Des scientifiques de l’Université de Pennsylvanie affirment avoir conçu une puce photonique capable de reconnaître une image en moins de 0,57 nanoseconde (s’ouvre dans un nouvel onglet). La puce de test ne faisait que 9,3 mm de côté et serait le premier réseau de neurones profonds entièrement mis en œuvre sur un dispositif photonique intégré évolutif.
Il convient de souligner la vitesse de classification des images offerte par la nouvelle puce photonique. Si elle est exécutée en continu, le temps de reconnaissance de 0,57 nanoseconde signifie que la puce pourrait classer 1,75 milliard d’images par seconde. En d’autres termes, il reconnaît les images à un taux de 1,75 GHz.
Le matériel de Tom a rendu compte à plusieurs reprises des progrès de la technologie des puces optiques et de la photonique. Ce type de technologie est de plus en plus populaire dans les applications à très haute fréquence où les composants à base de lumière ne souffrent pas des problèmes de résistance/chaleur qui affecteraient la microélectronique traditionnelle avec leurs interconnexions filaires. Ainsi, nous avons vu des exemples de développement de puces photoniques se regrouper autour de solutions telles que les réseaux à haut débit.
Les scientifiques de l’Université de Pennsylvanie utilisent à la fois la technologie photonique et les réseaux de neurones pour leurs impressionnantes réalisations en matière de traitement d’images. Traditionnellement, les puces en silicium comme les CPU et les GPU ont été utilisées pour traiter les réseaux de neurones, et des entreprises comme Nvidia (s’ouvre dans un nouvel onglet) se vanter de la vitesse à laquelle leurs processeurs peuvent exécuter des systèmes d’IA pour reconnaître des images (par exemple des visages, des objets), des sons et des vidéos. Cependant, les scientifiques de l’Université de Pennsylvanie sont les premiers à simuler des neurones à l’aide d’une puce optique, avec tous les avantages que cette technologie peut offrir, tels que des vitesses très élevées et une faible consommation d’énergie.
Le document de recherche révèle que les scientifiques ont formé leur réseau neuronal optique avec des lettres de l’alphabet et ont atteint un taux de reconnaissance réussi pour les caractères dessinés à la main d’environ 90 %. Ce n’est pas la plus complexe des tâches d’IA de réseau neuronal, ce qui a contribué aux vitesses époustouflantes revendiquées. De plus, les textes étaient limités à une grille de 6×5 pixels, rendant les choses encore plus simples à apprendre et à reconnaître avec précision pour le réseau neuronal.
Les scientifiques revendiquant l’évolutivité, il est raisonnable de supposer que les développements ultérieurs rendront cette puce photonique plus utile dans la vision par ordinateur, la classification d’objets 3D, le diagnostic médical et d’autres tâches. Quant à la vitesse, les scientifiques disent qu’ils pourraient augmenter le taux de reconnaissance de la puce actuelle à 0,1 nanoseconde en utilisant les meilleurs procédés de fabrication contemporains. Cela signifierait le potentiel de classer 10 milliards d’images par seconde, toutes choses étant égales par ailleurs.
Nous avons mentionné ci-dessus l’utilisation de réseaux de neurones pour classer les vidéos et les objets 3D, et l’équipe de Pennsylvanie a l’intention de former leurs puces photoniques carrées de moins de 1 cm pour des tâches de reconnaissance avec ces entrées. De plus, ils confirment qu’ils travailleront sur des puces photoniques avec plus de pixels et de neurones pour classifier des images plus complexes et de plus haute résolution.