L'intelligence artificielle avait connu un premier boom vers les années 2000, mais avait été freinée par les capacités de calcul encore limitées des processeurs et GPGPU (General-Purpose Processing on Graphics Processing Unit : faire tourner du calcul non-graphique sur une carte graphique). Désormais les puces et le bagage théorique ont chacun mûri, ce qui a permis l’essor des réseaux de neurones. Inspirés des connexions présentes dans le cerveau, ils sont composés de couches de neurones. Chaque neurone renvoie un signal pondéré par les signaux en sortie de la couche précédente. Pour entraîner le réseau, on fait évoluer les pondérations de manière à obtenir une sortie correspondant aux attentes. Après avoir appris sur un grand nombre d'exemples, le réseau a évolué suffisamment pour être capable de reconnaître les caractéristiques désirées.

 

Loki Loihi pourra simuler jusqu'à 130 000 neurones pour 130 millions de connexions, ce qui est relativement peu pour le milieu : les puces TrueNorth d'IBM, par exemple, datent de 2014 et intègrent 1 million de neurones (pour 268 millions de synapses). L'ajout de Loihi par rapport à la concurrence est la présence d'un Learning Engine permettant de modifier à la volée les paramètres du réseau (les fameuses pondérations) lors des différentes utilisations de la puce (apprentissage supervisé, non supervisé, renforcement ainsi que d'autres paradigmes non détaillés).

 

intel self learning loihi

Ça ressemble à un CPU, mais ça n'est pas un CPU ! 

 

Au niveau matériel, Intel communique du 14 nm pour une puce basse consommation ; rien de bien fou tout en restant sur les technologies actuelles. La spécialisation des circuits permet une consommation mille fois inférieure aux unités de calcul standards selon Intel (usuellement des GPU, mais non précisé dans le communiqué). Bien que, pour le moment, seuls les chercheurs ont l'utilité de ce genre de puces (les premières livraisons sont attendues pour la première moitié de 2018), on attend avec impatience des machines intégrant ce genre de technologie sur le segment grand public.

 

 Cent mille neurones câblés dans une puce basse consommation ? Vraiment ? 

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