Les réseaux neuronaux artificiels gagnent en puissance

12 juillet 2018, 19:31
Les réseaux neuronaux artificiels gagnent en puissance
Les réseaux neuronaux artificiels gagnent en puissance

Une équipe internationale de scientifiques issus de l’université technologique d'Eindhoven, de l’université du Texas à Austin (États-Unis) et de l'université de Derby (Royaume-Uni) a développé un procédé révolutionnaire pour accélérer de manière radicale les algorithmes d'intelligence artificielle. L'IA pourrait donc fonctionner sur des ordinateurs plus abordables et les superordinateurs pourraient, d’ici un à deux ans, utiliser des réseaux neuronaux artificiels dépassant très largement les capacités de leurs homologues actuels. Les chercheurs ont publié le procédé dans la revue Nature Communications.

Cerveau de grenouille

Les réseaux neuronaux (ou réseaux de neurones) artificiels sont à l'origine de la révolution de l'intelligence artificielle qui, aujourd'hui, touche tous les aspects de la société et de la technologie. Pour autant, au stade actuel, ces réseaux sont très loin de résoudre les problèmes les plus compliqués. Les superordinateurs les plus récents peinent à traiter un réseau de 16 millions de neurones (à peu près la taille du cerveau d'une grenouille), et l'opération d'apprentissage d'un réseau de 100 000 neurones nécessite près de deux semaines pour un puissant ordinateur de bureau.


Réseaux biologiques

Le procédé proposé, Sparse Evolutionary Training (SET), s'inspire des réseaux biologiques dont l'efficacité repose sur trois fonctions simples : ils possèdent des connexions relativement peu nombreuses, sont faiblement centralisés et utilisent des trajets courts. Les travaux publiés dans la revue Nature Communications démontrent les avantages de s'écarter de réseaux neuronaux intégralement connectés en introduisant une nouvelle procédure d'apprentissage, fondée  sur un réseau initial arbitraire, doté de quelques connexions, et capable d'évoluer de manière itérative vers un système à échelle illimitée. À chaque étape, les liens les plus faibles sont éliminés pour en ajouter de nouveaux de manière aléatoire, de manière comparable au processus biologique appelé « rétrécissement des synapses ».


Gain de vitesse

Le remarquable gain de vitesse de ce procédé a une importance capitale car il permettra d'appliquer l'intelligence artificielle à des problèmes actuellement insolubles du fait du nombre énorme de paramètres en jeu. À titre d'exemple, les applications concernent la médecine personnalisée, à un coût abordable, et les systèmes complexes.


Ordinateur portable

Pour simplifier, tout possesseur d'un ordinateur portable incorporant le procédé SET peut aujourd'hui construire un réseau neuronal artificiel comportant jusqu'à un million de nœuds, ce qui était réservé jusqu'ici à des systèmes organisés en nuage informatique et très coûteux. Ce qui ne veut pas dire que ces plates-formes informatiques vont devenir inutiles. Actuellement, les réseaux neuronaux artificiels les plus massifs, basés sur des superordinateurs, atteignent la taille du cerveau d’une grenouille. Une fois résolus certains obstacles techniques, Il sera possible, d'ici quelques années, avec le procédé SET et quelques superordinateurs, de construire des réseaux approchant les capacités du cerveau humain (près de 80 milliards de neurones).

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