Discussion :

[Arsene Newman]

Neurogrid : un circuit intégré pour simuler 1 million de neurones
9 000 fois mieux qu'une simulation sur ordinateur

Un grand pas vers la simulation du cerveau humain vient d'être franchi, selon des chercheurs de l'Université de Stanford. En effet, ces derniers qui sont spécialisés dans le domaine de la bio-ingénierie viennent de créer un circuit intégré capable de modéliser le cerveau humain.

Dénommé Neurogrid, ce nouveau circuit est composé de 16 puces sur mesure (Neurocore). Chaque Neurocore permet de simuler 65 536 neurones, ce qui donne un total de 1 million de neurones simulés et 1 milliard de connexions synaptiques.

Côté performance, Neurogrid affiche une vitesse d’exécution 9 000 fois plus rapide que la meilleure simulation de cerveau humain sur ordinateur, pour une consommation énergétique 40 000 fois moindre. Ce nouveau circuit de la taille d'un iPad est en mesure de simuler des milliers de fois plus de neurones qu'un ordinateur tout en consommant moins qu'une tablette.

« Pour l'heure, il est nécessaire de comprendre comment fonctionne le cerveau pour pouvoir programmer un tel circuit », a déclaré Kwabena Boahen professeur associé à l'Université de Stanford.

Évoquant la finalité de ce projet, ce même professeur a annoncé que son équipe souhaitait « créer un neurocompilateur, de manière à ce que vous n'ayez pas besoin de savoir tout sur le fonctionnement des synapses et des neurones pour pouvoir l'utiliser ». D'ailleurs, l'une des applications possibles pour un tel circuit serait la simulation d'une prothèse d'un membre, cette dernière pourrait alors fonctionner à la même vitesse et complexité qu'un membre humain.

Pour l'heure, le tarif d'un Neurogrid avoisine les 40 000 dollars, trop cher pour une telle utilisation. Le professeur espère donc une production en usine en utilisant les techniques de fabrication modernes pour diviser le prix du Neurogrid par 100.

Enfin, Boahen compare son œuvre aux travaux d'autres concurrents, comme le projet SyNAPSE d'IBM qui permet de simuler 256 neurones dont chacun est équipé de 1 024 circuits synaptiques ou encore le projet HICANN de l'Université de Heidelberg qui simule 512 neurones, chacun équipé de 224 circuits synaptiques, ce qui le pousse à dire que le Neurogrid est à la fois le moyen le plus performant et le moins cher pour simuler le fonctionnement des neurones, mais demeure loin de la prouesse du cerveau humain qui consomme 3 fois moins d'énergie pour 80 000 fois plus de neurones.

Source : news.stanford.edu

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[Pastekk]

Ou pas...

[link66]

Câbler des neurones s'apparente à un "simple" FPGA, j'ai du mal à voir la prouesse. Le point le plus critique est l'entrainement (en gros le paramétrage des connexions). Comment-est il réalisé ?

[shenron666]

un circuit intégré capable de modéliser le cerveau humain

modéliser une partie du cerveau humain d'accord, mais pas le cerveau
ce dernier étant supposé comporter près de 100 milliards de neurones, soit 100.000 fois plus

[nirgal76]

Nombre de synapses, de neurones, c'est bien mais le cerveau humain c'est surtout de l'apprentissage. Comment arriver à la même "intelligence" qu'un humain qui a appris de tout pendant plusieurs décennies.

[Delbor]

Comment arriver à la même "intelligence" qu'un humain qui a appris de tout pendant plusieurs décennies.

En donnant à ces "simulations" un "corps" qui ressent, qui peut se casser, etc...? Je ne pense pas que "l'intelligence" comprise comme chose de l'esprit soit séparable du corps. A mon avis, tant qu'on continuera à concevoir l'intelligence comme quelque chose d'uniquement abstrait on n'arrivera à rien.

[athlon64]

bonjour,

Déjà une carte de la taille d'un Ipad qui coûte $40 000, devrait déjà présupposer que ce ne sont pas des câblages pour configurer un "simple FPGA". On a pas besoin d'être chercheur à Stanford pour faire cela, n'importe quel étudiant en BAC +2 en info industrielle peut le faire...

L’intérêt de la carte vient du fait qu'elle est une émulation(matérielle) et non une simulation logicielle. Ce qui lui permet de réagir en temps réel. On gagne énormément en vitesse, selon l'article original, pour faire une simulation dont est capable Neurogrid, il faut 9000 PC de bureaux. Ce n'est pas étonnant quand on évalue la durée que mettent les super ordinateurs dans les simulation neuronales. Tout cela parce que c'est du soft ! Ici on est en HARDWARE et le neurone peut être programmé sur près de 80 paramètres.

Câbler des neurones s'apparente à un "simple" FPGA, j'ai du mal à voir la prouesse. Le point le plus critique est l'entrainement (en gros le paramétrage des connexions). Comment-est il réalisé ?

Déjà c'est important d'avoir un minimum de connaissance en biologie neuronale http://www.apteronote.com/revue/neur...ticle_79.shtml
, et ensuite avec un peu d'anglais tu comprends assez vite l’arroche générale.

Ce n'est pas un calculateur, c'est un circuit spécial qui imite les connexions et fonctionnements de neurones, on parle de processeur neuromorphique, ici les neurones sont du Hard , les connexions synaptiques ou paramètres de connexion configurables logiciellement en RAM, ce qui implique qu'on pourra implémenter l'effet mémoire et l'apprentissage.


Si cela se confirme, le coût va baisser et ce sera un outil de recherche très intéressant dans les universités et labos qui ne peuvent pas s'offrir des supercalculateurs et des mégawatts de consommation électrique...

A suivre...

[Matthieu Vergne]

Et s'il divise le prix par 100 avec une production industrielle, à $400 y'a moyen que je m'en achète une.

Par contre il me semble qu'il y a une erreur dans l'article :
"The human brain, with 80,000 times more neurons than Neurogrid, consumes only three times as much power"
Si mon anglais est juste, c'est 80 000x plus de connexions pour seulement 3x plus d'énergie, et non 3x moins.

[ddoumeche]

http://www.legorafi.fr/2014/04/30/un...-tele-realite/