Les chercheurs travaillent sur des microprocesseurs à base d’eau qui pourraient un jour être utilisés comme une alternative plus diversifiée à l’architecture actuelle des plaquettes, avec des applications allant de l’IA à la synthèse d’ADN et probablement au-delà.
Les puces en question sont encore au stade de prototype, alors ne vous attendez pas encore à des processeurs avec refroidissement à eau intégré, mais leur façon de travailler est vraiment excitante. Ils utilisent une technique appelée ionique, qui consiste à manipuler différentes espèces d’ions dans un liquide, par opposition aux électrons standard qui traversent nos semi-conducteurs aujourd’hui.
Cela ressemble plus à la façon dont le cerveau humain gère le traitement des données, et bien que la technique puisse être plus lente que les architectures de semi-conducteurs actuelles, les scientifiques pensent que « la diversité des espèces ioniques avec différentes propriétés physiques et chimiques pourrait être exploitée pour un traitement de l’information plus riche et plus diversifié ».
C’est selon un post (s’ouvre dans un nouvel onglet) de la Harvard John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences (SEAS). Collaboration avec la startup DNA Script (s’ouvre dans un nouvel onglet)des chercheurs de SEAS ont récemment publié des découvertes décrivant comment ils ont combiné des diodes ioniques et des transistors – ce qu’aucune équipe de recherche n’avait fait auparavant – pour développer un circuit ionique.
Bien que la simple matrice 16 x 16 soit loin d’égaler la puissance des 100 milliards de transistors trouvés dans les tranches de 12e génération d’Intel, ou les 114 milliards de transistors de l’Apple M1 Ultra, les chercheurs ont réussi à effectuer un processus de base de calcul de réseau neuronal.
Ils ont utilisé ledit réseau pour « étendre la multiplication arithmétique analogique de transistors individuels en une multiplication matricielle analogique ». Oui, je suis assez perdu ici aussi. Heureusement, Woo-Bin Jung, boursier postdoctoral de SEAS, explique que « la multiplication matricielle est le calcul le plus répandu dans les réseaux de neurones pour l’intelligence artificielle ». Il dit que leur « circuit ionique effectue la multiplication de la matrice dans l’eau d’une manière analogique entièrement basée sur des machines électrochimiques ».
Les transistors fonctionnent par manipulation des valeurs de PH locales, ce qui permet aux chercheurs de contrôler la matrice de poids des puces, de la même manière que celle d’un réseau neuronal.
Non seulement il pourrait y avoir un potentiel pour des applications telles que l’accélération de la synthèse d’ADN (s’ouvre dans un nouvel onglet) et d’autres processus de réseautage neuronal, le professeur de génie électrique et de physique appliquée à SEAS Donhee Ham déclare que « la multiplication de la matrice électrochimique dans l’eau est charmante en soi et a le potentiel d’être économe en énergie ».
Jusqu’à présent, Jung note que seules « 3 à 4 espèces ioniques, telles que les ions hydrogène et quinone » ont été testées, mais à mesure que les chercheurs passent à tester d’autres espèces ioniques, le traitement de l’information ne fera que s’enrichir et se diversifier.
Peut-être verrons-nous un jour des réseaux de neurones fonctionner avec des puces ioniques à base d’eau. Ils seront beaucoup plus économes en énergie, mais probablement beaucoup plus lents.