INGÉNIERIE et NUMÉRIQUE

La consommation énergétique au cœur des recherches

D’un moteur nouvelle génération de conception écoresponsable au développement de logiciels d’intelligence artificielle, la baisse de la consommation énergétique s’inscrit au sein des innovations de l’ingénierie et du numérique et questionne leur développement.


La recherche


L’informatique du futur s’inspire du cerveau

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© Sören Boyn / Unité mixte de physique CNRS/Thales

Capable de battre des champions au jeu de go, le logiciel AlphaGo a marqué la recherche en intelligence artificielle (IA) ces dernières années. « C’est une victoire de la machine, reconnaît Laurent Larger, de l’institut Franche-Comté électronique mécanique thermique et optique – Sciences et Technologie (FEMTO-ST)2CNRS/Université de Franche-Comté/École nationale supérieure de mécanique et des microtechniques /Université de technologie Belfort-Montbéliard, mais une défaite énergétique. Il consomme jusqu’à 10 000 fois plus qu’un cerveau humain. »

Le reservoir computing photonique traite près d’un million de mots par seconde

Ces IA souffrent des limites des ordinateurs classiques, à l’architecture inchangée depuis le milieu du XXe siècle. Excellente pour le calcul arithmétique, mais fortement inadaptée pour des tâches d’apprentissage efficientes énergétiquement. L’institut FEMTO-ST mise donc sur le reservoir computing photonique qui reproduit l’organisation des neurones dans des architectures distribuant l’information dans le temps, grâce à des réservoirs à retards, ou dans l’espace, dans le plan d’un faisceau lumineux. Grâce aux composants ultrarapides des télécommunications optiques, il devient ainsi possible de reconnaître près d’un million de mots par seconde.

Des chercheurs de l’Institut d’électronique, de micro-électronique et de nanotechnologie3CNRS/Université Lille 1/Institut supérieur de l’électronique et du numérique-Lille/Université de Valenciennes et du Hainaut Cambrésis et de l’Institut de recherche sur les composants logiciels et matériels pour l’information et la communication avancée4CNRS/Université Lille 1 ont de leur côté conçu des neurones artificiels mille fois plus rapides et efficaces en énergie que leur équivalent biologique. Ils fonctionnent avec une technologie de circuits intégrés classiques à l’architecture entièrement repensée.

Un super pouvoir calculatoire

D’autres équipes, centrées autour de l’unité mixte de physique CNRS/Thales5Laboratoire commun CNRS/Thales, du Centre de nanosciences et de nanotechnologies (C2N)6CNRS/Université Paris-Sud et du laboratoire de l’Intégration du matériau au système7CNRS/Université Bordeaux/Bordeaux INP Nouvelle Aquitaine ont présenté le premier nanoneurone dédié à la reconnaissance vocale. Il identifie des chiffres avec un taux de réussite de 99,6 %. Des synapses synthétiques ont également été fabriquées pour lier les neurones artificiels, tout en adaptant leur résistance au potentiel d’action transmis.

« Nous utilisons toute la physique des composants conçus par l’équipe de Julie Grollier8chargée de recherche à l’Unité mixte de physique CNRS/Thales » précise Damien Querlioz du C2N. Cette approche permet à un neurone électrique d’apparence très simple d’effectuer des calculs complexes.

Physical review X, février 2017.
Frontiers in Neuroscience, mars 2017.
Nature Communications, avril 2017.
Nature, septembre 2017.

Sources :
http://www.cnrs.fr/insis/recherche/actualites/2017/03/processeur-optique-cerveau.htm
http://www.cnrs.fr/insis/recherche/actualites/2017/04/neurone-artificiel.htm
http://www2.cnrs.fr/presse/communique/5193.htm
http://www2.cnrs.fr/presse/communique/4965.htm

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