Google va cogiter avec DNNresearch sur les réseaux neuronaux artificiels

Pour accompagner ses initiatives dans le domaine des vêtements et accessoires intelligents, Google va accélérer ses recherches sur les réseaux neuronaux artificiels, qui visent à adapter l’apprentissage automatique des machines au modèle du cerveau humain.

Le groupe Internet de Mountain View, qui oeuvre depuis plusieurs années sur ce chantier, va renforcer ses compétences avec l’acquisition de DNNresearch, une start-up spécialiste en la matière.

Cette jeune pousse, qui émane de l’université de Toronto (Canada) et plus précisément de son département des Sciences, est le fruit des travaux conjoints de deux étudiants (Alex Krizhevsky et Ilya Sutskever), assistés de leur professeur Geoffrey Hinton.

Elle a développé, autour desdits réseaux neuronaux, des technologies d’identification d’images, d’interprétation et de reproduction du langage ou encore de traduction multilingue.

Ses ébauches convergent en un même objectif : rendre l’informatique plus intelligente afin qu’à terme, tout appareil électronique, en analysant une masse d’informations non structurées, puisse prendre le relais de l’utilisateur et simplifier son expérience.

DNNresearch est déjà familier de Google, qui l’a soutenu financièrement à hauteur de 600 000 dollars.

Alex Krizhevsky et Ilya Sutskever rejoindront d’ailleurs les équipes basées à Mountain View, tandis que Geoffrey Hinton collaborera à temps partiel.

Les trois acolytes concentreront leurs efforts sur la reproduction des possibilités du cortex visuel, se basant sur les théories selon lesquelles chaque neurone peut être entraîné à détecter un certain type d’entité.

Les algorithmes qui en résulteront feront l’objet d’une intégration au sein des lunettes interactives Google Glass et de l’assistant Google Now.

Des bribes sont déjà embarquées dans l’OS Android et le navigateur Web Chrome, mais Google est de son côté allé bien plus loin sur le dossier.

Cet été, ses laboratoires « top secrets » ont présenté un réseau neuronal qui, avec plus d’un milliard d’interconnexion entre 16 000 processeurs, a pu apprendre de façon autonome à reconnaître… un chat.

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