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TrueNorth : IBM dévoile sa puce neurosynaptique

  1. #1
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    Avatar de Hinault Romaric
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    Par défaut TrueNorth : IBM dévoile sa puce neurosynaptique
    TrueNorth : IBM dévoile sa puce neurosynaptique
    qui fonctionne comme un cerveau humain

    IBM vient de réaliser une nouvelle prouesse dans le domaine de l’intelligence artificielle.

    La division de recherche de la firme vient d’annoncer qu’elle a réussi à concevoir une puce de la taille d’un timbre postal, qui fonctionne comme un cerveau et est capable de traiter de quantités massives de données.

    La puce neurosynaptique baptisée TrueNorth est en gestation depuis plusieurs années dans les laboratoires d’IBM, et vient de donner naissance à un système efficace capable de simuler près de 1 million de neurones.

    TrueNorth a été mis en place en utilisant 5,4 milliards de transistors gravés en 28 nm, disposés en un réseau de 4 096 cœurs neurosynaptiques, soit l’équivalent d’un million de neurones et de 256 millions de synapses.

    Chaque cœur neurosynaptique fonction de façon autonome et dispose des éléments pour le calcul (neurones), la manipulation de la mémoire (synapses) et la communication avec d’autres parties de la puce (axones). Les cœurs fonctionnent de façon asynchrone et ceux qui ne travaillent pas restent tout simplement inactifs.

    La puce d’IBM est capable de rivaliser avec un supercalculateur traditionnel par le traitement des instructions très complexes (environ 400 milliards d’opérations par seconde en fonctionnement intensif), tout en consommant très peu d’énergie. Selon IBM, la puce ne nécessite que 70 milliwatts pour faire fonctionner ses 5,4 milliards de transistors. En comparaison, les processeurs modernes actuels disposent d’environ 2 milliards de transistors, consomment environ 50 W.


    Il s’agit d’une grande percée pour IBM qui se rapproche un peu plus de son objectif de pouvoir construire un ordinateur disposant d’une puce avec 10 milliards de neurones, qui simule le cerveau humain. En 2011, IBM avait dévoilé une première puce neurosynaptique qui n’implémentait que 260 000 synapses.

    Les chercheurs voient déjà en cette puce un cerveau de silicium pour l’internet des objets. « La commercialisation d’une telle puce pourrait agir comme un capteur à faible puissance pour une large gamme de terminaux embarqués et portables », a déclaré Dharmendra Modha, chercheur chez IBM. « Il pourrait transformer l’expérience mobile telle que nous la connaissons. »

    Le processeur peut également être utilisé dans des supercalculateurs pour augmenter leurs aptitudes d’apprentissage automatique. Big Blue a fait une démonstration d’un ensemble comportant 16 puces, offrant l’équivalent de 16 millions de neurones et 4 milliards de synapses, pour montrer que le système peut facilement être utilisé pour de grandes implémentations.

    De plus, la puce d’IBM pourrait secouer l’approche classique de l’informatique, basée depuis 1940 sur l’architecture de Von Neumann.

    Source : Science Mag

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  2. #2
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    Préssé de voir ce que cette jolie petite puce à dans le vendre. Personne n'a de détails concernant les fréquences ?

    Quoi qu'il en soit c'est une bonne nouvelle pour la cotation boursière d'IBM.
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  3. #3
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    Par défaut Ouais
    Bravo pour cette réussite mais ça me fait un peut rigoler cette acharnement à copier le cerveau, le principe fondamental du cerveaux humain n'est pas de faire de l'intéligence réel, l'évolution à réussi à détourner sa fonction de base pour avoir un comportement qu'on peut qualifier d'intelligent.
    Le cerveaux humain est un calculateur statistique, en effet dans une situation il va calculer une probabilité par exemple qu"une photos représente une personne connu, permet de choisir une action rapidement.
    Le cerveaux est aussi un corrélateur sans logique, donner lui N entré sortie il trouvera une fonction qui corrèle les entré et les sorties mais sans logique et avec une marge d'erreur si on l'autorise.

