Vers une révolution dans les cryptos et l'IA grâce à l'informatique neuromorphique

Depuis peu, l’intelligence artificielle (IA) et la blockchain semblent entrer en concurrence. Ce, quand bien même certains leur trouvent une certaine complémentarité. Toutefois, de récents travaux liés au secteur émergent de l’informatique neuromorphique pourraient faire le pont entre ces deux secteurs de l’informatique.

L’informatique neuromorphique, un game changer pour la blockchain et l’IA ?

Dans une récente analyse, le célèbre économiste Nassim Nicholas Taleb suggérait la rivalité existante entre les cryptos et l’AI. Cette compétition pourrait se muer en complémentarité effective. Ce, grâce aux résultats d’une récente étude menée à la Technische Universität Dresden en Allemagne.

L’étude couvre essentiellement le secteur de l’informatique neuromorphique. Il s’agit d’un domaine naissant de l’informatique qui conçoit des mécanismes de traitement de l’information, en s’inspirant du fonctionnement du cerveau humain.

New research shows how #brain-like computers

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— Spiros Margaris (@SpirosMargaris) July 25, 2023

La démarche de cette discipline consiste à mettre au point des dispositifs électroniques imitant les circuits neuronaux du cerveau humain. L’objectif étant de créer des ordinateurs effectuant certaines tâches plus efficacement et plus rapidement que les ordinateurs classiques.

Et on peut dire que les travaux des chercheurs de cette université allemande portent leurs premiers fruits. En effet, ces scientifiques sont arrivés à concevoir un ordinateur fonctionnant grâce à des puces informatiques neuromorphiques. Des matériaux qui leur donnent des capacités d’exécution hors pair, presque humaines.

Pour atteindre ce niveau de performance, ces puces informatiques neuromorphiques exploitent ce qu’on appelle « l’informatique de réservoir ». Un procédé qui rend possibles des fonctions algorithmiques ultras rapides, grâce à des propriétés magnétiques.

Cette capacité unique permet aux ordinateurs neuromorphiques d’exceller dans la reconnaissance des formes. Ils sont de même très performants en matière d’algorithmes d’apprentissage automatique. Particulièrement dans les situations impliquant des données bruitées ou incomplètes.

Ce qui n’est pas le cas des ordinateurs classiques, plus performants dans les calculs numériques utilisant l’algèbre booléenne. Mais peu efficace dans la résolution de casse-tête cryptographiques complexes, entre autres.

Une plue-value certaine ? 

C’est donc là toute la plus-value de ces travaux dont on perçoit immédiatement le potentiel. Des secteurs comme celui des cryptos, de l’IA, mais aussi de la finance ou encore des transports pourraient s’en trouver révolutionnés. Pour une raison simple : non seulement ces secteurs nécessitent un traitement des données en temps réel. Mais les propriétés des puces informatiques neuromorphiques favorisent, en plus, le règlement de problèmes relatifs à des informations incomplètes. C’est une avancée majeure.