Quand la spintronique s'inspire du cerveau
de Julie Grollier, Damien Querlioz In Pour la science, 515 (09/2020), p.28-37 Le point sur le développement, en électronique, de nouvelles technologies visant à copier le fonctionnement du cerveau afin d'améliorer l'efficacité énergétique des systèmes d'intelligence artificielle : des programmes d'IA de plus en plus performants mais qui consomment beaucoup d'électricité ; le problème du flux permanent de données entre mémoire et processeur ; la volonté des chercheurs de s'inspirer des caractéristiques du cerveau en termes de consommation d'énergie ; le développement de la spintronique, technique basée sur l'utilisation du spin des électrons, pour reproduire le fonctionnement des synapses et des neurones ; des premiers travaux encourageants en termes de rapidité de traitement des données et de consommation énergétique. |
Grollier Julie, Querlioz Damien.
« Quand la spintronique s'inspire du cerveau »
in Pour la science, 515 (09/2020), p.28-37.
Titre : | Quand la spintronique s'inspire du cerveau (2020) |
Auteurs : | Julie Grollier, Auteur ; Damien Querlioz, Auteur |
Type de document : | Article : texte imprimé |
Dans : | Pour la science (515, 09/2020) |
Article : | p.28-37 |
Note générale : | Bibliographie. |
Langues: | Français |
Descripteurs : | innovation technologique / intelligence artificielle / technologie électronique |
Résumé : | Le point sur le développement, en électronique, de nouvelles technologies visant à copier le fonctionnement du cerveau afin d'améliorer l'efficacité énergétique des systèmes d'intelligence artificielle : des programmes d'IA de plus en plus performants mais qui consomment beaucoup d'électricité ; le problème du flux permanent de données entre mémoire et processeur ; la volonté des chercheurs de s'inspirer des caractéristiques du cerveau en termes de consommation d'énergie ; le développement de la spintronique, technique basée sur l'utilisation du spin des électrons, pour reproduire le fonctionnement des synapses et des neurones ; des premiers travaux encourageants en termes de rapidité de traitement des données et de consommation énergétique. |
Genre : | Article de périodique |