Superordinateurvignette|redresse=1.2|Le supercalculateur IBM Blue Gene/P de l'Argonne National Laboratory fonctionne avec utilisant un système de refroidissement standard par air, groupé dans et interconnectés par un réseau de fibre optique à haute vitesse (2007). vignette|redresse=1.2|Le superordinateur Columbia du centre de recherche Ames Research Center de la NASA, composé de Intel Itanium 2, regroupés en de , et exécutant un système d'exploitation Linux (2006).
Brain simulationBrain simulation is the concept of creating a functioning computer model of a brain or part of a brain. Brain simulation projects intend to contribute to a complete understanding of the brain, and eventually also assist the process of treating and diagnosing brain diseases. Various simulations from around the world have been fully or partially released as open source software, such as C. elegans, and the Blue Brain Project Showcase.
Neurosciences computationnellesLes neurosciences computationnelles (NSC) sont un champ de recherche des neurosciences qui s'applique à découvrir les principes computationnels des fonctions cérébrales et de l'activité neuronale, c'est-à-dire des algorithmes génériques qui permettent de comprendre l'implémentation dans notre système nerveux central du traitement de l'information associé à nos fonctions cognitives. Ce but a été défini en premier lieu par David Marr dans une série d'articles fondateurs.
Blue BrainLe projet Blue Brain (littéralement « cerveau bleu ») a pour objectif de créer un cerveau synthétique par processus de rétroingénierie. Fondé en mai 2005 à l'École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL) en Suisse, ce projet étudie l'architecture et les principes fonctionnels du cerveau. Il a été étendu, en 2013, au Human Brain Project (HBP), également dirigé par Henry Markram, mais financé principalement par l'UE. Le projet Blue Brain semble être au fondement d'un projet plus vaste, qui consiste à étudier le cerveau par des simulations de grande échelle (« Simulation Neuroscience »).
Réseau de neurones à impulsionsLes réseaux de neurones à impulsions (SNNs : Spiking Neural Networks, en anglais) sont un raffinement des réseaux de neurones artificiels (ANNs : Artificial Neural Networks, en anglais) où l’échange entre neurones repose sur l’intégration des impulsions et la redescente de l’activation, à l’instar des neurones naturels. L’encodage est donc temporel et binaire. Le caractère binaire pose une difficulté de continuité au sens mathématique (cela empêche notamment l’utilisation des techniques de rétropropagation des coefficients - telle que la descente de gradient - utilisées classiquement dans les méthodes d'apprentissage).
Bio-inspired computingBio-inspired computing, short for biologically inspired computing, is a field of study which seeks to solve computer science problems using models of biology. It relates to connectionism, social behavior, and emergence. Within computer science, bio-inspired computing relates to artificial intelligence and machine learning. Bio-inspired computing is a major subset of natural computation. Early Ideas The ideas behind biological computing trace back to 1936 and the first description of an abstract computer, which is now known as a Turing machine.
Parallélisme (informatique)vignette|upright=1|Un des éléments de Blue Gene L cabinet, un des supercalculateurs massivement parallèles les plus rapides des années 2000. En informatique, le parallélisme consiste à mettre en œuvre des architectures d'électronique numérique permettant de traiter des informations de manière simultanée, ainsi que les algorithmes spécialisés pour celles-ci. Ces techniques ont pour but de réaliser le plus grand nombre d'opérations en un temps le plus petit possible.
Unconventional computingUnconventional computing is computing by any of a wide range of new or unusual methods. It is also known as alternative computing. The term unconventional computation was coined by Cristian S. Calude and John Casti and used at the First International Conference on Unconventional Models of Computation in 1998. The general theory of computation allows for a variety of models. Computing technology first developed using mechanical systems and then evolved into the use of electronic devices.
Plasticité synaptiqueLa plasticité synaptique, en neurosciences, désigne la capacité des synapses à moduler, à la suite d'un événement particulier - une augmentation ou une diminution ponctuelle et significative de leur activité - l'efficacité de la transmission du signal électrique d'un neurone à l'autre et à conserver, à plus ou moins long terme, une "trace" de cette modulation. De manière schématique, l'efficacité de la transmission synaptique, voire la synapse elle-même, est maintenue et modulée par l'usage qui en est fait.
Neural networkA neural network can refer to a neural circuit of biological neurons (sometimes also called a biological neural network), a network of artificial neurons or nodes in the case of an artificial neural network. Artificial neural networks are used for solving artificial intelligence (AI) problems; they model connections of biological neurons as weights between nodes. A positive weight reflects an excitatory connection, while negative values mean inhibitory connections. All inputs are modified by a weight and summed.
