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Le cerveau humain inspire une ère nouvelle pour le traitement du Big Data

La capacité du cerveau humain à ne sélectionner que les données pertinentes pour une tâche donnée a inspiré des chercheurs financés par l'UE pour le développement de nouvelles technologies de traitement dans le domaine du Big Data. Cette avancée pourrait déboucher sur des diagnostics médicaux plus rapides, des mesures de sécurité plus efficaces et une modélisation plus précise du climat.
Le cerveau humain inspire une ère nouvelle pour le traitement du Big Data
Les progrès réalisés dans les TIC ont transformé notre situation matérielle et sociale. Nous pouvons maintenant réunir des personnes éloignées, coordonner à distance la réponse aux catastrophes, mettre en œuvre de nouveaux diagnostics et traitements médicaux, et réaliser des prévisions météorologiques et une modélisation climatique plus précises. Si tout cela, et bien plus encore, a été rendu possible par une amélioration continue des performances des ordinateurs, les processeurs standard ne peuvent tout simplement pas faire face à la croissance exponentielle des données. Cette situation impose le développement de nouveaux processeurs rapides, compacts et à faible consommation.

S'inspirer du cerveau

«De nouvelles méthodes de traitement informatique et de nouveaux dispositifs de stockage sont nécessaires pour combler le fossé croissant entre l'augmentation du volume des données et la puissance de calcul», explique le professeur Chiara Roda de l'Université de Pise en Italie, coordinatrice du projet FTK. «Pour cela, notre approche été de développer une technologie de traitement d'image imitant l'architecture du cerveau. Nous l'avons ensuite testée avec le Grand Collisionneur de Hadrons du CERN près de Genève (le plus grand et plus puissant accélérateur de particules au monde), afin de résoudre un problème spécifique au Big Data.»

Certains des processus subatomiques les plus intéressants générés par les collisions de particules dans le Grand Collisionneur de Hadrons sont très rares et sont perdus dans une quantité considérable d'évènements sans intérêt. Pour exploiter pleinement le potentiel de ces expériences, il est donc essentiel de pouvoir sélectionner en temps réel des évènements intéressants dans ce «bruit de fond».

L'équipe du projet a construit des «accélérateurs» pour des algorithmes exigeant en général une grande quantité de ressources et de temps de calcul. «Notre technologie fonctionne en filtrant les informations importantes à partir d'images trop complexes pour être directement traitées par des ordinateurs standard», explique le professeur Roda. «C'est comme cela que le cerveau traite les images. Pour un traitement plus poussé et un stockage à long terme, il ne sélectionne que les données correspondant à un ensemble particulier de schémas mémorisés. Notre technologie imite cette fonction cérébrale de bas niveau.»

Déverrouiller le potentiel du Big Data

Cette capacité ouvre la voie à un grand nombre d'applications allant des calculs en astrophysique ou en météorologie à l'automatisation des robots et aux applications de sécurité. «Nous avons eu de très bons échanges avec des utilisateurs potentiels dans le domaine de la physique à haute énergie», déclare le docteur Roda. «ATLAS, une expérience du CERN conçue pour découvrir les secrets de l'Univers, a approuvé notre technologie afin d'effectuer une énorme quantité de traitements en ligne, qui devaient initialement être effectués par des processeurs du commerce. En dehors de la physique des hautes énergies, notre objectif était d'accélérer et d'automatiser le traitement des données pour les diagnostics médicaux.»

En effet, le consortium du projet FTK a également été en discussion avec des entreprises intéressées par l'utilisation de cette technologie pour une caméra intelligente et pour l'imagerie médicale. Un jeune chercheur, qui a obtenu une bourse Marie Curie pour travailler à Pise sur le sujet «Magnetic resonance fingerprinting» (MRF), étudie la possibilité d'appliquer cette technologie pour accélérer les algorithmes basés sur le filtrage par motif (pattern matching).

«En améliorant l'efficacité et la puissance de traitement, nous avons montré que cette technologie peut apporter des avantages dans de nombreux domaines de la société», déclare Mme Roda. «Elle permet également d'économiser de l'énergie et de l'espace, et elle est moins onéreuse que les grandes fermes de processeurs. Je pense qu'en combinant plusieurs technologies de façon intelligente, nous devrions pouvoir faire face au déluge de données auquel nous sommes tous confrontés, sans nécessiter une énorme quantité de ressources.»

Thèmes

Life Sciences

Mots-clés

Grand Collisionneur de Hadrons, FTK, données, cerveau, TIC, modélisation du climat