Une nouvelle puce ultra-compacte à base de lumière traite les données à la vitesse de la lumière et fait preuve d'une grande précision

Alors que les modèles d'intelligence artificielle deviennent de plus en plus complexes, le matériel électronique traditionnel peine à répondre aux exigences en matière de vitesse de calcul et d'énergie. Les puces informatiques classiques traitent les informations en déplaçant des particules chargées électriquement, un processus qui, par nature, génère une chaleur importante et nécessite des quantités massives d'énergie tout en générant de la chaleur. Pour surmonter ce goulot d'étranglement informatique, des chercheurs de l'université de Sydney ont mis au point une puce photonique ultra-compacte qui effectue des calculs mathématiques à l'aide de la lumière.

Les chercheurs ont conçu ce processeur à l'aide de simulations informatiques avancées qui décrivent avec précision la manière dont les ondes lumineuses interagissent dans des espaces tridimensionnels. Cette méthode de conception leur permet d'utiliser de minuscules blocs de construction physiques - chacun plus petit qu'une longueur d'onde de lumière - comme points de données ajustables. Cette approche spécifique permet d'obtenir une densité de calcul étonnante d'environ 400 millions de paramètres par millimètre carré. Les nanostructures qui en résultent sont incroyablement petites, ne mesurant que quelques dizaines de micromètres de diamètre, ce qui est à peu près comparable à la largeur d'un cheveu humain.

Lorsque la lumière traverse ces nanostructures complexes, la géométrie physique de la puce effectue automatiquement les opérations mathématiques nécessaires à l'apprentissage automatique. Comme l'ensemble du système fonctionne sur la base du mouvement des photons, les calculs sont effectués en quelques trillionièmes de seconde.

Pour valider le prototype, l'équipe de recherche a demandé au réseau neuronal photonique de classer plus de 10 000 images biomédicales, notamment des scanners de la poitrine, des seins et de l'abdomen. Le système a atteint une précision de classification d'environ 90 % dans les expériences physiques et jusqu'à 99 % dans les simulations. En intégrant des capacités d'intelligence artificielle directement dans des structures à l'échelle nanométrique, les chercheurs ont créé une plateforme hautement évolutive et économe en énergie qui pourrait réduire considérablement l'empreinte environnementale massive des futures infrastructures informatiques.