Un neurone artificiel mille fois plus économe en énergie qu’un neurone biologique

Dans notre cerveau, les neurones sont connectés entre eux et génèrent une réponse binaire aux informations qu’ils reçoivent des autres cellules nerveuses : soit ils émettent un signal électrique, appelé aussi potentiel d’action, soit ils restent silencieux. Ce système est à la base de tous nos processus cognitifs et moteurs. Des chercheurs de l’Institut d’électronique, de microélectronique et de nanotechnologie (IEMN, CNRS/Université Lille I/ISEN Lille/Université Valenciennes Hainaut-Cambresis/École centrale de Lille) et de l’Institut de recherche sur les composants logiciels et matériels pour l’information et la communication avancée (Ircica, CNRS/Université Lille 1) ont reproduit ces propriétés à l’aide de dispositifs électroniques nanométriques.

Mesurant quelques microns carrés, ces neurones artificiels sont disposés en grand nombre sur un circuit intégré en silicium. Ils ne consomment que quelques dizaines de femtojoules (10-15 J) lors de la génération d’un potentiel d’action. Une performance énergétique environ 1000 fois supérieure à celle d’un neurone biologique, et qui dépasse de plusieurs ordres de grandeur celle de tous les autres neurones artificiels existants. Ces travaux ouvrent de nombreuses perspectives, comme la création de réseaux ultra-faible énergie pour l’intelligence artificielle. Ils pourraient également servir à développer les interactions entre neurones artificiels et neurones vivants, par exemple pour traiter des maladies comme celle de Parkinson ou réparer des altérations de la moelle épinière. Cette étude remet au passage en cause l’idée que les neurones naturels sont parfaitement optimisés sur le plan énergétique.

Références :

A 4-fJ/Spike Artificial Neuron in 65 nm CMOS Technology
Ilias Sourikopoulos, Sara Hedayat, Christophe Loyez, François Danneville, Virginie Hoel, Eric Mercier and Alain Cappy
Front. Neurosci., 15 March 2017 
https://doi.org/10.3389/fnins.2017.00123