Des scientifiques chinois de l'Université Fudan ont développé des cellules neuronales artificielles qui imitent de manière très proche les cellules vivantes du cerveau.

Leur dispositif combine une monocouche ultra-fine de disulfure de molybdène (MoS₂) et une mémoire dynamique (DRAM), ce qui permet non seulement de simuler la transmission des signaux neuronaux, mais aussi la plasticité adaptative, c'est-à-dire la capacité des connexions neuronales à ajuster leur force en fonction de l'expérience.

Cette innovation intervient dans un contexte de demande croissante pour des dispositifs plus performants et économes en énergie, en raison du développement rapide de l'intelligence artificielle et des systèmes d'apprentissage automatique. Comme les algorithmes d'apprentissage automatique s'inspirent des réseaux neuronaux biologiques, les ingénieurs cherchent à reproduire la structure et la fonction du cerveau humain, ce qui rend ces composants basés sur le principe des neurones dignes d'être appelés "cellules neuronales artificielles". Ils sont connectés par des liens dynamiques dont la force varie dans le temps, simulant la capacité du cerveau à apprendre et à s'adapter.

L'innovation repose sur deux éléments principaux :

• Cellules DRAM : pour stocker la charge électrique qui imite le potentiel membranaire des neurones biologiques.
• L'inverseur : pour commuter les signaux et créer des impulsions ressemblant à des "pics neuronaux".

Pour tester le potentiel de l'innovation, les chercheurs ont construit un petit réseau de 3×3 cellules neuronales artificielles et ont évalué leur capacité à adapter leur réponse aux données d'entrée en fonction de la lumière incidente, simulant ainsi la vision humaine dans différentes conditions d'éclairage. Ils ont également utilisé leur système pour exécuter un modèle de reconnaissance d'images et évaluer ses performances.

Les résultats ont montré que ces cellules neuronales artificielles sont très prometteuses, notamment pour la mise en œuvre de modèles économes en énergie dans les tâches de vision par ordinateur et de reconnaissance d'images. Les chercheurs prévoient de construire de nouveaux systèmes informatiques inspirés de la nature pour appliquer cette technologie à diverses autres tâches.

Cette avancée représente un progrès important dans le développement de systèmes neuronaux artificiels économes en énergie, capables d'apprendre et de s'adapter à différentes conditions d'éclairage, ouvrant la voie à des technologies plus avancées en vision machine et reconnaissance de formes.