Un réseau artificiel maintenu à la frontière du chaos se comporte comme un cerveau humain
Des scientifiques australiens et japonais ont découvert qu’un réseau artificiel de nanofils peut physiquement fonctionner de manière optimale à la « frontière du chaos« , un peu comme le cerveau humain.
Image d’entête : image conceptuelle d’un réseau neuronal (à gauche) à côté d’une image de micrographie optique d’un réseau de nanofils.(Adrian Diaz-Alvarez/NIMS Japon)
L’équipe, dirigée par Joel Hochstetter de l’université de Sydney, a effectué des simulations informatiques pour tester comment un réseau aléatoire de nanofils, un type d’intelligence artificielle, accomplit au mieux ses tâches. Ils ont constaté que les fils agissaient presque comme des neurones.
L’équipe a utilisé différents niveaux d’électricité sur une simulation de nanofils, trouvant un équilibre entre un signal électrique trop faible et un signal trop élevé. Si le signal était trop faible, les signaux en sortie du réseau n’étaient pas assez complexes pour être utiles. Si le signal était trop élevé, les signaux en sortie étaient désordonnés et également inutilisables.
Selon Hochstetter :
Nous avons constaté que si l’on pousse le signal trop lentement, le réseau fait la même chose encore et encore sans apprendre ni se développer. Si nous le poussons trop fort et trop vite, le réseau devient erratique et imprévisible.
En revanche, les performances maximales ont été atteintes lorsque le signal n’a pas atteint cette stimulation chaotique, ce qui suggère que, comme pour le cerveau, les performances sont à la limite du chaos.
Selon le professeur Zdenka Kuncic de l’université de Sydney, qui a supervisé Hochstetter :
Certaines théories en neurosciences suggèrent que l’esprit humain pourrait fonctionner à la frontière du chaos, ou ce qu’on appelle l’état critique. Certains neuroscientifiques pensent que c’est dans cet état que nous atteignons la performance maximale du cerveau.
Ce qui est passionnant dans ce résultat, c’est qu’il suggère que ces types de réseaux de nanofils peuvent être réglés dans des régimes avec des dynamiques collectives diverses, semblables à celles du cerveau, qui peuvent être exploitées pour optimiser le traitement de l’information.
Contrairement aux ordinateurs normaux, où la mémoire (RAM) et les opérations (CPU) sont séparées, le réseau de nanofils de l’IA avait ces deux processeurs comme un seul système grâce aux jonctions entre les fils. Ces jonctions physiques agissaient comme des interrupteurs qui dépendaient de la réponse initiale aux signaux électriques, s’allumant et s’éteignant pour permettre au courant de circuler entre les fils.
Image conceptuelle de commutateurs connectés de manière aléatoire. (Alon Loeffler)
Selon Hochstetter :
Ces jonctions agissent comme des transistors d’ordinateur, mais avec la propriété supplémentaire de se souvenir que les signaux ont déjà emprunté ce chemin auparavant. C’est pourquoi on les appelle des « memristors ». Cela crée un réseau de mémoire au sein du système aléatoire de nanofils.
Lorsque les fils se chevauchent, ils forment une jonction électrochimique, comme les synapses entre les neurones.
Nous avons découvert que les signaux électriques passés par ce réseau trouvent automatiquement le meilleur chemin pour transmettre l’information. Et cette architecture permet au réseau de se ‘souvenir’ des parcours précédents dans le système.
L’étude publiée dans Nature Communications : Avalanches and edge-of-chaos learning in neuromorphic nanowire networks et présentée sur le site de l’Université de Sydney : ‘Edge of chaos’ opens pathway to artificial intelligence discoveries.
