Une équipe de recherche fait avancer l’informatique neuromorphique

Les ordinateurs neuromorphiques ne calculent pas en utilisant des zéros et des uns. Ils utilisent plutôt des phénomènes physiques pour détecter des modèles dans de grands flux de données à une vitesse fulgurante et d’une manière extrêmement économe en énergie.

Dans leur projet NIMFEIA, Katrin et Helmut Schultheiß ainsi que leur équipe du Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf (HZDR) ont fait faire à cette technologie un énorme pas en avant. Ils ont également démontré que leur approche peut être intégrée de manière transparente dans la fabrication de puces conventionnelles. Leurs conclusions ont maintenant été publiées dans Communication Nature.

Ce que les chercheurs ont développé au HZDR-Institute of Ion Beam Physics and Materials Research porte de nombreux noms. « L’informatique neuromorphique », par exemple, est un terme, car les processus ressemblent à ceux qui se produisent dans le cerveau. « L’informatique non conventionnelle » est un autre nom, car la technologie est si différente du traitement des données auquel nous sommes habitués aujourd’hui, qui utilise la logique booléenne des zéros et des uns.

Il est parfois appelé « informatique de réservoir », car il utilise des phénomènes physiques non linéaires pour détecter des modèles dans un flux de données. « Dans de nombreux domaines de l’automatisation, de la conduite autonome et de l' »Internet des objets » à l’informatique de pointe, l’industrie est aux prises avec des signaux de données rapides », explique Helmut Schultheiß. Il dirige le groupe Emmy Noether « Magnonics » au HZDR. « C’est parce que de nombreux capteurs délivrent de petits paquets de données à grande vitesse. Reconnaître des modèles dans ces paquets est très énergivore pour les architectures informatiques d’aujourd’hui. »

Pour cette raison, Katrin et Helmut Schultheiß et leur équipe s’appuient sur les ondes de spin ; aussi appelés magnons. L’idée de les utiliser pour créer une nouvelle technologie informatique est déjà un peu ancienne. Grâce à leurs efforts, Schultheiß et son équipe ont cependant résolu un problème qui entravait l’exécution pratique.

« Tous les concepts jusqu’à présent reposent sur le fait que les ondes de spin doivent se propager de A à B afin de fonctionner avec elles », explique Helmut Schultheiß. « Mais il n’y a vraiment pas de matériaux utilisables à cet égard. » Schultheiß et son équipe sont donc allés dans une autre direction. Ils ont pressé l’ensemble du processus dans un disque magnétique de quelques micromètres d’épaisseur seulement et l’ont fait vibrer.

Maintenant, tout le corps vibre et à différentes fréquences simultanément. « Visualisez un tambour », explique-t-il. « De beaux motifs sont créés si vous saupoudrez du sable sur un tambour et que vous le battez en rythme. Ce sont les modes de vibration. » Ils existent dans tout l’espace. Ils ne vont pas simplement de A à B. Ce sont des ondes stationnaires qui vivent en résonance sur tout le corps.

Le battement du tambour est la donnée d’entrée qui peut, par exemple, provenir d’un capteur. Il provoque une interaction de différentes oscillations et des processus non linéaires qui en résultent. « Dans notre travail, nous avons pu démontrer que différents modèles d’entrée produisaient toujours des modèles d’oscillations uniques », explique Schultheiß. « Et ce processus est sensible au temps. Ainsi, si nous modifions la séquence des signaux d’entrée, les modèles changeront également. » C’est une exigence pour évaluer les données en temps réel.

Helmut Schultheiß est certain qu’il y a cependant une autre exigence pour que la technologie passe du laboratoire au marché. Le processus doit être compatible CMOS, c’est-à-dire qu’il doit être adapté au traitement sur les lignes de production standard de l’industrie des puces. C’est quelque chose qu’il a appris notamment de son expérience avec les partenaires industriels GlobalFoundries et Infineon dans le cadre du projet NIMFEIA.

« Même si nous recherchons de nouvelles technologies, la technologie CMOS continuera d’assurer notre prospérité pour les décennies à venir », dit-il. « C’est parce qu’il a désormais imprégné nos vies entières, du plus petit interrupteur d’éclairage aux téléphones et capteurs pour stimulateurs cardiaques. » D’énormes investissements sont nécessaires pour les usines de puces où cette prospérité est créée. Ils ne sont pas simplement arrachés du sol, ni simplement reconfigurés. « L’aspect positif de notre technologie est que rien n’a besoin d’être reconfiguré », déclare Schultheiß.

Katrin und Helmut Schultheiß et leur équipe ne souhaitent cependant pas remplacer les ordinateurs conventionnels par leur nouvelle technologie. Ils souhaitent plutôt les compléter d’une manière qui a du sens. « Le calcul booléen est toujours le leader en matière de calculs mathématiques complexes », déclare Helmut Schultheiß.

« Rien de mieux ne se présentera probablement pour les tâches arithmétiques au cours des cent prochaines années. Mais les architectures informatiques actuelles ont un problème majeur dans la reconnaissance des modèles et la compréhension de la complexité. » Il pourrait par exemple imaginer une application d’optimisation du trafic. En effet, les ordinateurs neuromorphiques pourraient passer au crible la vaste montagne de données – fournies par des services comme Google, combinées aux smartphones et aux voitures elles-mêmes – pour trouver des modèles et prédire un embouteillage avant même que la première voiture ne s’arrête.

« C’est une entreprise très complexe dans laquelle les architectures informatiques conventionnelles, telles que nos PC, ont d’immenses difficultés. De nombreuses étapes de calcul sont nécessaires. D’autre part, c’est le domaine d’application idéal pour l’informatique neuromorphique, pour les ordinateurs réservoirs et pour l’intelligence artificielle. »

Parce que les nouvelles technologies sont non seulement petites, mais aussi incroyablement économes en énergie, elles pourraient fonctionner directement sur les capteurs. C’est ce qu’on appelle l' »informatique de pointe » et est utile partout où la transmission de grandes quantités de données est difficile ou coûteuse. Dans l’espace, par exemple.

Au lieu d’envoyer toutes les données de mesure d’un satellite d’observation de la Terre à la station au sol, elles pourraient être traitées sur place. Cela permet d’économiser de la bande passante et de l’énergie. L’application pourrait également être utilisée en médecine. Un ordinateur neuromorphique directement intégré dans un stimulateur cardiaque pourrait détecter des schémas indiquant une arythmie ou une fibrillation ventriculaire à partir des signaux du stimulateur cardiaque.

« La maintenance intelligente pourrait également bénéficier grandement de l’informatique de pointe avec des processus neuromorphiques », déclare Schultheiß. « En ce qui concerne les éoliennes, par exemple, ils pourraient rechercher des schémas d’oscillation dans les arbres d’entraînement qui détectent les dommages aux roulements. Cela faciliterait la maintenance avant même que le roulement ne tombe en panne. Cela permet d’économiser de l’argent, de l’énergie et des ressources. »