L’informatique inspirée par le cerveau a besoin d’un plan directeur – Nature

Si l’informatique neuromorphique est nécessaire, comment y parvenir ? Tout d’abord, les exigences techniques. Rassembler diverses communautés de recherche est nécessaire mais pas suffisant. Des incitations, des opportunités et des infrastructures sont nécessaires. La communauté neuromorphique est une communauté disparate qui ne se concentre pas sur l’informatique quantique ou sur la feuille de route claire de l’industrie des semi-conducteurs. Partout dans le monde, des initiatives commencent à rassembler l’expertise requise et une dynamique de démarrage se crée. Pour favoriser cela, le financement est essentiel. L’investissement dans la recherche neuromorphique est loin de l’échelle de celui de l’IA numérique ou des technologies quantiques (Encadré 2). Bien que cela ne soit pas surprenant étant donné la maturité de la technologie des semi-conducteurs numériques, c’est une occasion manquée. Il existe quelques exemples d’investissements à moyenne échelle dans la recherche et le développement neuromorphiques, tels que la gamme de projets IBM AI Hardware Centers inspirés du cerveau (y compris la puce TrueNorth), le développement par Intel du processeur Loihi et le projet US Brain Initiative, mais les sommes engagées sont bien en deçà de ce qu’il faudrait leur donner la promesse de la technologie de disrupter l’IA numérique.

La communauté neuromorphique est vaste et en pleine croissance, mais elle manque de concentration. Bien qu’il existe de nombreuses conférences, symposiums et revues qui émergent dans cet espace, il reste beaucoup de travail à faire pour rassembler les communautés disparates et rassembler leurs efforts pour persuader les organismes de financement et les gouvernements de l’importance de ce domaine.

L’heure est aux initiatives audacieuses. Au niveau national, les gouvernements doivent travailler avec les chercheurs universitaires et l’industrie pour créer des centres de recherche axés sur la mission afin d’accélérer le développement des technologies neuromorphiques. Cela a bien fonctionné dans des domaines tels que les technologies quantiques et la nanotechnologie, l’US National Nanotechnology Initiative le démontre très bien^dix, et fournit une concentration et un stimulus. Ces centres peuvent être physiques ou virtuels mais doivent rassembler les meilleurs chercheurs dans divers domaines. Leur approche doit être différente de celle des technologies électroniques conventionnelles dans lesquelles chaque niveau d’abstraction (matériaux, dispositifs, circuits, systèmes, algorithmes et applications) appartient à une communauté différente. Nous avons besoin d’une conception holistique et simultanée sur l’ensemble de la pile. Il ne suffit pas que les concepteurs de circuits consultent des neuroscientifiques computationnels avant de concevoir des systèmes ; les ingénieurs et les neuroscientifiques doivent travailler ensemble tout au long du processus pour assurer une intégration aussi complète que possible des principes bio-inspirés dans le matériel. La co-création interdisciplinaire doit être au cœur de notre approche. Les centres de recherche doivent abriter un large groupe de chercheurs.

Outre les infrastructures physiques et financières nécessaires, nous avons besoin d’une main-d’œuvre formée. Les ingénieurs électroniciens sont rarement exposés aux idées des neurosciences, et vice versa. Les concepteurs de circuits et les physiciens peuvent avoir une connaissance passagère des neurones et des synapses, mais il est peu probable qu’ils soient familiers avec les neurosciences informatiques de pointe. Il y a de bonnes raisons de mettre en place des masters et des programmes de formation doctorale pour développer des ingénieurs neuromorphes. Les conseils de recherche britanniques parrainent des centres de formation doctorale (CDT), qui sont des programmes ciblés soutenant des domaines ayant un besoin identifié de chercheurs formés. Les CDT peuvent être à un ou plusieurs établissements ; il y a des avantages substantiels pour les établissements qui collaborent à ces programmes en créant des équipes complémentaires au-delà des frontières institutionnelles. Les programmes travaillent généralement en étroite collaboration avec l’industrie et constituent des cohortes de chercheurs hautement qualifiés d’une manière que les programmes de doctorat plus traditionnels ne font souvent pas. Il y a de bonnes raisons de développer quelque chose de similaire, de stimuler l’interaction entre les communautés naissantes d’ingénierie neuromorphique et de fournir la prochaine génération de chercheurs et de chefs de file de la recherche. Parmi les exemples pionniers, citons le programme de recherche Groningen Cognitive Systems and Materials, qui vise à former des dizaines de doctorants spécifiquement aux matériaux pour les systèmes cognitifs (IA)¹¹le programme de maîtrise en neuroingénierie à l’Université technique de Munich¹²; Cours de l’ETH Zurich sur la conception de circuits analogiques pour l’ingénierie neuromorphique¹³; modélisation neuronale à grande échelle à l’université de Stanford¹⁴; et développement de systèmes neuromorphiques visuels à l’Instituto de Microelectrnica de Sevilla¹⁵. Il est possible de faire beaucoup plus.