    En gros ca fonctionne mais on sais pas trop commun , la fonction trouvé n'est pas vraiment compréhensible.
    On appel ça l’expérience , beaucoup de gens sont fort dans un domaine grâce à l’expérience, ils savent faire mais sont incapable de savoir comment ils font et cela c à cause du principe de fonctionnement du cerveaux.
    Mais heureusement la nature est bien faite,et la nature a donné un autre type de fonctionnement qui lui permet de savoir comment il fait mais ce type de fonctionnement est celui d'un ordinateur.
    Faire des machines fonctionnent comme le cerveaux de base est un risque car celui-ci fait des erreurs et ne sais pas comment il les faients, donc le résultat peut être catastrophique à l'image de l'humain qui fait des erreurs qui coute la vie a d'autre humain.

  4. #4
    Membre habitué Avatar de benjamin_musique
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    Ta remarque super_navide me semble très intéressante, c'est dommage que l'article ne parle que de chiffres...
    "16 millions de neurones et 4 milliards de synapses", c'est beaucoup ou pas?

  5. #5
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    "16 millions de neurones et 4 milliards de synapses", c'est beaucoup ou pas?
    Beaucoup en terme de quoi ? Comme le dit super_navide, ça n'a pas de sens toutes ces analogies avec le cerveau, car son fonctionnement n'a rien à avoir avec un ordinateur.
    Mais sinon notre cerveau a 100 milliards de neurones.

    Ils utilisent les termes neurones, synapses, axones pour faire genre on fait de la bio-informatique, mais les termes biologiques n'ont rien à voir avec leur "traduction" informatique :
    Chaque cœur neurosynaptique fonction de façon autonome et dispose des éléments pour le calcul (neurones), la manipulation de la mémoire (synapses) et la communication avec d’autres parties de la puce (axones). Les cœurs fonctionnent de façon asynchrone et ceux qui ne travaillent pas restent tout simplement inactifs
    Un neurone est grosso-modo un câble électrique, éventuellement muni d'un "capteur", qui transforme un stimulus en signal électrique et le transmet. L'axone est le coeur du neurone. Vous voyez la fibre optique ? Bah l'axone, c'est la partie en verre.
    Et une synapse, c'est juste une connexion, soit entre deux neurones, soit entre un neurone et une cellule. Bref, tout ça c'est que du câblage. Un neurone ne calcule pas, une synapse ne stocke pas de données.

    Ça ne remet pas en cause les capacités de cette nouvelle puce. La performance c'est la miniaturisation mais ils n'ont pas réussi à reproduire le comportement du cerveau. Ça serait d'ailleurs assez débile de reproduire ce comportement-là, vu que n'importe quel ordinateur il y a 30 ans était déjà plus puissant que le cerveau humain.
    Et le jargon biologique utilisé, c'est juste pour faire fantasmer les foules qui ont des rêves de science-fiction.

  6. #6
    r0d
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    Citation Envoyé par Gastiflex Voir le message
    Beaucoup en terme de quoi ? Comme le dit super_navide, ça n'a pas de sens toutes ces analogies avec le cerveau, car son fonctionnement n'a rien à avoir avec un ordinateur.
    Mais sinon notre cerveau a 100 milliards de neurones.

    Ils utilisent les termes neurones, synapses, axones pour faire genre on fait de la bio-informatique, mais les termes biologiques n'ont rien à voir avec leur "traduction" informatique :

    Un neurone est grosso-modo un câble électrique, éventuellement muni d'un "capteur", qui transforme un stimulus en signal électrique et le transmet. L'axone est le coeur du neurone. Vous voyez la fibre optique ? Bah l'axone, c'est la partie en verre.
    Et une synapse, c'est juste une connexion, soit entre deux neurones, soit entre un neurone et une cellule. Bref, tout ça c'est que du câblage. Un neurone ne calcule pas, une synapse ne stocke pas de données.

    Ça ne remet pas en cause les capacités de cette nouvelle puce. La performance c'est la miniaturisation mais ils n'ont pas réussi à reproduire le comportement du cerveau. Ça serait d'ailleurs assez débile de reproduire ce comportement-là, vu que n'importe quel ordinateur il y a 30 ans était déjà plus puissant que le cerveau humain.
    Et le jargon biologique utilisé, c'est juste pour faire fantasmer les foules qui ont des rêves de science-fiction.
    Il y a certes un aspect "com" (réseau de neurones, c'est la classe internationale, même si personne ne sait ce que c'est), mais il y a tout de même quelques innovations intéressantes. L'idée générale consiste à ne pas avoir une grosse unité de calcul (le processeur), mais beaucoup de petites unités. Du coup, comme ils le disent eux-même, ça convient pour certains usages, mais ça ne sera jamais mieux que l'approche "Turing/Von Neumann" classique pour d'autres usages.

