Construit par l'Université de School of Computer Science de Manchester, SpiNNaker est le plus grand supercalculateur neuromorphique au monde. Il est conçu et construit pour fonctionner de la même manière que le cerveau humain. Il vient d'être équipé de son millionième cœur de processeur emblématique et il a été mis sous tension pour la première fois vendredi 2 novembre 2018.

La nouvelle architecture "Spiking Neural Network Architecture" ou "SpiNNaker ", dotée d'un million de processeurs, est en mesure de réaliser plus de 200 millions de millions d'actions par seconde, chacune de ses puces comportant 100 millions de transistors.

Le projet a nécessité 15 millions de livres de financement, 20 ans de conception et plus de 10 ans de construction. SpiNNaker peut modéliser plus de neurones biologiques en temps réel que toute autre machine de la planète.

Les neurones biologiques sont des cellules cérébrales de base présentes dans le système nerveux qui communiquent principalement en émettant des "pics" d'énergie électrochimique pure. L'informatique neuromorphique utilise des systèmes informatiques à grande échelle contenant des circuits électroniques pour imiter ces pointes dans une machine.

SpiNNaker, contrairement aux ordinateurs traditionnels, ne communique pas en envoyant de grandes quantités d'informations du point A au point B d'un un réseau standard. Au lieu de cela, il imite l'architecture de communication massivement parallèle du cerveau, envoyant des milliards de petites quantités d'informations simultanément vers des milliers de destinations différentes.

Steve Furber, professeur en génie informatique, à l'origine de l'idée initiale d'un tel ordinateur, explique: "SpiNNaker repense complètement le fonctionnement des ordinateurs classiques. Nous avons essentiellement créé une machine qui fonctionne plus comme un cerveau qu’un ordinateur traditionnel, ce qui est extrêmement excitant.

L'objectif ultime du projet a toujours été de créer un million de cœurs dans un seul ordinateur pour les applications de modélisation du cerveau en temps réel, et nous l'avons maintenant atteint, ce qui est fantastique."

L'objectif final est de modéliser jusqu'à un milliard de neurones biologiques en temps réel et les cheurcheurs sont maintenant plus proches. Pour donner une idée de l’échelle, un cerveau de souris est constitué d’environ 100 millions de neurones et le cerveau humain est 1000 fois plus gros que cela.

Un milliard de neurones correspond à 1% de l'échelle du cerveau humain, qui comprend un peu moins de 100 milliards de cellules du cerveau, ou neurones, qui sont tous fortement interconnectés via environ 1 quadrillion de synapses 

L'une de utilisations fondamentales de SpiNNaker est d'aider les neuroscientifiques à mieux comprendre le fonctionnement de notre cerveau. Pour ce faire, il exécute des simulations en temps réel à très grande échelle, ce qui n’est tout simplement pas possible sur d’autres machines.

Par exemple, SpiNNaker a été utilisé pour simuler un traitement en temps réel de haut niveau dans une gamme de réseaux cérébraux isolés. Cela comprend un modèle de 80 000 neurones d'un segment du cortex, la couche externe du cerveau qui reçoit et traite les informations provenant des sens.

Il a également simulé une région du cerveau appelée ganglions de la base - une zone affectée par la maladie de Parkinson, ce qui signifie qu'elle présente un potentiel énorme en percée neurologique en science, comme les tests pharmaceutiques.

La puissance de SpiNNaker a récemment été exploitée pour contrôler un robot, le SpOmnibot. Ce robot utilise le système SpiNNaker pour interpréter les informations visuelles en temps réel et naviguer vers certains objets tout en ignorant les autres.

Le professeur Furber ajoute:"Les neuroscientifiques peuvent désormais utiliser SpiNNaker pour percer certains des secrets du fonctionnement du cerveau humain en exécutant des simulations à grande échelle sans précédent. Il fonctionne également comme un simulateur de neurones en temps réel qui permet aux robotiques d’intégrer des réseaux de neurones à grande échelle dans des robots mobiles afin qu’ils puissent marcher, parler et se déplacer avec souplesse et faible consommation."