Les scientifiques ont développé un tout nouveau type de micropuce qui utilise des micro-ondes au lieu de circuits numériques conventionnels pour effectuer des opérations.
Le processeur, qui peut fonctionner plus rapidement que les processeurs conventionnels, est le premier réseau neuronal micro-ondes (MNN) entièrement fonctionnel au monde pouvant tenir sur une puce, ont rapporté des scientifiques dans une étude publiée le 14 août dans la revue Électronique naturelle.
« Comme il est capable de se déformer instantanément de manière programmable sur une large bande de fréquences, il peut être réutilisé pour plusieurs tâches informatiques », a déclaré l’auteur principal de l’étude. Bal Govinddoctorant à l’Université Cornell, a déclaré dans un déclaration. « Il contourne un grand nombre d’étapes de traitement du signal que les ordinateurs numériques doivent normalement effectuer. »
Le pouvoir des micro-ondes
La puce utilise des ondes analogiques dans la gamme des micro-ondes du spectre électromagnétique, dans un intelligence artificielle (IA), pour donner un motif en forme de peigne dans la forme d’onde des micro-ondes. Les lignes spectrales régulièrement espacées dans le peigne de fréquence agissent comme une règle, permettant ainsi des mesures rapides et précises des fréquences.
Les réseaux de neurones, qui sous-tendent la puce micro-ondes, sont des ensembles d’algorithmes d’apprentissage automatique inspirés de la structure du cerveau humain. La puce cérébrale micro-ondes utilise des nœuds électromagnétiques interconnectés dans des guides d’ondes accordables pour identifier les modèles dans les ensembles de données et s’adapter aux informations entrantes.
Le cerveau micro-ondes a été créé à l’aide du MNN, un circuit intégré qui traite les composants spectraux (fréquences individuelles dans un signal) en capturant les caractéristiques des données d’entrée sur une large bande passante.
La puce est capable de résoudre des opérations logiques simples et des calculs avancés, tels que la reconnaissance de séquences binaires ou l’identification de modèles dans des données à grande vitesse avec un taux de précision de 88 %. Dans l’étude, les scientifiques ont noté qu’ils l’avaient prouvé à travers plusieurs défis de classification des signaux sans fil.
En fonctionnant dans la gamme analogique des micro-ondes et en appliquant une approche probabiliste, la puce peut traiter des flux de données de l’ordre de plusieurs dizaines de gigahertz (au moins 20 milliards d’opérations par seconde). Cette vitesse dépasse celle de la plupart des processeurs d’ordinateurs domestiques, qui fonctionnent généralement entre 2,5 et 4 GHz (2,5 à 4 milliards d’opérations par seconde).
« Bal a abandonné beaucoup de conceptions de circuits conventionnelles pour y parvenir », a déclaré la co-auteure Alyssa Apsel, directrice de l’École de génie électrique et informatique de l’Université Cornell, dans le communiqué. « Au lieu d’essayer d’imiter exactement la structure des réseaux neuronaux numériques, il a créé quelque chose qui ressemble davantage à un mélange contrôlé de comportements de fréquence qui peuvent finalement vous donner un calcul haute performance. »
Vous avez besoin de plus de circuits, de plus de puissance et de plus de correction d’erreurs pour maintenir la précision des systèmes numériques conventionnels, a ajouté Govind dans le communiqué. Mais l’approche probabiliste signifie que les chercheurs ont maintenu une grande précision dans les calculs simples et complexes, sans ajouter de frais supplémentaires.
La faible consommation d’énergie de la puce micro-ondes est également remarquable. Il peut consommer moins de 200 milliwatts (moins de 0,2 watts), ce qui équivaut à peu près à la même puissance de transmission que les téléphones mobiles. En comparaison, la plupart des processeurs nécessitent une puissance d’entrée d’au au moins 65 W.
Cette faible consommation d’énergie signifie que la puce pourrait être installée dans des appareils personnels ou des technologies portables, ont indiqué les scientifiques. Il s’agit d’une technologie prometteuse pour l’informatique de pointe, car elle pourrait réduire la latence en supprimant le besoin de se connecter à un serveur central. Il pourrait également être utile dans le déploiement de l’IA, car il pourrait offrir une alternative de traitement élevé avec des exigences de faible consommation pour la formation des modèles d’IA.
La prochaine étape des chercheurs consistera à simplifier la conception en réduisant le nombre de guides d’ondes et en réduisant la taille de la puce. Une puce plus compacte pourrait utiliser des peignes interconnectés, ce qui pourrait générer un spectre de sortie plus riche et aider à entraîner le réseau neuronal.
