Des scientifiques dévoilent une puce photoélectronique entièrement analogique

Des chercheurs de l’Université Tsinghua, en Chine, ont développé une puce photoélectronique entièrement analogique qui combine le calcul optique et électronique pour obtenir un traitement de vision par ordinateur ultrarapide et hautement économe en énergie, surpassant les processeurs numériques.

La vision par ordinateur est un domaine de l’intelligence artificielle en constante évolution qui vise à permettre aux machines d’interpréter et de comprendre les informations visuelles du monde, de la même manière que les humains perçoivent et traitent les images et les vidéos.

Cela implique des tâches telles que la reconnaissance d’images, la détection d’objets et la compréhension de scènes. Cela se fait en convertissant les signaux analogiques de l’environnement en signaux numériques pour les traiter par des réseaux neuronaux, permettant ainsi aux machines de donner un sens aux informations visuelles. Cependant, cette conversion analogique-numérique consomme beaucoup de temps et d’énergie, limitant la vitesse et l’efficacité des mises en œuvre pratiques des réseaux neuronaux.

La puce photoélectronique entièrement analogique proposée, telle que détaillée dans la recherche, répond à cette limitation en combinant le calcul photonique et électronique dans une seule puce, offrant ainsi une solution révolutionnaire pour le traitement des données visuelles à grande vitesse et économe en énergie. Les résultats de l’étude sont publiés dans Natureaccompagné d’un briefing de recherche résumant les travaux.

Le Dr Jiamin Wu, l’un des auteurs de l’étude, a expliqué à Phys.org pourquoi ils se sont concentrés sur le côté matériel, en disant : « Notre équipe, motivée par l’amélioration de l’impact réel des progrès de l’IA, se consacre depuis longtemps au développement de solutions matérielles efficaces pour l’exécution de l’IA.

Le meilleur des deux mondes

La combinaison de modules informatiques analogiques optiques et électroniques dans l’étude constitue un aspect essentiel car elle permet aux chercheurs d’exploiter les avantages de la lumière (sous forme de photons) et des électrons de manière entièrement analogique.

Ce faisant, les chercheurs ont abordé les limites pratiques du calcul photonique (basé sur la lumière), telles que la mise en œuvre compliquée de la non-linéarité optique, la consommation d’énergie considérable des CAN et la vulnérabilité aux bruits et aux erreurs système.

“Un module de calcul optique qui met en œuvre un réseau neuronal diffractif est d’abord utilisé pour extraire des informations et réduire la dimensionnalité des données de manière hautement parallèle”, a expliqué le Dr Wu. Ce processus est très efficace et permet d’extraire des informations à partir de champs lumineux à haute résolution.

“La sortie du module de calcul optique est ensuite reçue par un réseau de photodiodes pour générer des photocourants induits par la lumière. Ceux-ci sont directement utilisés pour des calculs ultérieurs dans le domaine électronique analogique”, a-t-il poursuivi. Cette conversion transparente permet la création de structures de réseau complexes, améliorant ainsi les performances globales des tâches.

Le module analyse en outre les courants électriques générés par la lumière. Notamment, il ne nécessite pas de convertir les signaux analogiques en signaux numériques. Cette flexibilité des circuits électroniques permet des méthodes de formation adaptatives et reconfigurables, essentielles à l’amélioration des performances dans le monde réel.

Les chercheurs ont réussi à concevoir un processeur photoélectronique intégré appelé « puce entièrement analogique combinant électronique et informatique lumineuse » ou ACCEL.

“En utilisant la non-linéarité intrinsèque de l’effet photoélectrique et du traitement des données dans le domaine électronique analogique sans conversion analogique-numérique, la puce photoélectronique entièrement analogique proposée atteint une efficacité énergétique et une vitesse de calcul plusieurs ordres de grandeur supérieures à celles de l’État. processeur numérique de pointe », a déclaré le Dr Wu.

Le mettre à l’épreuve

Les chercheurs ont mené une série de tests pour tester la précision de la classification ACCEL dans diverses tâches, notamment la reconnaissance de chiffres manuscrits, la distinction de vêtements et l’interprétation de l’écriture cursive.

Il a montré la capacité de classer des images haute résolution en 72 nanosecondes, un exploit qui défie les limites du traitement conventionnel. Étonnamment, l’ACCEL consomme 4 millions de fois moins d’énergie qu’un GPU haut de gamme, même s’il est plus de 3 000 fois plus rapide.

Mais la puce ACCEL ne s’arrête pas là. Son adaptabilité s’étend aux sources lumineuses incohérentes, ce qui en fait une solution polyvalente avec des applications au-delà des attentes.

« Par rapport aux GPU hautes performances, notre puce photoélectronique entièrement analogique est trois ordres de grandeur plus rapide et six ordres de grandeur plus économe en énergie. Cela la rend adaptée au traitement à grande vitesse dans des applications telles que les chaînes d’assemblage industrielles et la conduite autonome.

« De plus, grâce à son efficacité informatique exceptionnelle et à sa demande d’énergie minimale, notre puce pourrait ouvrir une nouvelle ère pour les systèmes portables tels que les appareils portables pour la surveillance de la santé, où le système est traditionnellement alimenté par une batterie et où la durée de vie de l’appareil a été réduite. été sévèrement limitée en raison de la source d’énergie limitée », a déclaré le Dr Wu.

Travail futur

Les chercheurs reconnaissent que même si la photoélectronique entièrement analogique a démontré une puissance et une efficacité élevées, des améliorations sont encore possibles.

“Bien que l’ACCEL ait atteint une vitesse de calcul rapide et une efficacité énergétique élevée, il reste encore de la place pour améliorer la capacité de traitement de cette puce”, a expliqué le Dr Wu.

À l’avenir, les chercheurs espèrent explorer des architectures plus efficaces avec l’informatique photoélectronique pour gérer des tâches de vision par ordinateur plus étendues et étendre cette technologie à de nouveaux algorithmes d’intelligence artificielle tels que les grands modèles de langage (LLM).

Cette recherche en cours vise à repousser les limites de la technologie photonique analogique pour de futurs progrès.

© 2023 Réseau Science X