Des approches similaires pourraient fonctionner au niveau transnational. Comme toujours dans le domaine de la recherche, la collaboration est plus réussie lorsqu’elle consiste à travailler avec les meilleurs, sans tenir compte des frontières. Dans une entreprise interdisciplinaire telle que l’informatique neuromorphique, cela est essentiel, de sorte que les réseaux et projets de recherche internationaux ont sans aucun doute un rôle à jouer. Les premiers exemples incluent le consortium européen Neurotech¹⁶axé sur les technologies informatiques neuromorphiques, ainsi que le Chua Memristor Center de l’Université de Dresde¹⁷, qui rassemble de nombreux chercheurs de premier plan sur les memristors dans les domaines des matériaux, des dispositifs et des algorithmes. Encore une fois, beaucoup plus peut et doit être fait.

Comment rendre cela attractif pour les gouvernements ? L’engagement du gouvernement en faveur d’une informatique bio-inspirée plus économe en énergie peut faire partie d’une poussée plus large de décarbonisation à grande échelle. Cela permettra non seulement de lutter contre le changement climatique, mais aussi d’accélérer l’émergence de nouvelles industries à faible émission de carbone autour du big data, de l’IoT, de l’analyse des soins de santé, de la modélisation pour la découverte de médicaments et de vaccins et de la robotique, entre autres. Si les industries existantes s’appuient sur des analyses de données numériques conventionnelles de plus en plus massives, elles augmentent leur coût énergétique tout en offrant des performances sous-optimales. Nous pouvons plutôt créer un cercle vertueux dans lequel nous réduisons considérablement l’empreinte carbone des technologies de la connaissance qui propulseront la prochaine génération d’industries perturbatrices et, ce faisant, amorcerons une multitude de nouvelles industries neuromorphiques.

Si cela semble un défi de taille, pensez aux technologies quantiques. Au Royaume-Uni, le gouvernement a jusqu’à présent engagé environ 1 milliard de dollars dans une série d’initiatives quantiques, en grande partie sous l’égide du National Quantum Technologies Programme. Une série de pôles de recherche, réunissant l’industrie et le milieu universitaire, traduisent la science quantique en technologies ciblées sur les capteurs et la métrologie, l’imagerie, les communications et l’informatique. Un centre national de calcul quantique distinct s’appuie sur le travail des centres et d’autres chercheurs pour fournir du matériel et des logiciels de démonstration afin de développer un ordinateur quantique à usage général. La Chine a créé un laboratoire national chinois pour les sciences de l’information quantique de plusieurs milliards de dollars (US) et les États-Unis ont commandé en 2018 un aperçu stratégique national pour les sciences de l’information quantique.¹⁸qui a entraîné un investissement de 1,2 milliard de dollars sur cinq ans, en plus de soutenir une série de centres nationaux de recherche quantique¹⁹. Grâce à ces travaux de recherche, il y a eu une ruée mondiale pour démarrer des entreprises de technologie quantique. Une analyse a révélé qu’en 2017 et 2018, le financement des entreprises privées a atteint 450 millions de dollars²⁰. Aucun tel support conjoint n’existe pour l’informatique neuromorphique, bien que la technologie soit plus établie que le quantique, et malgré son potentiel de perturber les technologies d’IA existantes sur un horizon temporel beaucoup plus court. Parmi les trois volets de l’informatique du futur dans notre vision, la neuromorphique est terriblement sous-investie.

Enfin, quelques mots sur ce que la pandémie de COVID-19 pourrait avoir sur nos arguments. Il existe un consensus croissant sur le fait que la crise a accéléré de nombreux développements déjà en cours : par exemple, le passage à davantage de travail à domicile. Bien que la réduction des déplacements et des déplacements ait des avantages directs, certaines estimations placent la réduction du CO mondial₂ en raison de la crise jusqu’à 17 %²¹les nouvelles façons de travailler ont un coût. Dans quelle mesure les économies de carbone résultant de la réduction des déplacements seront-elles compensées par l’augmentation des émissions du centre de données ? Au contraire, la pandémie de COVID souligne davantage la nécessité de développer des technologies informatiques à faible émission de carbone telles que les systèmes neuromorphiques.