Réseau de neurones artificielsUn réseau de neurones artificiels, ou réseau neuronal artificiel, est un système dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s'est rapproché des méthodes statistiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d'apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien.
Réseau de neurones récurrentsUn réseau de neurones récurrents (RNN pour recurrent neural network en anglais) est un réseau de neurones artificiels présentant des connexions récurrentes. Un réseau de neurones récurrents est constitué d'unités (neurones) interconnectées interagissant non-linéairement et pour lequel il existe au moins un cycle dans la structure. Les unités sont reliées par des arcs (synapses) qui possèdent un poids. La sortie d'un neurone est une combinaison non linéaire de ses entrées.
Embarrassingly parallelIn parallel computing, an embarrassingly parallel workload or problem (also called embarrassingly parallelizable, perfectly parallel, delightfully parallel or pleasingly parallel) is one where little or no effort is needed to separate the problem into a number of parallel tasks. This is often the case where there is little or no dependency or need for communication between those parallel tasks, or for results between them. Thus, these are different from distributed computing problems that need communication between tasks, especially communication of intermediate results.
Traitement massivement parallèleEn informatique, le traitement massivement parallèle (en anglais, massively parallel processing ou massively parallel computing) est l'utilisation d'un grand nombre de processeurs (ou d'ordinateurs distincts) pour effectuer un ensemble de calculs coordonnés en parallèle (c'est-à-dire simultanément). Différentes approches ont été utilisées pour implanter le traitement massivement parallèle. Dans cette approche, la puissance de calcul d'un grand nombre d'ordinateurs distribués est utilisée de façon opportuniste chaque fois qu'un ordinateur est disponible.
Roadrunner (supercalculateur)Roadrunner est le premier supercalculateur américain à avoir officiellement dépassé la puissance de 1 pétaFLOPS (soit 1015 opérations flottantes par seconde). Il appartient au département de l'Énergie des États-Unis (DOE) et est construit au Laboratoire national de Los Alamos, au Nouveau-Mexique. IBM a été chargé de sa construction et Roadrunner est devenu l'ordinateur le plus puissant du monde en mais a été détrôné en par Jaguar - Cray XT5-HE. Ce projet, annoncé en septembre 2006, lançait le premier supercalculateur utilisant le processeur Cell de ce constructeur.
Calcul distribuéUn calcul distribué, ou réparti ou encore partagé, est un calcul ou un traitement réparti sur plusieurs microprocesseurs et plus généralement sur plusieurs unités centrales informatiques, et on parle alors d'architecture distribuée ou de système distribué. Le calcul distribué est souvent réalisé sur des clusters de calcul spécialisés, mais peut aussi être réalisé sur des stations informatiques individuelles à plusieurs cœurs. La distribution d'un calcul est un domaine de recherche des sciences mathématiques et informatiques.
Parallel algorithmIn computer science, a parallel algorithm, as opposed to a traditional serial algorithm, is an algorithm which can do multiple operations in a given time. It has been a tradition of computer science to describe serial algorithms in abstract machine models, often the one known as random-access machine. Similarly, many computer science researchers have used a so-called parallel random-access machine (PRAM) as a parallel abstract machine (shared-memory).
Simulation de phénomènesLa simulation de phénomènes est un outil utilisé dans le domaine de la recherche et du développement. Elle permet d'étudier les réactions d'un système à différentes contraintes pour en déduire les résultats recherchés en se passant d'expérimentation. Les systèmes technologiques (infrastructures, véhicules, réseaux de communication, de transport ou d'énergie) sont soumis à différentes contraintes et actions. Le moyen le plus simple d'étudier leurs réactions serait d'expérimenter, c'est-à-dire d'exercer l'action souhaitée sur l'élément en cause pour observer ou mesurer le résultat.
Plasticité fonction du temps d'occurrence des impulsionsLa (en Spike-timing-dependent plasticity, STDP) est un processus de modification du poids des synapses. Cette modification dépend du moment de déclenchement du potentiel d'action dans les neurones pré- et post-synaptique. Ce processus permettrait d'expliquer partiellement le développement cérébral et la mémorisation, en provoquant potentialisation à long terme (en Long-term potentiation, LTP) et dépression à long terme (en Long-term depression, LTD) des synapses.
Réseau neuronal convolutifEn apprentissage automatique, un réseau de neurones convolutifs ou réseau de neurones à convolution (en anglais CNN ou ConvNet pour convolutional neural networks) est un type de réseau de neurones artificiels acycliques (feed-forward), dans lequel le motif de connexion entre les neurones est inspiré par le cortex visuel des animaux. Les neurones de cette région du cerveau sont arrangés de sorte qu'ils correspondent à des régions qui se chevauchent lors du pavage du champ visuel.
