Les memristors sont des circuits d’un nouveau genre dont la genèse remonte à peine à 2008. Leur particularité est de s’inspirer du cerveau humain. Contrairement aux processeurs traditionnels, le prototype de cette puce d’un genre nouveau ne genre ne sait encore faire que peu de choses, en l’espèce différencier les couleurs noire et blanche des objets qui lui sont présentés. A l’avenir, les memristors devraient pouvoir traiter des données plus complexes en plus grand nombre comme la parole, les images et l’environnement.

Le memristor développé par les chercheurs de l’Université de Californie, et de Stony Brook, traite les données non pas avec des circuits logiques numériques, mais avec des éléments qui imitent, en forme simplifiée, les neurones et les synapses du cerveau biologique. Quand un tel réseau est exposé à de nouvelles données, il «apprend» en recâblant dynamiquement les synapses qui relient les neurones entre eux.

Une nouvelle approche pour un concept existant
Les versions logicielles de réseaux de neurones existent depuis des décennies, et ont été récemment au cœur d’innovations en matière de reconnaissance faciale et de la parole, dans le cadre de démonstrations réalisées par Facebook et Google. Une autre expérience menée par Google a consisté pour un réseau de neurones à apprendre à reconnaître des chats à partir d’images YouTube. Pour cette expérience, Google a utilisé 16 000 processeurs pendant trois jours. Si cette expérience peut prêter à sourire, il convient d’imaginer les possibilités d’un processeur neuronal bien plus économe en énergie et de taille beaucoup plus réduite. De tels processeurs pourraient par exemple permettre à des robots mobiles d’être capable non seulement d’apprendre à partir de l’environnement existant, mais aussi à se rapprocher d’une forme d’intelligence en corrélant et contextualisant les donnée recueillies.

Synapses et neurones version high-tech
IBM avait le premier, tenté de réaliser des circuits au fonctionnement inspiré du cerveau humain (« neuromorphiques »), mais en employant les mêmes matériaux que les processeurs traditionnels, à savoir des transistors à base de silicium. Mais selon Dmitri Strukov, professeur adjoint à l’Université de Californie à Santa Barbara qui a dirigé les travaux sur la nouvelle puce Memristor, les composants habituels ne sont pas adaptés pour simuler un tel fonctionnement. L’une des raisons est le nombre important de transistors nécessaires pour représenter une seule synapse. A l’inverse, sur le prototype Memristor, chacune des 100 synapses est représenté par un seul Memristor.

“Une synapse biologique est un dispositif de mémoire analogique, et il n’existe pas vraiment de solution satisfaisante en termes de compacité et d’économie d’énergie en utilisant les technologies conventionnelles » dit Strukov. “En revanche, les memristors sont un dispositif de mémoire analogique et sont en parfaite adéquation pour atteindre cet objectif. ”

Le potentiel de changer l’informatique que nous connaissons
Robert Legenstein, professeur agrégé à l’Université de Technologie de Graz en Autriche, estime que “si ce nouveau concept peut être étendu à des réseaux neuronaux de grande taille, il aura une incidence sur l’avenir de l’informatique : ordinateurs portables, téléphones mobiles et robots pourraient intégrer de puissants processeurs neuromorphiques à basse consommation capables de traiter des informations visuelles, auditives et tout type d’information sensorielle en temps réel ».

Le memristor a été mathématiquement prédit en 1971 par Leon Chua, professeur d’électronique à l’Université de Californie, Berkeley. Il a été créé en 2008, lorsque des chercheurs de Hewlett-Packard, dont Strukov faisait partie, ont réalisé des circuits simples dont la résistance électrique était codée sous forme de courant, une propriété Chua avait prédit. Ces circuits ont été immédiatement considérés comme ayant le potentiel d’être utilisés pour le stockage de données plus dense sous forme de réseau de neurones.

HP et le fabricant de mémoire Hynix ont commencé à coopérer dès 2010 pour développer des composants à base de Memristors comme des mémores ultrarapides RRam ou ReRam. Mais jusqu’à présent, personne n’avait créé une puce neuronale entièrement construite avec des memristors, dit Strukov. Son équipe a depuis, développé des moyens d’améliorer le processus de fabrication de memristors de manière à produire des appareils plus fiables que par le passé. C’est un pari sur l’avenir, les memristors ayant le potentiel de redéfinir radicalement l’architecture des ordinateurs, affirme-t-il. De quoi faire tenir selon hp, 100 To de données sur un Smartphone dans moins de dix ans… vivement 2025 !