RTFlash

Intel mise sur sa puce neuromorphique pour généraliser l'intelligence artificielle

Intel, le leader mondial des semi-conducteurs s'engage à son tour, après IBM, dans la course technologique vers le puce neuromorphique, spécifiquement conçue pour tirer le meilleur parti des applications d'intelligence artificielle. Le géant de l'électronique vient de présenter sa puce Loihi, développée en partenariat avec le Caltech (California Institute of Technology) pour prendre en charge les tâches d’auto apprentissage statistique (Machine learning) à partir des données qui la nourrissent. De quoi accélérer les applications d’intelligence artificielle.

Les puces neuromorphiques devraient être sur le marché vers 2022. Il s'agit de  circuits intégrés électroniques construits pour imiter le fonctionnement du cerveau. Elles présentent l’avantage d’être beaucoup plus rapides que les processeurs traditionnels tout en consommant beaucoup moins d'énergie.

Avec Loihi, Intel rejoint IBM dans la course au calcul neuromorphique. La puce TrueNorth, dévoilée en 2014 par Big Blue, reste la référence des développements dans ce domaine. Elle affiche plus d’un million de neurones et 268 millions de synapses. Elle consomme seulement 70 milliwatts, 10 000 fois moins que les processeurs classiques actuels.

La puce neuromorphique d’Intel affiche des caractéristiques plus modestes. Réalisée en gravure de 14 nanomètres, elle présente 130 000 neurones et 130 millions de synapses. Selon les tests des chercheurs dans des tâches d’auto apprentissage statistique, elle serait un million de fois plus rapide et 1 000 fois plus économe en énergie que les processeurs classiques à usage général. En utilisant les données pour apprendre elle-même et faire des inférences, elle devient toujours plus intelligente, s’ouvrant un champ illimité d’applications.

Article rédigé par Georges Simmonds pour RT Flash

Intel

Noter cet article :

 

Vous serez certainement intéressé par ces articles :

Recommander cet article :

    Poster un nouveau commentaire

back-to-top