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La photosynthèse artificielle

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Des métamatériaux aux propriétés étonnantes

(C) Tobias Frenzel

Les métamatériaux constituent un champ de recherche actif, en particulier dans les domaines de l'électromagnétisme et de la mécanique. L'objectif est de conférer à des matériaux des propriétés particulières, en particulier en ce qui concerne leur interaction avec des ondes électromagnétiques ou mécaniques (absorption, réflexion, etc.). La méthode utilisée consiste à concevoir et réaliser des matériaux ayant des structures qui leur confèrent ces propriétés, notamment l'invisibilité ! Ces structures sont généralement constitués par la répétition périodique de motifs de dimension inférieure à la longueur d’onde caractéristique du phénomène à contrôler (de la dizaine de nanomètres à plusieurs mètres selon le domaine considéré).

Un enseignant-chercheur de l'Université Bourgogne Franche-Comté au sein du l’institut FEMTO-ST, Muamer Kadic en collaboration avec des partenaires du Karlsruhe Institute of Technology (KIT) ont ainsi obtenu un métamatériau doté d'une propriété mécanique étonnante. Cet assemblage synthétique réagit à une pression qui lui est imposée par un mouvement de torsion. Une réponse impossible dans un matériau continu naturel. La recette appliquée par Muamer Kadic et ses collègues : des motifs chiraux, c'est-à-dire non superposables à leur image dans un miroir, comme l'est la main (chiros, en grec), et une fabrication par impression laser 3D de précision micrométrique.

S’ajoutent à cette nouvelle propriété mécanique d’autres fonctionnalités propres à ce métamatériau telles que l’allégement structurel et l’accroissement de rigidité. Protéger des objets d’ondes mécaniques indésirables pourrait en être une application potentielle. 
Publié le 16 mars 2018

Source 
http://www.femto-st.fr/fr/L-institut/Actualite/?eid=395&y=2018

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Vers des réseaux de synapses artificiels
Une synapse électronique capable d'apprentissage a été créée, avec en vue la création de systèmes tels que des caméras économes en énergie.

La mémoire et la synapse

Dans le cerveau, les informations sont transmises par des signaux électriques véhiculés par les neurones. Ces cellules sont connectées entre elles grâce à des synapses, dont les caractéristiques sont modulées en fonction des impulsions qu'elles reçoivent. Ainsi, une stimulation régulière provoque un renforcement des connexions synaptiques dans le temps. Ces modifications moléculaires sont appelées potentialisations à long terme.

Dans l'hippocampe, siège de la mémoire, cette capacité de la synapse à adapter sa résistance participe à la capacité d'apprentissage des êtres vivants. Les neurones de cette zone, très plastiques, renforcent les connexions qui reçoivent des influx nerveux. Cette augmentation de l'efficacité peut durer de plusieurs heures à plusieurs semaines. Dans une démarche de biomimétisme, l'électronique peut reprendre les principes de fonctionnement du vivant pour créer des synapses artificielles.

Le memristor, synapse artificielle

S'inspirant de ce mécanisme, une équipe de scientifiques a créé une synapse artificielle sur une puce électronique, le flux d'électrons jouant le rôle des neurotransmetteurs. Ils ont appliqué le principe du memristor, dont la force de résistance varie en fonction du courant qui le traverse et imite donc le fonctionnement de son équivalent biologique. Le nanocomposant électronique, formé d'une fine couche ferroélectrique prise en sandwich entre deux électrodes, garde en mémoire les tensions électriques qui lui ont été appliquées.

Les scientifiques ont également développé un modèle physique qui explicite cette capacité d'apprentissage autonome et prédit son fonctionnement. Ces travaux ouvrent la voie à la création d'un réseau de synapses moins énergivores que ceux utilisés actuellement dans certains algorithmes de reconnaissance d'images. De plus, l'étude de ces modèles va permettre de créer des architectures électroniques de plus en plus complexes, comme des ensembles de neurones artificiels interconnectés par ces memristors.

Des systèmes d'apprentissage bio-inspirés

De tels réseaux pourraient révolutionner l'apprentissage profond des machines, le deep learning, en devenant l'une des briques d'un futur cerveau artificiel qui répliquerait les capacités d'un cerveau du monde vivant. Ainsi, après avoir étudié ce comportement dynamique à l'échelle d'un memristor, les chercheur·euse·s ont simulé l'apprentissage non-supervisé d'un réseau artificiel composé de quarante-cinq memristors pour la reconnaissance de formes simples.

Ces travaux sont à la base d'un nouveau type de caméra destiné à la reconnaissance de formes en temps réel, qui n'active ses pixels que si la scène présente dans l'angle de vision est modifiée. Les architectures électroniques nouvelles seraient plus efficaces dans les tâches d'apprentissage, non pour remplacer totalement l'architecture traditionnelle des micro-processeurs mais pour les compléter. Dans le cadre du projet européen ULPEC H2020 visant à concevoir une caméra bio-inspirée, les scientifiques du CNRS envisagent de traiter l'information reçue par un réseau de neurones d'environ mille memristors.

En savoir plus

La synapse, sur Le cerveau à tous les niveaux

Fonctionnement d'une synapse, sur Sciences en ligne

Quatre questions sur le cerveau, sur Sciences en ligne

Des machines qui parlent entre elles ?, sur Sciences en ligne

Des synapses électroniques capables d'apprendre : vers un cerveau artificiel ?, communiqué de presse du CNRS

Arthur Jeannot
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