Réseaux de neurones oscillants pour des calculs économes en énergie

Madeleine Abernot (Corresponding author), Gabriele Boschetto, Stefania Carapezzi, Corentin Delacour, Thierry Gil, Aida Todri-Sanial

Research output: Contribution to journalArticleAcademicpeer-review

Abstract

L’intelligence artificielle permet aujourd’hui de résoudre des problèmes de plus en plus complexes mais les algorithmes utilisés nécessitent des ressources de calcul qui consomment beaucoup d’énergie notamment pendant la phase d’apprentissage pour entrainer des réseaux de neurones avec une quantité importante de données. Aujourd’hui, la nécessité de traiter les données là où elles sont générées nécessite des architectures à faible consommation d'énergie. Cet article présente un nouveau réseau de neurones basé sur des neurones oscillatoires (ONN pour Oscillatory Neural Network) qui s’inspirent des oscillations observées dans le cerveau. Les ONN présentent une alternative de calcul à faible consommation pour permettre l'apprentissage et l'inférence en ligne sur les dispositifs IoT (Internet of Things).
Original languageFrench
JournalTechniques de l'Ingenieur
VolumeTIP402WEB
Issue numberh5040
DOIs
Publication statusPublished - 1 Nov 2022

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