La puce à base de lumière peut augmenter l'efficacité électrique des tâches d'IA jusqu'à 100 fois

Une équipe de l'Université de Floride a développé un nouveau type de puce informatique qui utilise la lumière avec l'électricité pour effectuer l'une des parties les plus puissantes de l'intelligence artificielle – reconnaissance d'image et tâches similaires de recherche de modèles. L'utilisation de la lumière réduit considérablement la puissance nécessaire pour effectuer ces tâches, avec une efficacité 10 ou même 100 fois celle des puces actuelles effectuant les mêmes calculs. L'utilisation de cette approche pourrait aider à freiner l'énorme demande d'électricité qui s'efforce de réseaux électriques tout en permettant des modèles et des systèmes d'IA à performances plus élevées.

Les systèmes d'intelligence artificielle (IA) sont de plus en plus centraux de la technologie, alimentant tout, de la reconnaissance faciale à la traduction du langage. Mais à mesure que les modèles d'IA deviennent plus complexes, ils consomment de grandes quantités d'électricité – des défis pour l'efficacité énergétique et la durabilité. Une nouvelle puce développée par des chercheurs de l'Université de Floride pourrait aider à résoudre ce problème en utilisant la lumière, plutôt que l'électricité, pour effectuer l'une des tâches les plus avides de l'IA.

La recherche est rapportée dans Photonique avancée.

La puce est conçue pour effectuer des opérations de convolution, une fonction de base de l'apprentissage automatique qui permet aux systèmes d'IA de détecter les modèles dans les images, la vidéo et le texte. Ces opérations nécessitent généralement une puissance de calcul significative. En intégrant les composants optiques directement sur une puce de silicium, les chercheurs ont créé un système qui effectue des convolutions à l'aide de la lumière laser et des lentilles microscopiques – réduisant dramatiquement la consommation d'énergie et accélérant le traitement.

« La réalisation d'un calcul de l'apprentissage machine clé à presque zéro énergie est un bond en avant pour les futurs systèmes d'IA », a déclaré le chef de l'étude Volker J. Sorger, le professeur doté de Rhines en photonique semi-conducteurs à l'Université de Floride. « Il est essentiel de continuer à augmenter les capacités de l'IA dans les années à venir. »

Dans les tests, la puce prototype a classé des chiffres manuscrits avec une précision d'environ 98%, comparable aux puces électroniques traditionnelles. Le système utilise deux ensembles de lentilles de Fresnel miniatures – flat, versions ultra-surrelles des lentilles trouvées dans les phares – fraîches à l'aide de techniques de fabrication de semi-conducteurs standard. Ces lentilles sont plus étroites que les cheveux humains et sont gravées directement sur la puce.

Pour effectuer une convolution, les données d'apprentissage automatique sont d'abord converties en lumière laser sur la puce. La lumière traverse les lentilles de Fresnel, qui effectuent la transformation mathématique. Le résultat est ensuite converti en un signal numérique pour terminer la tâche AI.

« C'est la première fois que quiconque met ce type de calcul optique sur une puce et l'a appliqué à un réseau neuronal d'IA », a déclaré Hangbo Yang, professeur associé de recherche dans le groupe de Sorger à UF et co-auteur de l'étude.

L'équipe a également démontré que la puce pouvait traiter plusieurs flux de données simultanément en utilisant des lasers de différentes couleurs – une technique connue sous le nom de multiplexage de longueur d'onde.

« Nous pouvons avoir plusieurs longueurs d'onde, ou couleurs de lumière, traversant l'objectif en même temps », a déclaré Yang. « C'est un avantage clé de la photonique. »

La recherche a été menée en collaboration avec le Florida Semiconductor Institute, l'UCLA et l'Université George Washington. Sorger a noté que les fabricants de puces tels que NVIDIA utilisent déjà des éléments optiques dans certaines parties de leurs systèmes d'IA, ce qui pourrait faciliter l'intégration de cette nouvelle technologie.

« Dans un avenir proche, l'optique à base de puces deviendra un élément clé de chaque puce d'IA que nous utilisons quotidiennement », a déclaré Sorger. « Et l'informatique optique AI est la suivante. »