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Des synapses nanofluidiques pour stocker la mémoire informatique

Des ingénieurs de l’EPFL sont parvenus à exécuter une opération logique en connectant deux puces qui utilisent des ions, plutôt que des électrons, pour traiter les données. Il s’agit d’une avancée vers le calcul neuromorphique (c’est-à-dire qui s’inspire du cerveau) basé sur la nanofluidique. La mémoire, autrement dit la capacité à stocker des informations de manière facilement accessible, est une opération essentielle pour les ordinateurs et le cerveau humain. La grande différence réside dans le fait que le traitement de l’information par le cerveau implique d’effectuer des calculs directement sur des données stockées, alors que l’ordinateur fait transiter les données entre une unité de mémoire et une unité centrale (UC). Cette séparation inefficace (le goulot d’étranglement de von Neumann) contribue à augmenter le coût énergétique des ordinateurs.

Depuis les années 1970, les scientifiques travaillent sur le concept de “memristance” ou résistance mémoire. Il s’agit d’un composant électronique qui peut à la fois calculer et stocker des données de la même manière qu’une synapse. Mais Aleksandra Radenovic, chercheuse au Laboratoire de biologie à l’échelle nanométrique (LBEN) de la Faculté des sciences et techniques de l’ingénieur de l’EPFL, a jeté son dévolu sur quelque chose d’encore plus ambitieux : un dispositif memristif nanofluidique fonctionnel qui repose sur les ions, plutôt que les électrons et leurs homologues de charge opposée (les trous). Une telle approche permettrait d’imiter plus fidèlement la façon dont le cerveau traite les informations, qui est nettement plus efficace sur le plan énergétique. « Les memristances ont déjà servi à créer des réseaux neuronaux électroniques, mais notre objectif est de concevoir un réseau neuronal nanofluidique qui tire parti des changements des concentrations ioniques, à l’instar des organismes vivants », déclare Aleksandra Radenovi

« Nous avons conçu un nouveau dispositif nanofluidique pour les applications de mémoire qui est beaucoup plus évolutif et performant que ses prédécesseurs », affirme Théo Emmerich, chercheur postdoctoral au LBEN. « Pour la première fois, nous avons pu connecter deux “synapses artificielles” de ce type, ouvrant ainsi la voie à la conception de matériel liquide inspiré du cerveau ».

Article rédigé par Georges Simmonds pour RT Flash

EPFL

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