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Des scientifiques du National Institute of Standards and Technology (NIST) et de l'Université du Maryland aux États-Unis ont présenté dans la revue Physical Review Applied un matériel à faible consommation d'énergie pour l'intelligence artificielle (IA) qui a passé avec succès une dégustation de vin virtuelle. Le réseau neuronal est censé imiter les processus du cerveau humain lors de la dégustation de vin. Lorsque les amateurs de vin dégustent un nouveau vin, les réseaux neuronaux du cerveau traitent d'innombrables données à chaque gorgée. Les synapses dans les neurones évaluent l'importance de chaque donnée - par exemple l'acidité, le fruité, l'amertume - avant de les transmettre à la couche suivante de neurones dans le réseau. Pendant que les informations circulent, le cerveau analyse le type de vin à partir de celles-ci. Pour cela, le cerveau humain a besoin d'une consommation électrique moyenne estimée à 20 watts. Les systèmes d'IA ont besoin de mille fois plus pour effectuer les mêmes calculs. Une branche de la recherche en IA cherche donc des alternatives moins gourmandes en énergie - avec succès.
L'équipe de chercheurs a entraîné le réseau avec un ensemble de données d'environ 150 vins issus de trois cépages. Chaque vin virtuel disposait de 13 caractéristiques à prendre en compte, comme la teneur en alcool, la couleur, les flavonoïdes ainsi que les impressions de cendre, d'alcalinité et de magnésium. Chaque caractéristique s'est vue attribuer une valeur comprise entre 0 et 1, que le réseau a pu prendre en compte pour distinguer un vin des autres. Le système d'IA a ensuite été soumis à une dégustation virtuelle de l'ensemble des données, qui comprenait 30 vins qu'il n'avait pas traités auparavant. Le système a réussi l'échantillon avec un taux de reconnaissance de 95,3 %. Pour les 30 vins sur lesquels il n'avait pas été entraîné, il n'a commis que deux erreurs. Les chercheurs considèrent cela comme une grande réussite "Il s'agit d'une dégustation de vin virtuelle. La dégustation est effectuée par des appareils d'analyse qui sont plus efficaces, mais moins amusants qu'une dégustation personnelle", a déclaré le physicien du NIST Brian Hoskins.
(ru / Source: Nist; Photo:123rf.com)
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