior Manager d’IBM Research, a confié travailler sur une version synaptique de… FORTRAN, le vénérable langage inventé dans les années 50… Le langage est encore très utilisé dans le secteur scientifique, les chercheurs apprécieront sans doute l’effort.

Les Corelets en action

Les Corelets en action

Plus important, IBM travaille sur une autre approche de la programmation de ces réseaux de neurones par combinaison de blocs baptisés « corelets ». Globalement, un corelet correspond à une configuration de neurones qui remplit une tâche définie, avec ses entrées, ces sorties. Le programmeur va donc positionner et relier ses corelets les unes aux autres pour constituer son programme. Pour lui, les corelets s’apparentent à des boites noires. IBM a ainsi constitué une bibliothèque de 150 corelets, prêtes à être assemblées.
Les applications les plus évidentes de ces puces neuronales sont celles qui nécessitent des calculs massivement parallèles en temps réel, au premier rang desquelles l’analyse de l’image. IBM donne l’exemple d’applications analysant les données issues de réseaux de capteurs (sismiques, inondations, etc.) ou encore d’une application qui analyserait l’environnement d’un mal voyant pour lui décrire ce qui l’entoure et d’éventuels dangers. On imagine que la DARPA voit dans cette approche d’autres applications notamment le guidage des drones et l’identification des cibles.

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