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Désignation :

Nom principal:

Machine neuronale MIND 1024

Nom secondaire :

Fabricant :

CEA-Grenoble Commissariat à l'énergie atomique - centre de Grenoble

Marque :


Date de fabrication :

1991-00-00

Date de fin :

0000-00-00

Période standard :

-


Alimentation :

Puissance (W) :

Etat :

bon, complet

Fonctionnement :

service partiel

Établissement :

ACONIT, Rue Rey

Description :

Cette machine numérique se dénomme MIND 1024, dont l'acronyme signifie Machine à Interaction Neuronale Démodulée. Il s'agit d'un mini-ordinateur massivement parallèle qui implémente 1024 neurones artificiels en série. La machine se présente comme une armoire de racks 19 pouces, montée sur roulette. La devanture compartimentée est fermée par une série de panneaux en plexiglas fumé. A l'intérieur des racks (ou caissons) une série de cartes-mères est enfichée. A l'arrière se situe le système de branchements et de connexions.

Utilisation :

Les « neurocomputers » on été utilisées entre 1940 et 1980 pour simuler le fonctionnement du cerveau.
Les physiciens ont remis au goût du jour les « neurocomputer » pour simuler des problèmes physiques, car la dynamique de réseaux neurones a un lien direct avec certains problèmes physiques.

Cette machine a été opérationnelle fin 1991. Elle a fonctionné de 1992 à 1994 à Grenoble, puis elle a déménagé à Saclay en mai 1995 où elle a fonctionné 2 ans de plus.
Elle était utilisée à Grenoble pour résoudre des problèmes d'optimisation combinatoire, de physiques des gaz, et des problèmes de réseaux. A Saclay la machine a été modifiée pour la connecter au réseau et a été utilisée à distance par les physiciens de Grenoble comme André Baudry.
En 1998, la machine est définitivement arrêtée et stockée. En décembre 2011 elle est transportée à ACONIT.
L'utilisation de ce type de machine est très liée aux gens qui l'ont conçue. Quand M. Christian Gamrat, après avoir soutenu sa thèse à l'ENSERG en 1993 sur la machine MIND, est parti à Saclay, la machine a suivi.

Caractéristiques techniques :

Cette machine, très liée aux recherches de ses concepteurs, est citée dans la thèse d'Éric Belhaire "Contribution à la réalisation électronique de Réseaux de Neurones Formels : Intégration Analogique d'une Machine de Boltzmann", Université Paris XI Orsay, le 6 février 1992. Conçue pour résoudre des problèmes de recherche fondamentale en physique de dynamique de réseaux de neurones (optimisation combinatoire), elle a servi ensuite dans le département étudiant l’interaction physique-chimie-biologie.

« On peut citer en France, une autre réalisation analogique de RNF qui est à l'étude à l'INPG [Ros89]. Ce circuit est dédié à des applications de mémoires associatives, il n'a pas de capacités d'apprentissage mais les poids du réseau sont programmables.
Pour les réalisations de circuits spécifiques entièrement parallèles de Réseaux de Neurones Formels, on a souvent recours à des techniques analogiques du fait de leur plus grande densité d'intégration et de leur plus faible consommation. Une autre possibilité est d'utiliser des techniques numériques et de sacrifier un peu de parallélisme [Per90] en ayant recours par exemple à des calculs bit-série, ou tout autre technique de multiplexage temporel.
Ainsi, l'architecture de machine MIND, construite par une équipe du Centre d’Étude Nucléaire de Grenoble, est en ce sens originale [Per90], [Gam91]. Cette machine dédiée à l'expérimentation et le développement d'une grande classe d'algorithmes d'apprentissage est construite avec des composants d'usage général. Dans la première version à 128 Neurones de cette architecture (MIND-128), les techniques de calcul analogique ont été utilisées bien que ce calcul ne se fasse pas au cœur d'un circuit intégré mais sur une plaque de circuit imprimé. Les auteurs ont utilisé des convertisseurs numérique-analogique 4 bits pour transposer les poids dans le domaine analogique. Ils ont alors montré que ceux-ci n'étaient pas assez précis pour permettre de connecter plus de 500 synapses en entrée d'un neurone. La version suivante de cette machine (MIND-1024) n'utilise plus que des techniques numériques [Gam91]. »

[Per90]  P. Peretto, R.V. Zurk, A. Mougin, et C. Gamrat, "The Semi-Parallel Architectures of Neuro-Computers". Dans Neurocomputing : Algorithms, Architectures and Applications,(F. Fogelman et J. Hérault, Eds.), Springer-Verlag, pp. 195-204, 1990.

[Gam91] C. Gamrat, A. Mougin, P. Peretto, et O. Ulrich, "The Architecture of MIND Neurocomputers".
Dans 2nd International Workshop on Microelectronics for Neural Networks, Munich, pp. 463-469, 1991.

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Aspects Physiques :

Longueur 72 cm , largeur 59.5 cm , Hauteur 206 cm , Poids 200 kg , Couleur gris ,

Médias

5310  Vignette 5311  Vignette 5313  Vignette 5314  Vignette 7760  Vignette 7835  Vignette 8773  Vignette

No Description
5310 MIND 1024, vue avant
5311 MIND 1024, détail 1
5313 MIND 1024, détail 2 plaque
5314 MIND 1024, vue arrière
7760 MIND 1024 - exemple de carte mère
7835 MIND 1024 - synthèse sur la Neuromimétique
8773 Mind 1024 - article Echosciences publié en Décembre 2018

Liens :

No inventaire Famille Désignation Commentaires
==> 20253-02 sous-ensemble machine : Chassis auxiliaire du MIND 1024 (CEA-Grenoble)