Les scientifiques ont développé une nouvelle approche pionnière qui accélérera rapidement l'apprentissage automatique en utilisant la lumière.

Une équipe internationale de chercheurs—des Universités de Münster, Oxford, Exeter, Pittsburgh, L'École Polytechnique Fédérale (EPFL) et IBM Research Zurich ont développé une puce d'accélérateur informatique de nouvelle génération qui traite les données en utilisant la lumière plutôt que l'électronique.

Les résultats sont publiés dans la principale revue scientifique La nature mercredi, 6 janvier.

Professeur C. David Wright de l'Université d'Exeter, qui dirige le projet de l'UE Fun-COMP qui a financé ce travail a déclaré :« Les puces informatiques conventionnelles sont basées sur le transfert électronique de données et sont relativement lentes, mais les processeurs basés sur la lumière, tels que celui développé dans notre travail, permettent de traiter des tâches mathématiques complexes à des vitesses des centaines voire des milliers de fois plus rapides, et avec une consommation d'énergie considérablement réduite."

L'équipe de chercheurs, dirigé par le professeur Wolfram Pernice de l'Institut de physique et du Center for Soft Nanoscience de l'Université de Münster, dispositifs photoniques intégrés combinés avec des matériaux à changement de phase (PCM) pour fournir des multiplications matrice-vecteur (MV) écoénergétiques.

Les multiplications MV sont au cœur de l'informatique moderne - de l'IA à l'apprentissage automatique et au traitement des réseaux neuronaux - et l'impératif d'effectuer de tels calculs à des vitesses toujours croissantes, mais avec une consommation d'énergie en baisse constante, est le moteur du développement d'une toute nouvelle classe de puces de processeur, les unités de traitement tensoriel (TPU).

L'équipe a développé un nouveau type de TPU photonique, capable d'effectuer plusieurs multiplications MV simultanément et en parallèle, utiliser un peigne de fréquence à puce comme source lumineuse, ainsi que le multiplexage par répartition en longueur d'onde.

Les éléments de la matrice ont été stockés à l'aide de PCM - le même matériau actuellement utilisé pour les disques optiques DVD et BluRay réinscriptibles - permettant de préserver les états de la matrice sans avoir besoin d'une alimentation en énergie.

Dans leurs expériences, l'équipe a utilisé son TPU photonique dans un réseau de neurones à convolution pour la reconnaissance de nombres manuscrits et pour le filtrage d'images. "Notre étude est la première à appliquer des peignes de fréquence dans le domaine des réseaux de neurones artificiels, " dit le professeur Wolfram Pernice.

"Nos résultats pourraient avoir un large éventail d'applications, " a expliqué le professeur Harish Bhaskaran de l'Université d'Oxford, un membre clé de l'équipe :« Un TPU photonique pourrait traiter rapidement et efficacement d'énormes ensembles de données utilisés pour les diagnostics médicaux, comme ceux de CT, IRM et TEP scanners, " il a continué.

D'autres applications pourraient également être trouvées dans les véhicules autonomes, qui dépendent de évaluation rapide des données de plusieurs capteurs, ainsi que pour la fourniture d'infrastructures informatiques telles que le cloud computing.