[article]
| Titre : |
Quand la spintronique s'inspire du cerveau |
| Type de document : |
texte imprimé |
| Auteurs : |
Julie Grollier, Auteur ; Damien Querlioz, Auteur |
| Editeur : |
Pour la Science, 2020 |
| Article : |
p.28-37 |
| Note générale : |
Bibliographie. |
| Langues : |
Français (fre) |
in Pour la science > 515 (09/2020)
| Descripteurs : |
innovation technologique / intelligence artificielle / technologie électronique
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| Résumé : |
Le point sur le développement, en électronique, de nouvelles technologies visant à copier le fonctionnement du cerveau afin d'améliorer l'efficacité énergétique des systèmes d'intelligence artificielle : des programmes d'IA de plus en plus performants mais qui consomment beaucoup d'électricité ; le problème du flux permanent de données entre mémoire et processeur ; la volonté des chercheurs de s'inspirer des caractéristiques du cerveau en termes de consommation d'énergie ; le développement de la spintronique, technique basée sur l'utilisation du spin des électrons, pour reproduire le fonctionnement des synapses et des neurones ; des premiers travaux encourageants en termes de rapidité de traitement des données et de consommation énergétique. |
| Nature du document : |
documentaire |
| Genre : |
Article de périodique |
[article]
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Quand la spintronique s'inspire du cerveau
de Julie Grollier, Damien Querlioz
In Pour la science, 515 (09/2020), p.28-37
Le point sur le développement, en électronique, de nouvelles technologies visant à copier le fonctionnement du cerveau afin d'améliorer l'efficacité énergétique des systèmes d'intelligence artificielle : des programmes d'IA de plus en plus performants mais qui consomment beaucoup d'électricité ; le problème du flux permanent de données entre mémoire et processeur ; la volonté des chercheurs de s'inspirer des caractéristiques du cerveau en termes de consommation d'énergie ; le développement de la spintronique, technique basée sur l'utilisation du spin des électrons, pour reproduire le fonctionnement des synapses et des neurones ; des premiers travaux encourageants en termes de rapidité de traitement des données et de consommation énergétique.
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