    Et puis c'est de la recherche, c'est à dire qu'on ne sait pas trop à l'avance sur quoi ça va déboucher. J'ai regardé par exemple le langage qu'ils ont développé pour programmer ces puces, et c'est franchement intéressant. Ils ont été obligé de penser une toute nouvelle façon de programmer, un nouveau paradigme, et encore une fois, on ne sait pas trop ce que ça va donner. Si ça se trouve, ils sont en train de créer, sans le savoir, LE_méga_langage_de_programmation_révolutionnaire_qui_va_changer_la_face_du_monde!
    Tester c'est douter, corriger c'est abdiquer.

  7. #7
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    Citation Envoyé par r0d Voir le message
    Et puis c'est de la recherche, c'est à dire qu'on ne sait pas trop à l'avance sur quoi ça va déboucher. J'ai regardé par exemple le langage qu'ils ont développé pour programmer ces puces, et c'est franchement intéressant. Ils ont été obligé de penser une toute nouvelle façon de programmer, un nouveau paradigme, et encore une fois, on ne sait pas trop ce que ça va donner. Si ça se trouve, ils sont en train de créer, sans le savoir, LE_méga_langage_de_programmation_révolutionnaire_qui_va_changer_la_face_du_monde!
    Peux-tu nous en dire plus r0d ? Quel est le nom de ce langage ? Ou as-tu trouvé les specs ?

    Intuitivement, j'aurais tendance à dire que ce type d'architecture est parfaitement adapté à d'un paradigme de calcul distribué, mais je peux me tromper.

    Par ailleurs, si ces puces sont vraiment aussi puissantes que des supercalculateurs et moins energivores, ça promet de belles choses (et des moins belles aussi, cassage de clefs privées, tout ça...). Du coup je suis un peu sceptique par rapport au performances annoncées. 700 fois moins énergivore qu'un CPU classique, c'est vraiment beaucoup !

  8. #8
    r0d
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    Citation Envoyé par xurei Voir le message
    Peux-tu nous en dire plus r0d ? Quel est le nom de ce langage ? Ou as-tu trouvé les specs ?
    J'ai trouvé ça: http://www.research.ibm.com/software...t-language.pdf
    Le peu que j'ai compris, c'est de l'orienté objet un peu particulier: il y a un objet de base dont héritent tous les autres (super object à la java), mais cet objet implémente lui-même sa propre fonction de compilation, qu'ils appellent "decompose" ainsi qu'une fonction "verifiy" qui permet de vérifier que l'objet est valide pour un neurone donné. Il y a un objet par neurone. Ensuite ils parlent de LSM (liquid state machine), et c'est là que j'ai décroché.

    Citation Envoyé par xurei Voir le message
    Intuitivement, j'aurais tendance à dire que ce type d'architecture est parfaitement adapté à d'un paradigme de calcul distribué, mais je peux me tromper.
    Je ne sais pas trop, mais ils parlent surtout de traitement de signal (audio et video), et leurs démos sont de cet acabit: reconnaissance de visage dans une vidéo, reconnaissance de phonèmes dans un flux audio, etc. Par contre je ne comprend pas bien pourquoi cette puce est adapté à ça; j'aurais, comme toi, pensé à du calcul distribué.

    Citation Envoyé par xurei Voir le message
    Par ailleurs, si ces puces sont vraiment aussi puissantes que des supercalculateurs et moins energivores, ça promet de belles choses (et des moins belles aussi, cassage de clefs privées, tout ça...). Du coup je suis un peu sceptique par rapport au performances annoncées. 700 fois moins énergivore qu'un CPU classique, c'est vraiment beaucoup !
    Si j'ai bien compris, c'est essentiellement parce que chaque unité de calcul est inactive lorsque qu'elle n'a pas de traitement à effectuer, contrairement aux processeurs classiques. Ces puce/neurones fonctionnent avec un système de trigger sur l'input: s'il n'y a rien en entrée, le processeur est éteint, et il ne s'allume que lorsqu'un signal arrive en entrée.
    Tester c'est douter, corriger c'est abdiquer.

