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Intel à la poursuite d’IBM dans les puces neuromorphiques

Ridha Loukil , , , ,

Publié le

Après IBM, c’est au tour du numéro un mondial des semiconducteurs Intel de développer une puce neuromorphique qui imite le fonctionnement du cerveau humain. Dédiée à la recherche, elle vise à accélérer les applications d’intelligence artificielle.

Intel à la poursuite d’IBM dans les puces neuromorphiques
Puce neuromorphique d'Intel
© Intel

Intel se projette dans l’ère du calcul neuromorphique. Le numéro un mondial des semiconducteurs démontre le premier résultat significatif de ses recherches dans ce domaine : la puce Loihi. Elle a été développée en partenariat avec le Caltech (California Intsitute of Technology) pour prendre en charge les tâches d’auto apprentissage statistique (Machine learning) à partir des données qui la nourrissent. De quoi accélérer les applications d’intelligence artificielle. Elle est dédiée exclusivement à la recherche.

Technologie attendue dans 5 à 7 ans

Les puces neuromorphiques sont des circuits intégrés électroniques construits pour imiter le fonctionnement du cerveau. Elles présentent l’avantage d’être beaucoup plus rapides que les processeurs traditionnels tout en consommant beaucoup moins de courant électrique. Selon Marie-Noëlle Semeria, directrice du Leti, le laboratoire d’électronique et des technologies de l’information du CEA, elles devraient arriver sur le marché dans 5 à 7 ans.

Avec Loihi, Intel rejoint IBM dans la course au calcul neuromorphique. La puce TrueNorth, dévoilée en 2014 par Big Blue, reste la  référence des développements dans ce domaine. Elle affiche plus d’un million de neurones et 268 millions de synapses. Elle consomme seulement 70 milliwatts, 10 000 fois moins que les processeurs classiques actuels.

calcul 1000 fois plus rapide

La puce neuromorphique d’Intel affiche des caractéristiques plus modestes. Réalisée en gravure de 14 nanomètres, elle présente 130 000 neurones et 130 millions de synapses. Selon les tests des chercheurs dans des tâches d’auto apprentissage statistique, elle serait un million de fois plus rapide et 1 000 fois plus économe en énergie que les processeurs classiques à usage général. En utilisant les données pour apprendre elle-même et faire des inférences, elle devient toujours plus intelligente, s’ouvrant un champ illimité d’applications.

Dans le médical, la puce pourrait apprendre à reconnaitre le fonctionnement normal du cœur à partir des données du rythme cardiaque dans diverses situations : après le jogging, après un repas ou avant d'aller au lit. Le système peut ensuite surveiller en permanence les données de cœur afin d’identifier des fonctionnements qui ne correspondent pas au mode normal. Le système pourrait être personnalisé pour chaque utilisateur.

Puce disponible en 2018

Ce type de logique pourrait également être appliqué à d'autres cas d'utilisation, comme la cybersécurité, où une anomalie ou une différence dans les flux de données pourrait signifier une violation ou un piratage puisque le système a appris le modèle normal dans différents contextes. La technologie pourrait également bénéficier à d’autres applications comme la robotique autonome, la voiture à conduite autonome, les feux de circulation ou le traitement d’images des caméras de vidéosurveillance.  

La puce Loihi sera disponible au premier semestre de 2018. Elle sera partagée avec les principales institutions universitaires et de recherche, dans le cadre de travaux sur l’intelligence artificielle.

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