Des chercheurs chinois ont développé un capteur qui pourrait réduire la quantité d’énergie utilisée par les drones et autres matériels autonomes pour traiter les données visuelles.
Dans une étude publiée le 19 août dans la revue Capteurs naturelsles scientifiques ont détaillé l’architecture d’une nouvelle puce 2D baptisée « LightTok », capable de convertir la lumière brute en jetons utilisés par intelligence artificielle (IA) modèles sur la puce elle-même. L’appareil saute plusieurs étapes énergivores dont dépendent les systèmes de capteurs conventionnels, ont indiqué les scientifiques.
« Notre idée de conception était de déplacer la génération de jetons sur le capteur lui-même, permettant à la puce de produire directement des jetons que les modèles d’IA peuvent traiter une fois que la lumière atteint le capteur. » Miao Fengdirecteur de l’Institut d’intelligence inspirée du cerveau de l’Université de Nanjing, a déclaré dans un communiqué déclaration. « Ces jetons contiennent des informations complètes sur l’image. »
Réduire le processus de perception visuelle
Dans la perception visuelle conventionnelle, les signaux lumineux doivent passer par plusieurs étapes. Un capteur capture les signaux et un convertisseur analogique-numérique transforme la lumière en pixels. Ces données sont ensuite stockées temporairement avant d’être transférées vers une puce distincte, où l’image est découpée en « compartiments » carrés, un peu comme diviser une photo en une grille de tuiles. Chaque compartiment est ensuite converti en jeton qu’un modèle d’IA peut lire.
Une étude largement citée par d’autres universitaires, a révélé qu’un convertisseur analogique-numérique est responsable en moyenne de 66 % de la consommation d’énergie d’un capteur d’image. Déplacer le traitement des données visuelles de la puce vers le cloud peut augmenter encore la consommation globale d’énergie.
La solution de LightTok au problème énergétique consiste à regrouper les cinq étapes en une seule en intégrant les processus de détection, de mémoire et de calcul dans le même pixel. Les chercheurs y sont parvenus grâce à un réseau basé sur une technologie appelée phototransistor à grille flottante monocouche en bisulfure de molybdène qui peut détecter la lumière, se souvenir de ce qu’elle a détecté, puis en tenir compte dans un calcul.
La puce élimine physiquement le mouvement des données, qui constitue la principale source de gaspillage d’énergie.
Liang Shi-Jun, professeur de physique à l’Université de Nanjing
Le bisulfure de molybdène est un matériau 2D qui réagit bien à la lumière et peut être cultivé en feuilles d’un atome d’épaisseur. Le phototransistor convertit les photons entrants (particules de lumière) en un courant électrique, tandis que la grille flottante est un composant isolé à l’intérieur du phototransistor qui peut piéger et retenir une charge électrique, plutôt que de disparaître après la disparition de la lumière.
Liang Shi Junprofesseur de physique à l’Université de Nanjing, a résumé la puce à l’agence de presse officielle chinoise. Chine. « La puce élimine physiquement le mouvement des données, qui constitue la principale source de gaspillage d’énergie », a déclaré Liang. « La lumière entre, les jetons sortent » — d’où le nom « LightTok ».
LightTok a atteint une précision de 87,3 % dans la reconnaissance d’images lors des tests – par rapport au processus conventionnel en plusieurs étapes décrit ci-dessus – tout en étant 10 fois plus économe en énergie pour convertir la lumière en jetons, ont rapporté les chercheurs dans l’étude.
Un monde physique plus efficace
À l’heure actuelle, la résolution maximale de LightTok n’est que de 32 x 32 pixels photosensibles – les compartiments sensibles à la lumière d’un capteur d’image qui capturent les données visuelles. C’est bien inférieur à la qualité des caméras des smartphones actuels, sans parler des drones et du matériel autonome.
Néanmoins, Miao a déclaré dans le communiqué qu’il existe une opportunité pour que la technologie soit développée à l’aide du processus de fabrication complémentaire métal-oxyde-semi-conducteur – la même méthode utilisée pour fabriquer les puces que l’on trouve dans les smartphones et les ordinateurs portables ainsi que les capteurs dans les drones.
Les chercheurs pensent que si LightTok parvient à évoluer avec succès, il pourrait transformer le fonctionnement de la technologie de télédétection. Par exemple, un drone balayant une zone sinistrée ou une zone éloignée pourrait potentiellement voler plus longtemps car moins d’énergie est nécessaire pour le traitement visuel.
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Kumar SokkaPDG d’Acre Security, une société qui fournit des capteurs réels pour les infrastructures critiques, a décrit le travail comme une « démonstration à petite échelle ». Cependant, « l’orientation (de la recherche) est importante pour quiconque travaille dans le monde physique », a ajouté Sokka, qui n’a pas participé à la nouvelle recherche.
Sokka, qui a passé 15 ans au sein de la société d’automatisation industrielle Rockwell Automation, a déclaré à Live Science dans un e-mail que trop de conversations autour de IA physique s’est concentré sur les modèles d’IA. En vérité, le plus grand défi a été le coût énergétique nécessaire pour « transformer ce qu’un capteur voit sous une forme qu’un modèle peut réellement utiliser, là où la détection a lieu », a-t-il déclaré.
La quantité massive d’énergie généralement requise pour transformer des données brutes, telles que la lumière, en jetons « est un gaspillage lorsque vous exécutez la perception sur un robot ou un appareil de pointe avec un budget énergétique serré », a noté Sokka. Cependant, le traitement au point de détection peut être « un catalyseur d’IA physique omniprésente et intelligent, mais il ne résout pas l’ensemble du problème », a-t-il ajouté.
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