Des synapses artificielles composées de nanocâbles reproduisent le comportement des synapses biologiques

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| Forschungszentrum Jülich
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Au cours des dernières années, les scientifiques ont tenté de reproduire artificiellement les fonctions cérébrales humaines de diverses façons. L’essor des réseaux de neurones et de l’intelligence artificielle a permis d’effectuer de considérables progrès dans le domaine. Toutefois, de fortes contraintes d’espace et d’énergie existent encore sur ces technologies. Dans ce cadre, une équipe de bio-ingénieurs germano-italiens a mis au point une synapse artificielle capable d’apprendre, ainsi que de stocker et traiter l’information, tenant sur un simple nanocâble d’oxyde de zinc.

Des scientifiques de Jülich, d’Aachen et de Turin, ont mis au point un memristor composé de nanocâbles qui fonctionne de la même manière qu’une cellule nerveuse biologique. Le composant est à la fois capable de sauvegarder et de traiter des informations, ainsi que de recevoir de nombreux signaux en parallèle. Les résultats de la recherche ont été publiés dans la revue Nature Communications.

La cellule de commutation résistive constituée de nanocâbles de cristaux d’oxyde de zinc s’avère donc être le candidat idéal pour la construction de processeurs « neuromorphes » bioinspirés, capables de prendre en charge les diverses fonctions des synapses et des neurones biologiques. Les ordinateurs ont beaucoup appris ces dernières années. Grâce aux progrès rapides de l’intelligence artificielle, les ordinateurs sont désormais en mesure de conduire des voitures, de traduire des textes, de vaincre les champions du monde aux échecs et bien plus encore.

Ce faisant, l’un des plus grands défis réside dans la tentative de reproduire artificiellement le traitement du signal dans le cerveau humain. Dans les réseaux de neurones, les données sont stockées et traitées en parallèle à haut rendement. D’autre part, les ordinateurs traditionnels exécutent rapidement des tâches successives et font clairement la distinction entre le stockage et le traitement de l’information. En règle générale, les réseaux de neurones ne peuvent être simulés que de manière très lourde et inefficace à l’aide de matériel classique.

Des neurones artificiels à base de memristors

Les systèmes à puces neuromorphes imitant le fonctionnement du cerveau humain offrent des avantages considérables. Les experts en la matière décrivent ce type d’ordinateur bioinspiré comme pouvant fonctionner de manière décentralisée, disposant d’une multitude de processeurs, qui, à l’instar des neurones du cerveau, sont reliés entre eux par des réseaux.

Si un processeur tombe en panne, un autre peut assumer sa fonction. De plus, tout comme dans le cerveau, où la pratique conduit à un transfert de signal amélioré, un processeur bioinspiré devrait avoir la capacité d’apprendre.

synapse biologique artificielle
Dynamique des ions calcium dans une synapse biologique (a) et dynamique des ions argent dans une synapse artificielle, composée d’un seul nanocâble d’oxyde de zinc (b). Crédits : Gianluca Milano et al. 2018

« Avec la technologie actuelle des semi-conducteurs, ces fonctions sont déjà réalisables dans une certaine mesure. Ces systèmes conviennent toutefois à des applications particulières et nécessitent beaucoup d’espace et d’énergie » déclare le Ilia Valov, bioingénieure et auteure de l’étude. « Nos dispositifs à nanocâbles fabriqués à partir de cristaux d’oxyde de zinc peuvent intrinsèquement traiter et même stocker des informations, tout en étant extrêmement petits et écoénergétiques ».

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Pendant des années, on a attribué aux cellules memristives les meilleures chances de pouvoir assumer la fonction de neurones et de synapses dans des ordinateurs bioinspirés. Ils modifient leur résistance électrique en fonction de l’intensité et de la direction du courant électrique qui les traverse. Contrairement aux transistors conventionnels, leur dernière valeur de résistance reste intacte même lorsque le courant électrique est coupé. Les memristors sont donc fondamentalement capables d’apprendre.

La réalisation de composants bioinspirés grâce aux nanocâbles

Pour créer ces propriétés, les scientifiques ont utilisé un seul nanocâble d’oxyde de zinc. Mesurant environ un dix millième de millimètre, ce type de nanocâble est plus de mille fois plus fin qu’un cheveu humain. Le composant memristor résultant prend non seulement une petite quantité d’espace, mais est également capable de commuter beaucoup plus rapidement que la mémoire flash.

Les nanocâbles offrent de nouvelles propriétés physiques prometteuses par rapport aux autres solides, et sont notamment utilisés dans le développement de nouveaux types de cellules solaires, de capteurs, de batteries et de puces informatiques. Leur fabrication est relativement simple. Les nanocâbles résultent du dépôt par évaporation de matériaux spécifiques sur un substrat approprié, où ils se développent pratiquement de leur propre chef.

nanocable oxyde zinc
Images en microscopie électronique à balayage des fibres d’oxyde de zinc (a), ainsi que du nanocâble formé après alignement vertical des fibres (b). Image en MEB d’un nanocâble mémoriel (c) ; le nanocâble (orange) est relié à une électrode d’argent (bleu) et à une électrode de platine (jaune). Crédits : Gianluca Milano et al. 2018

Afin de créer une cellule fonctionnelle, les deux extrémités du nanocâble doivent être attachées à des métaux appropriés, dans ce cas, du platine et de l’argent. Les métaux fonctionnent comme des électrodes et libèrent des ions déclenchés par un courant électrique approprié. Les ions métalliques sont capables de s’étendre sur la surface du fil et de créer un pont pour modifier sa conductivité.

Les composants fabriqués à partir de nanocâbles simples sont toutefois encore trop isolés pour être utilisés de manière pratique dans les puces. En conséquence, la prochaine étape envisagée par les chercheurs de Jülich et de Turin consiste à produire et à étudier un élément de mémoire, composé d’un groupe plus important et relativement facile à générer, de plusieurs centaines de nanocâbles, offrant des fonctionnalités plus intéressantes.

Source : Nature Communications

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