Notre message sur la manière de réaliser le potentiel des systèmes neuromorphiques est clair : fournir un soutien ciblé à la recherche collaborative par la création de centres de recherche d’excellence ; fournir des mécanismes de financement agiles pour permettre des progrès rapides ; fournir des mécanismes de collaboration étroite avec l’industrie pour apporter des financements commerciaux et générer de nouvelles spin-outs et start-ups, similaires aux programmes déjà en place pour la technologie quantique ; développer des programmes de formation pour la prochaine génération de chercheurs et d’entrepreneurs en neuromorphologie; et faire tout cela rapidement et à grande échelle.

L’informatique neuromorphique a le potentiel de transformer notre approche de l’IA. Grâce à la conjonction de nouvelles technologies et à une demande massive et croissante d’IA efficace, nous avons une opportunité opportune. Une réflexion audacieuse est nécessaire, et des initiatives audacieuses pour soutenir cette réflexion. Saurons-nous saisir l’opportunité ?

Encadré 2 Le paysage du financement de l’IA

L’investissement dans l’IA numérique conventionnelle est en plein essor, alimenté par la nécessité de traiter des volumes de données sans cesse croissants et le développement de matériel pour prendre en charge les algorithmes existants gourmands en calcul et en mémoire. Le gouvernement britannique a annoncé en avril 2018 un accord sectoriel de 950 millions dans l’IA numérique, en plus du soutien existant du conseil de recherche. La France a annoncé un investissement public de 1,8 milliard d’euros dans l’IA de 2018 à 2022⁴⁷l’Allemagne a engagé 3 milliards de 2018 à 2025 et le Japon a dépensé 26 000 milliards en 2017. Le financement par le gouvernement américain des technologies d’IA civiles était de 973 millions de dollars en 2020⁴⁸; les chiffres sont plus difficiles à obtenir pour le financement de l’IA militaire américaine, car les projets non liés à l’IA sont souvent inclus dans les analyses publiées. On estime que la Chine investit jusqu’à 8 milliards de dollars dans l’IA civile et militaire et construit un parc de recherche sur l’IA de 2,1 milliards de dollars près de Pékin⁴⁹et la Commission européenne a engagé 1,5 milliard sur la période 2018-2020⁵⁰. L’investissement commercial éclipse cela. Aux États-Unis, une estimation évalue l’investissement total dans les entreprises d’IA en 2019 à 19,5 milliards de dollars⁵¹et l’investissement mondial devrait être d’environ 98 milliards de dollars d’ici 2023⁵². De telles sommes doivent être considérées comme menacées si nos systèmes matériels actuels ne peuvent pas prendre en charge des algorithmes et des architectures neuromorphiques potentiellement perturbateurs. Si les technologies neuromorphiques offrent quelque chose comme les économies d’efficacité et les performances améliorées qu’elles promettent, l’argent intelligent couvrira ses paris sur les nouvelles technologies et architectures aux côtés des systèmes numériques.

Des chiffres comparables ne sont pas disponibles pour les technologies neuromorphiques, car elles manquent actuellement de concentration et de visibilité au niveau gouvernemental. Le financement de la recherche est donc fragmentaire et au niveau du projet plutôt que stratégique. Bien que diverses estimations aient été publiées, par exemple, le marché mondial des puces neuromorphiques passera de 22,7 millions de dollars américains en 2021 à 550,6 millions de dollars en 2026.⁵³la conclusion la plus sûre à tirer est que le financement des systèmes neuromorphiques est loin derrière celui de l’IA numérique ou du quantique.

Encadré 2 Chiffre | Une comparaison du financement public mondial récent de la recherche sur les technologies numériques d’IA. Les chiffres sont en équivalent dollar américain (taux de change 2021) et sont exprimés en millions de dollars. Alors que certains sont des instantanés en cours d’année (par exemple, le financement de l’UKRI engagé pour 2020), certains n’ont pas de période spécifiée (l’accord du secteur de l’IA au Royaume-Uni, par exemple), et d’autres concernent des programmes pluriannuels, la figure illustre l’ampleur de l’aide publique financement dans les technologies numériques. La perturbation de l’écosystème de l’IA par le développement de technologies neuromorphiques efficaces mettrait en péril une grande partie de cet investissement.