Avec le rythme croissant du développement, les chercheurs ont expérimenté diverses technologies d’intelligence artificielle par le biais de dispositifs et de produits. Cependant, la mise en œuvre de l’intelligence artificielle dans un appareil électronique nécessite un matériel personnalisé, ce qui entraîne une consommation d’énergie élevée. C’est un défi pour les chercheurs de résoudre les problèmes liés à la consommation d’énergie élevée qui limite l’intégration de l’IA et des appareils électroniques. Lors d’une récente percée, des scientifiques du Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST) ont mis au point un nouveau système d’intelligence artificielle basé sur l’activité du cerveau humain.
Pour ce développement, les chercheurs se sont inspirés de la capacité de neuromodulation du cerveau, également connue sous le nom de “système de mise en réserve”. Ils proposent un réseau d’IA qui change constamment en fonction de la situation. L’étude a été publiée dans la revue Advanced Functional Materials et a été soutenue par le KAIST, la Fondation nationale de recherche de Corée, le National NanoFab Center et SK Hynix.
Le cerveau a la capacité de transformer sa topologie neuronale selon les besoins, ce qui lui permet de stocker ou de rappeler des souvenirs selon les besoins. Les chercheurs se sont inspirés de cette caractéristique du cerveau qu’ils ont mise en œuvre en utilisant des configurations de circuits de coordination neuronale dans la méthode d’apprentissage de l’IA.
L’équipe, dirigée par le professeur Kyung Min Kim du département de science et d’ingénierie des matériaux du KAIST, a mis au point une technologie matérielle capable de suivre efficacement les opérations mathématiques de l’IA en imitant le cerveau par des changements continus dans la topologie du réseau neuronal.
“Dans cette étude, nous avons mis en œuvre la méthode d’apprentissage du cerveau humain avec une simple composition de circuit et grâce à cela, nous avons pu réduire l’énergie nécessaire de près de 40 %”, a déclaré le professeur Kim dans un communiqué officiel. Le nouveau matériel est capable de réduire la consommation d’énergie de 37 % grâce à l’utilisation du système de stockage et ne souffre d’aucune dégradation de la précision.
Le système d’arrimage utilisé par les chercheurs dans le matériel consiste en un réseau synaptique auto-réctif et un algorithme. Le système est également compatible avec les appareils électroniques existants et le matériel semi-conducteur actuellement sur le marché.