  9. #9
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    Citation Envoyé par r0d
    Je ne sais pas trop, mais ils parlent surtout de traitement de signal (audio et video), et leurs démos sont de cet acabit: reconnaissance de visage dans une vidéo, reconnaissance de phonèmes dans un flux audio, etc. Par contre je ne comprend pas bien pourquoi cette puce est adapté à ça; j'aurais, comme toi, pensé à du calcul distribué.
    Reconnaissance faciale dans la vidéosurveillance, transcription automatique d'écoute, vive le progrès !

  10. #10
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    Citation Envoyé par Gastiflex Voir le message
    Reconnaissance faciale dans la vidéosurveillance, transcription automatique d'écoute, vive le progrès !
    Arf... En plus le projet est essentiellement financé par l'armée américaine.
    Finalement, c'est vraiment nul TrueNorth!
    Tester c'est douter, corriger c'est abdiquer.

  11. #11
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    Ils utilisent les termes neurones, synapses, axones pour faire genre on fait de la bio-informatique, mais les termes biologiques n'ont rien à voir avec leur "traduction" informatique :

    Un neurone est grosso-modo un câble électrique, éventuellement muni d'un "capteur", qui transforme un stimulus en signal électrique et le transmet. L'axone est le coeur du neurone. Vous voyez la fibre optique ? Bah l'axone, c'est la partie en verre.
    Et une synapse, c'est juste une connexion, soit entre deux neurones, soit entre un neurone et une cellule. Bref, tout ça c'est que du câblage. Un neurone ne calcule pas, une synapse ne stocke pas de données.
    Salut
    La rigueur voudrait que tu précises cette description de ce qu'est un neurone, ou une synapse.
    La synapse est en général l'espace d'échange entre axone et dendrite. Les échanges sont des échanges chimiques (les neuro-transmetteurs).
    le neurone, ce sont plusieurs types de cellules relativement similaires dans le sens qu'on y retrouve corps, dendrite, axone.
    l'axone est grosso-modo le cable électrique avec une transmission chimique (ionique) du potentiel électrique. J'ai pas compris ton analogie avec la FO, mais l'axone n'est pas le coeur du neurone.
    l'axone se termine souvent par un arbre de connexions qui avec les dendrites réceptrices vont former ces synapses. Les dendrites sont elles-mêmes des arbres échangeant avec différents neurones et leurs axones, notamment pour les neurones corticaux.
    Un neurone, le coeur ou le corps, fonctionne sur une notion de "potentiel d'activation", activation controlée par les différents neuro-transmetteurs émis par les synapses de la dendrite réceptrice.

    Et les neurones étant figés bien avant la naissance de l'être, ce qui fait la plasticité du cerveau, l'apprentissage, la mémoire, c'est la modification permanente des liens entre les neurones, donc notamment les axones et leurs terminaisons. Ce qui fait l'intelligence, l'adaptabilité du cerveau, la mémoire, c'est la modification permanente du plan de câblage entre neurones.
    Émotion
    Infantilisation
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    Christophe Alévèque - 18 Mars 2021

  12. #12
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    Je voudrais bien savoir la fourchette de prix, et les fréquences de cette puce

  13. #13
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    Bonjour,

    C'est effectivement impressionnant ce que la miniaturisation permet. Cela étant le cerveau n'est pas qu'un simple organe qui mémorise et fait des calculs. Il est plus que cela puisqu'il est capable de faire des choix qui peuvent sortir d'un raisonnement. Nous avons ce que n'a pas pour le moment un ordinateur : l'intuition ou l'intuitif. En automatisme, à mon époque nous parlions encore de la résolution d'un schéma électrique par recherche intuitive ou combinatoire. Comment quantifier, définir l'intuition, le 6ème sens, le ressenti, l'accumulation d'informations, l'expérience ? Je ne sais plus qui a dit que nous n'utilisions qu'en moyenne 10% des capacités de notre cerveau. Alors nous sommes loin, très loin d'atteindre ce chef d’œuvre de la nature. L'I.A a donc encore du boulot et il y aura beaucoup d'eau qui coulera sous les ponts.

    D'ailleurs à ce sujet, une question de fréquence va petit à petit poser problème. Pas au niveau du processeur mais sur le reste : la carte mère et les périphériques. En effet, plus on monte en fréquence plus on génère des fréquences parasites (problèmes connus avec l'hyperfréquence). Je pense donc qu'il faudra trouver de nouveaux composants hybrides. Un peu comme le passage des tubes aux transistors et semi-conducteurs.

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