L'intelligence artificielle a surmonté les obstacles liés au matériel cérébral

Des chercheurs de l'Institut de recherche biomédicale Friedrich Miescher et de l'Université de Heidelberg ont publié en janvier 2022 dans les PNAS un article intitulé « Surrogate gradients for analog neuromorphic computing » qui révèle une méthode pour contourner ce problème. L'équipe a démontré qu'un algorithme d'intelligence artificielle appelé réseaux neuronaux à spikes – utilisant les signaux de communication uniques du cerveau, appelés spikes – peut apprendre, en collaboration avec des puces, à compenser les écarts entre les dispositifs. Cet article représente une avancée majeure vers l'utilisation de l'IA pour le calcul neuromorphique simulé.