Cela semble être une idée exotique, et oui, d’une certaine manière, ça l’est. Le MIT (Massachusetts Institute of Technology) travaille sur les réseaux de neurones liquides en collaboration avec d’autres universités renommées, telles que l’Institut autrichien des sciences et technologies. Et cela donne des résultats très prometteurs.
Comprendre ce qu’est un réseau de neurones n’est pas difficile, si l’on évite les détails les plus complexes. Il s’agit d’un programme informatique inspiré de la structure et du fonctionnement du cerveau humain dans le but de traiter des informations et d’en déduire de nouvelles connaissances.
Un réseau de neurones artificiels est constitué de plusieurs couches d’objets logiques appelés nœuds ou neurones artificiels. Chaque nœud possède sa propre entité et est capable de traiter des informations pour obtenir un résultat et le transmettre à un ou plusieurs nœuds de la couche suivante du réseau neuronal.
Il existe plusieurs types de réseaux de neurones, mais ils ont tous le même objectif : traiter des informations pour générer de nouvelles connaissances. Il y a cependant une composante très importante dans cette technologie : la formation.
Cette procédure consiste à fournir des informations au réseau neuronal afin qu’il apprenne à travailler avec ce type d’informations et soit capable de faire des prédictions ou des classifications lorsque nous lui fournissons des données.
Les réseaux de neurones liquides sont les meilleurs alliés de l’intelligence artificielle
Contrairement à d’autres types de réseaux de neurones qui, comme nous venons de le voir, sont conçus pour apprendre lors de la phase d’entraînement à partir d’une entrée prédéfinie, les réseaux de neurones liquides apprennent également lors de l’analyse des informations qui leur sont fournies dans le but d’en déduire de nouvelles connaissance.
Cela indique qu’ils sont capables de s’adapter en permanence aux nouvelles données d’entrée qu’ils reçoivent, afin d’apprendre de manière dynamique et ininterrompue.
Les chercheurs qui ont conçu ces réseaux de neurones artificiels ont choisi l’adjectif « liquide » justement pour suggérer leur flexibilité et leur capacité à s’adapter constamment. Cependant, leur proposition présente deux autres qualités qui méritent d’être soulignées : ils sont vraisemblablement plus efficaces que les autres réseaux de neurones et ils sont plus expressifs.
Selon Ramin Hasani, l’un des chercheurs du MIT spécialisé dans les réseaux de neurones liquides, l’expressivité décrit la facilité avec laquelle les ingénieurs peuvent agir sur les performances du réseau de neurones, en modifiant la représentation des neurones artificiels. Cette caractéristique, selon Hasani, permet à ces réseaux d’aborder des niveaux de complexité qu’il n’est pas possible de gérer avec d’autres structures de traitement de l’information.
Nous devons encore explorer quelque chose de très important à propos de ces réseaux de neurones. Le plus important, en effet : ses domaines d’application. Les ingénieurs du MIT les ont déjà utilisés avec succès pour mettre en œuvre un algorithme de navigation autonome pour drones, capable de s’adapter en temps réel aux espaces de navigation les plus complexes.
À court terme, ses créateurs espèrent qu’ils pourront être utilisés pour catapulter la conduite autonome dans les voitures, développer des systèmes de diagnostic médical beaucoup plus précis, traiter des vidéos en temps réel ou analyser de gros volumes de données financières, entre autres applications. S’ils s’avèrent aussi flexibles et capables que le prétendent leurs créateurs, nous pourrions être sur le point de faire un énorme bond en avant dans le domaine de l’intelligence artificielle.
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