Des synapses artificielles commutent en 26 nanosecondes

En quelques minutes, une puce conçue par des chercheurs de Suzhou, en Chine, peut changer d’état en 26 nanosecondes, puis se dissoudre en six minutes. Cette puce est un réseau souple de 100 synapses artificielles, les connexions qui permettent au cerveau de stocker et de modifier ce qu’il a appris. Pour l’instant, elle n’existe qu’en laboratoire.

Le cerveau fonctionne avec à peu près l’énergie d’une ampoule de réfrigérateur, en partie parce que mémoire et calcul ont lieu au même endroit. Les ordinateurs classiques séparent les deux. L’intelligence artificielle, qui a besoin de milliards de valeurs interconnectées simultanément, oblige les données à faire des allers-retours entre ces deux espaces, et ce trafic coûte de l’énergie et du temps. Les ingénieurs ont tenté de copier l’organisation du cerveau avec des dispositifs rigides comme les memristors, généralement fabriqués à partir de silicium, d’oxyde d’hafnium ou de dioxyde de titane, et recouverts de métaux lourds comme le platine ou le tungstène. Leurs filaments métalliques croissent selon des trajectoires imprévisibles, si bien qu’aucun dispositif d’une même puce ne se comporte tout à fait comme un autre, et leurs matériaux fragiles se plient difficilement ou ne peuvent guère être posés sur des tissus vivants.

Le dispositif de l’équipe de Suzhou remplace ces matériaux par une structure organique à liaisons hydrogène, appelée TCPP-HOF. Ses briques élémentaires sont des molécules de porphyrine, qui s’assemblent en feuillets plans empilés à environ 0,35 nanomètre les uns des autres. Les charges se déplacent plus facilement dans cette structure ordonnée que dans un film organique désordonné. Une tension positive piège des électrons dans la structure et réduit la résistance ; une tension négative les libère et la fait remonter. Ce va-et-vient permet au dispositif d’imiter une synapse qui se renforce ou s’affaiblit avec le temps. L’équipe a placé cette couche en sandwich entre deux électrodes en MXene, sur un plastique souple en polyimine, et a déposé l’ensemble par des méthodes d’enduction liquide plutôt que par les équipements sous vide dont dépend la fabrication conventionnelle des puces. Le résultat est un réseau de 10 x 10 capable de maintenir 10 niveaux de conductance distincts.

Le chiffre phare de 97,23 % de précision sur des chiffres manuscrits appelle une lecture précise. Les chercheurs ont fourni les mesures de leur dispositif à un réseau de neurones convolutif entraîné sur le jeu de données standard MNIST ; le réseau atteint 97,23 %, proche des 99,24 % de la référence logicielle. Mais ce réseau représente environ 120 000 synapses : la tâche n’a pas été exécutée sur les 100 dispositifs physiques eux-mêmes. Le résultat montre que le comportement mesuré du matériel est exploitable pour la reconnaissance. Il ne démontre pas encore qu’une puce de 100 synapses accomplit seule ce travail.

Qu’est-ce qui change, et pour qui ? Pour l’instant, la réponse concerne les équipes de recherche en électronique souple, en robotique molle et en dispositifs médicaux implantables, qui ont besoin de composants capables de se plier, de s’adapter à des surfaces irrégulières et de se décomposer sans résidu toxique. Les sources ne donnent ni calendrier, ni coût de production, ni projet de réseau plus grand, et le rapport ne précise pas l’issue du test de flexion. Le dispositif est une démonstration prometteuse, pas un produit. Sa prochaine épreuve consistera à vérifier si ces propriétés tiennent lorsqu’on passe d’un seul réseau aux grands réseaux qu’utilisent les systèmes d’IA réels.