Des composants informatiques inspirés des cellules du cerveau

Le cerveau humain est encore à bien des égards supérieur aux ordinateurs modernes. Certes, la plupart des gens ne peuvent pas calculer aussi bien qu'un ordinateur – mais nous traitons sans peine des informations sensorielles complexes et apprenons de nos expériences, ce qu'un ordinateur ne peut pas (encore) faire. Et ce faisant, le cerveau consomme à peine la moitié de l'énergie nécessaire à un ordinateur portable.

L'une des raisons de l'efficacité énergétique du cerveau est sa structure. Les différents neurones et leurs connexions, appelées synapses, peuvent à la fois stocker et traiter les informations. Dans les ordinateurs, en revanche, la mémoire est séparée du processeur et les données doivent être transportées entre ces deux unités. La vitesse de ce transport est limitée, ce qui ralentit l'ensemble de l'ordinateur lorsque la quantité de données est très importante.

Une solution possible à ce goulot d'étranglement réside dans des architectures informatiques d'un nouveau genre, inspirées du cerveau humain. Pour cela, les scientifiques planchent sur ce que l'on appelle des memristors: Des composants qui, à l'instar des cellules cérébrales, combinent le stockage et le traitement des données. Une équipe de chercheurs de l'Empa, de l'ETH Zurich et du Politecnico di Milano a développé un memristor plus performant et plus simple à fabriquer que ses prédécesseurs. Les chercheurs ont récemment publié leurs résultats dans la revue spécialisée Science Advances.

Performance grâce à la conductivité mixte

Ces nouveaux memristors sont basés sur des nanocristaux d'halogénures de perovskite, un matériau semi-conducteur bien connu pour la fabrication de cellules solaires. «Les pérovskites d'halogénure conduisent à la fois les ions et les électrons», explique Rohit John, qui travaillait jusqu'à récemment comme ETH Fellow et postdoctorant à l'ETH Zurich et à l'Empa. «Cette double conductivité permet des calculs plus complexes, plus proches des processus du cerveau.»

Les chercheurs ont entièrement réalisé la partie expérimentale de l'étude à l'Empa: Ils ont fabriqué les memristors en couches minces au Thin Films and Photovoltaics Laboratory et ont étudié leurs propriétés physiques au Transport at Nanoscale Interfaces Laboratory. Sur la base des résultats de mesure, ils ont ensuite simulé une tâche de calcul complexe correspondant à un processus d'apprentissage dans le cortex visuel du cerveau. Il s'agissait de déterminer l'orientation d'une barre lumineuse à partir de signaux provenant de la rétine.

«A notre connaissance, c'est seulement la deuxième fois que ce type de calcul est effectué sur des memristors», explique Maksym Kovalenko, professeur à l'ETH et directeur du groupe de recherche Functional Inorganic Materials à l'Empa et à l'ETH Zurich. «Ce faisant, nos memristors sont beaucoup plus faciles à fabriquer que les précédents.» En effet, contrairement à de nombreux autres semi-conducteurs, les pérovskites ne nécessitent pas de températures élevées pour la cristallisation. En outre, les nouveaux memristors ne nécessitent pas le pré-conditionnement coûteux par certaines tensions électriques dont ont besoin des composants comparables pour de telles tâches de calcul. Cela les rend plus rapides et plus efficaces sur le plan énergétique.

Compléter, pas remplacer

La technologie n'est pas encore tout à fait opérationnelle. La facilité de fabrication des nouveaux memristors rend en même temps difficile leur intégration avec les puces informatiques existantes: les pérovskites ne peuvent pas résister aux températures de 400-500 degrés Celsius nécessaires pour le traitement du silicium – du moins pas encore. Selon Daniele Ielmini, professeur au Politecnico di Milano, cette intégration est pourtant la clé du succès pour les nouvelles technologies informatiques ressemblant au cerveau. «Notre objectif n'est pas de remplacer l'architecture informatique classique», explique-t-il. «Nous voulons plutôt développer des architectures alternatives capables d'effectuer certaines tâches plus rapidement et avec une meilleure efficacité énergétique. Cela inclut par exemple le traitement parallèle de grandes quantités de données, comme c'est le cas partout aujourd'hui, de l'agriculture à la recherche spatiale.»

Prometteur: il existe d'autres matériaux aux propriétés similaires qui pourraient entrer en ligne de compte pour la fabrication de memristors performants. «Nous pouvons maintenant tester notre conception de memristors avec différents matériaux», explique Alessandro Milozzi, doctorant au Politecnico di Milano. «Il est possible que certains d'entre eux se prêtent mieux à l'intégration avec le silicium.»