Une équipe de recherche développe un système d’IA dans les fibres optiques

L’intelligence artificielle joue un rôle essentiel dans l’avancement des biotechnologies et des procédures médicales, allant du diagnostic du cancer à la création de nouveaux antibiotiques. Cependant, l’empreinte écologique des systèmes d’IA à grande échelle est importante. Par exemple, la formation de modèles de langage étendus tels que ChatGPT-3 nécessite plusieurs gigawattheures d’énergie, soit suffisamment pour alimenter une centrale nucléaire moyenne à pleine capacité pendant plusieurs heures.

Le professeur Mario Chemnitz et le Dr Bennet Fischer de Leibniz IPHT à Jena, en collaboration avec leur équipe internationale, ont conçu une méthode innovante pour développer des systèmes informatiques potentiellement économes en énergie qui renoncent au besoin d’une infrastructure électronique étendue.

Ils exploitent les interactions uniques des ondes lumineuses dans les fibres optiques pour créer un système d’apprentissage artificiel avancé. Contrairement aux systèmes traditionnels qui reposent sur des puces informatiques contenant des milliers de composants électroniques, leur système utilise une seule fibre optique.

Cette fibre est capable d’effectuer les tâches de divers réseaux neuronaux à la vitesse de la lumière. « Nous utilisons une seule fibre optique pour imiter la puissance de calcul de nombreux réseaux neuronaux », explique Mario Chemnitz, chef du groupe de recherche junior « Smart Photonics » à Leibniz IPHT. « En exploitant les propriétés physiques uniques de la lumière, ce système permettra à l’avenir le traitement rapide et efficace de grandes quantités de données. »

Une plongée dans la mécanique révèle comment la transmission des informations s’effectue via le mélange des fréquences lumineuses : les données, qu’il s’agisse de valeurs de pixels provenant d’images ou de composants de fréquence d’une piste audio, sont codées sur les canaux de couleur d’impulsions lumineuses ultracourtes.

Ces impulsions transportent les informations à travers la fibre, subissant diverses combinaisons, amplifications ou atténuations. L’émergence de nouvelles combinaisons de couleurs en sortie de fibre permet de prédire des types ou des contextes de données. Par exemple, des canaux de couleur spécifiques peuvent indiquer des objets visibles dans des images ou des signes de maladie dans une voix.

Un excellent exemple d’apprentissage automatique consiste à identifier différents nombres à partir de milliers de caractères manuscrits. Mario Chemnitz, Bennet Fischer et leurs collègues de l’Institut National de la Recherche Scientifique (INRS) de Québec ont utilisé leur technique pour coder des images de chiffres manuscrits sur des signaux lumineux et les classer via la fibre optique.

La modification de la composition des couleurs à l’extrémité de la fibre forme un spectre de couleurs unique : une « empreinte digitale » pour chaque chiffre. Après une formation, le système peut analyser et reconnaître de nouveaux chiffres d’écriture manuscrite avec une consommation d’énergie considérablement réduite.

« En termes plus simples, les valeurs des pixels sont converties en différentes intensités de couleurs primaires, plus de rouge ou moins de bleu, par exemple », détaille Mario Chemnitz. « Dans la fibre, ces couleurs primaires se mélangent pour créer le spectre complet de l’arc-en-ciel. La nuance de notre violet mélangé, par exemple, en dit long sur les données traitées par notre système. »

L’équipe a également appliqué avec succès cette méthode dans une étude pilote pour diagnostiquer les infections au COVID-19 à l’aide d’échantillons vocaux, atteignant ainsi un taux de détection qui surpasse les meilleurs systèmes numériques à ce jour.

« Nous sommes les premiers à démontrer qu’une interaction aussi dynamique entre les ondes lumineuses dans les fibres optiques peut classer directement des informations complexes sans aucun logiciel intelligent supplémentaire », déclare Mario Chemnitz.

Depuis décembre 2023, Mario Chemnitz occupe le poste de professeur junior de systèmes photoniques intelligents à l’université Friedrich Schiller de Jena. Après son retour de l’INRS au Canada en 2022, où il a effectué un postdoctorat, Chemnitz dirige une équipe internationale au Leibniz IPHT à Iéna. Leurs recherches portent sur l’exploration du potentiel de l’optique non linéaire. Leur objectif est de développer des systèmes de capteurs et des microscopes intelligents sans ordinateur, ainsi que des techniques d’informatique verte.

L’article est publié dans la revue Science avancée.

Fourni par Leibniz-Institut für Photonische Technologien e. V.