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IBM développe des logiciels pour ses puces neuronales expérimentales

Le modèle de programmation présenté par IBM s'appuie sur des blocs réutilisables appelés corelets. Crédit: IDG NS

Le modèle de programmation présenté par IBM s'appuie sur des blocs réutilisables appelés corelets. Crédit: IDG NS

IBM a élaboré un modèle de programmation pour ses puces neuronales à capteurs capables de simuler certains processus du cerveau humain.

Suite aux travaux commandés par la Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) américaine, IBM a développé un paradigme de programmation, un simulateur associé et une bibliothèque logicielle de base, pour son processeur expérimental SyNAPSE.  D'après ces travaux, il semble que ces processeurs peuvent être utilisés avec des systèmes de capteurs très basse énergie et qu'ils sont capables de puissantes fonctions de traitement. « Notre objectif final est de créer un cerveau dans une boîte », a déclaré Dharmendra Modha, responsable de l'équipe de chercheurs travaillant sur le projet et senior manager d'IBM Research. Grâce à cette technologie, il sera un jour possible de construire des systèmes qui « imitent certaines fonctions du cerveau humain sur le plan de la perception, de l'action et de l'apprentissage », a-t-il déclaré.

Ce travail est une continuation du projet de la DARPA dont l'objectif était de mettre au point un système capable de reproduire la manière dont le cerveau humain traite l'information. Initialement, le but du projet SyNAPSE (Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics) de la DARPA était de concevoir des dispositifs informatiques constitués de milliards de petits coeurs de processeur pouvant tenir dans un volume de deux litres, et utilisant moins d'énergie qu'une ampoule.


53 M$ de financement

Lors de l'International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) qui s'est tenue cette semaine à Dallas (4-9 août 2013), IBM a présenté la troisième phase du projet SyNAPSE, jusque-là entièrement financé par la DARPA (environ 53 millions de dollars). Big Blue travaille aussi en collaboration avec l'Université de Cornell et iniLabs, plus six autres universités et plusieurs centres de calcul intensif gouvernementaux. En terme de design, les puces du projet SyNAPSE diffèrent radicalement de l'architecture von Neumann de l'informatique actuelle dans la mesure où les calculs sont faits en série et rapidement.

En revanche, ce modèle fonctionne avec plusieurs coeurs de processeurs basse consommation montés en parallèle. Comme l'explique IBM, cette architecture reproduit la manière dont fonctionne le cerveau humain. Chaque « noyau neuro synaptique » a sa propre mémoire (« les synapses »), un processeur (« le neurone »), et le conduit de communication (« les axones »), lesquels fonctionnent tous ensemble selon des modalités basées sur les évènements. En travaillant ensemble, ces noyaux sont capables d'une reconnaissance des formes nuancées et d'autres fonctions de détection, à l'image de ce que fait le cerveau.

Une programmation basée sur des corelets

Lors de la conférence, IBM a dévoilé un écosystème logiciel pouvant être utilisé avec ces processeurs. En particulier, il a montré un simulateur capable de faire tourner un réseau virtuel de noyaux neuro synaptiques à des fins de test et de recherche. IBM a également mis au point un système neuronal et a montré comment fonctionnait le coeur du processeur, notamment comment il perçoit, se souvient et agit selon le type de message qu'il reçoit.

L'entreprise a également révélé un modèle de programmation basé sur des blocs réutilisables et empilables, appelé corelets, le corelet étant en quelque sorte l'unité atomique de ce modèle de calcul neuronal. Le moteur du corelet est invisible et le programmeur ne voit que ce qui entre et sort. « Le programmeur ne voit que les fils entrant et sortant », a expliqué Dharmendra Modha. Chaque corelet est lui-même une sorte de petit réseau de neurones. Il peut être combiné avec d'autres corelets pour construire une fonctionnalité. « On peut composer des algorithmes et des applications complexes en combinant des boîtes hiérarchiquement », a déclaré le senior manager d'IBM.

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