Le Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST) a développé un memristor d’auto-apprentissage qui reproduit les synapses du cerveau humain, faisant progresser l’efficacité informatique de l’IA et le traitement local.
Les memristors, ou «résistances de mémoire», sont présentés comme les meilleurs candidats pour imiter les synapses dans les ordinateurs neuromorphes. Le dernier développement de Kaist dépasse les tentatives précédentes, offrant une réplication accrue de synapse. Cette percée pourrait permettre à l’IA de fonctionner localement, augmentant l’efficacité énergétique et l’amélioration des tâches au fil du temps.
En 1971, Leon Chua a théorisé l’existence d’un quatrième élément informatique fondamental – un memristor. Ce composant peut stocker les données même lorsqu’il est désactivé, formant le fondement de l’informatique neuromorphe. Les memristors peuvent gérer simultanément le stockage et le calcul des données, semblables au cerveau humain. Depuis leur découverte en 2008, les chercheurs du monde entier affinent des capacités de mémoire pour créer des ordinateurs en forme de cerveau.
En janvier 2025, Kaist a annoncé un memristor qui corrige les erreurs et en tire d’eux, résolvant des tâches neuromorphes précédemment difficiles. Par exemple, cette puce peut séparer les images mobiles des arrière-plans pendant le traitement vidéo et s’améliore avec le temps. La percée a été détaillée dans Nature électronique.
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Kaist affirme que ce memristor permet le traitement local de l’IA, le contournant la dépendance aux serveurs cloud et l’amélioration de la confidentialité et de l’efficacité énergétique. Les chercheurs Hakcheon Jeong et Seungjae Han ont comparé ce système à un espace de travail intelligent, où toutes les tâches se produisent dans un seul endroit efficace.
Kaist a également développé la première puce de supraconducteur d’IA, qui fonctionne à des vitesses ultra-élevées avec une consommation d’énergie minimale. Imitant l’efficacité du cerveau, cette puce effectue un milliard de milliards d’opérations par seconde en utilisant seulement 20 watts de puissance.
Des memristors améliorés nous emmènent vers un cerveau sur la puce, accélérant le développement de l’IA et se rapprochent potentiellement de la singularité technologique. Cependant, la réalisation d’une véritable intelligence humaine dans l’IA reste un défi complexe.
Alors que le battage médiatique autour de la singularité technologique peut être un peu exagéré, les hyper-focaux de la puce de superconducteur de l’IA de Kaist sur l’efficacité énergétique et la vitesse, présentant une praticité qui pourrait stimuler les applications du monde réel bien avant de frapper le territoire de Skynet.
Sous le toit de cerise du battage médiatique, la capacité de Kaist fonctionne localement, ce qui balance le pendule éthique loin du contrôle central des nuages. Si cela devient la norme, les entreprises ayant besoin de tirer parti de l’IA pourraient bifurquer leurs opérations loin du contrôle des grands nuages.
La vraie viande réside dans la séparation des images mobiles des arrière-plans statiques – une tâche mineure sur papier, mais cruciale dans les applications du monde réel comme la navigation sur les véhicules et les drones. Cette tâche était autrefois un test strict pour les puces neuromorphes, mais la nouvelle technique de Kaist prouve qu’elle est prête pour la scène principale.
