Une combinaison de matériaux organiques et d’électronique pourrait ouvrir de nouvelles possibilités pour les futurs systèmes informatiques non conventionnels
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Le processeur est le cerveau d’un ordinateur – une expression souvent citée. Mais les processeurs fonctionnent fondamentalement différemment du cerveau humain. Les transistors effectuent des opérations logiques au moyen de signaux électroniques. En revanche, le cerveau fonctionne avec des cellules nerveuses, appelées neurones, qui sont reliées par des voies conductrices biologiques, appelées synapses. À un niveau supérieur, cette signalisation est utilisée par le cerveau pour contrôler le corps et percevoir l’environnement qui l’entoure. La réaction du système corps/cerveau lorsque certains stimuli sont perçus – par exemple, via les yeux, les oreilles ou le sens du toucher – est déclenchée par un processus d’apprentissage. Par exemple, les enfants apprennent à ne pas atteindre deux fois un réchaud chaud : un stimulus d’entrée conduit à un processus d’apprentissage avec un résultat comportemental clair.
Les scientifiques travaillant avec Paschalis Gkoupidenis, chef de groupe dans le département de Paul Blom à l’Institut Max Planck pour la recherche sur les polymères, ont maintenant appliqué ce principe de base de l’apprentissage par l’expérience sous une forme simplifiée et dirigé un robot à travers un labyrinthe à l’aide d’un soi-disant circuit neuromorphique organique . Le travail était une collaboration étendue entre les universités d’Eindhoven, de Stanford, de Brescia, d’Oxford et de KAUST.
“Nous voulions utiliser cette configuration simple pour montrer à quel point de tels” dispositifs neuromorphiques organiques “peuvent être puissants dans des conditions réelles”, explique Imke Krauhausen, doctorante dans le groupe de Gkoupidenis et à la TU Eindhoven (groupe van de Burgt), et premier auteur de l’article scientifique.
Pour réaliser la navigation du robot à l’intérieur du labyrinthe, les chercheurs ont alimenté le circuit adaptatif intelligent avec des signaux sensoriels provenant de l’environnement. Le chemin du labyrinthe vers la sortie est indiqué visuellement à chaque intersection du labyrinthe. Au départ, le robot interprète souvent mal les signes visuels, il prend donc les mauvaises décisions de “virage” au croisement du labyrinthe et perd la sortie. Lorsque le robot prend ces décisions et suit de mauvais chemins sans issue, il est découragé de prendre ces mauvaises décisions en recevant des stimuli correctifs. Les stimuli correctifs, par exemple lorsque le robot heurte un mur, sont directement appliqués au niveau du circuit organique via des signaux électriques induits par un capteur tactile fixé au robot. A chaque exécution ultérieure de l’expérience, le robot apprend progressivement à prendre les bonnes décisions de “virage” aux intersections, c’est-à-dire à éviter de recevoir des stimuli correctifs, et après quelques essais, il trouve la sortie du labyrinthe. Ce processus d’apprentissage se produit exclusivement sur le circuit adaptatif organique.
“Nous étions vraiment contents de voir que le robot peut traverser le labyrinthe après quelques courses en apprenant sur un circuit organique simple. Nous avons montré ici une première configuration très simple. Dans un avenir lointain, cependant, nous espérons que les dispositifs neuromorphiques organiques pourrait également être utilisé pour l’informatique/l’apprentissage local et distribué. Cela ouvrira de toutes nouvelles possibilités d’applications dans la robotique du monde réel, les interfaces homme-machine et les diagnostics sur le lieu de soins. De nouvelles plates-formes pour le prototypage rapide et l’éducation, à l’intersection de la science des matériaux et de la robotique, devraient également voir le jour.” dit Gkoupidenis.
Source de l’histoire :
Matériaux fourni par Institut Max Planck pour la recherche sur les polymères. Remarque : Le contenu peut être modifié pour le style et la longueur.
