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Dec 01, 2023

L'informatique neuromorphique à l'honneur

L'IA, l'apprentissage automatique et ChatGPT peuvent être des mots à la mode relativement nouveaux dans le public

L'IA, l'apprentissage automatique et ChatGPT sont peut-être des mots à la mode relativement nouveaux dans le domaine public, mais le développement d'un ordinateur qui fonctionne comme le cerveau et le système nerveux humains - matériel et logiciel combinés - a été un défi de plusieurs décennies. Les ingénieurs de l'Université de Pittsburgh explorent aujourd'hui comment les "memristors" optiques peuvent être une clé pour développer l'informatique neuromorphique.

Les résistances à mémoire, ou memristors, ont déjà démontré leur polyvalence en électronique, avec des applications en tant qu'éléments de circuit de calcul dans l'informatique neuromorphique et des éléments de mémoire compacts dans le stockage de données à haute densité. Leur conception unique a ouvert la voie à l'informatique en mémoire et suscité un intérêt considérable de la part des scientifiques et des ingénieurs.

Un nouvel article de synthèse publié dans Nature Photonics, intitulé "Integrated Optical Memristors", met en lumière l'évolution de cette technologie et le travail qui reste à faire pour qu'elle atteigne son plein potentiel. Dirigé par Nathan Youngblood, professeur adjoint de génie électrique et informatique à la Swanson School of Engineering de l'Université de Pittsburgh, l'article explore le potentiel des dispositifs optiques qui sont des analogues des memristors électroniques. Cette nouvelle classe d'appareils pourrait jouer un rôle majeur dans la révolution de l'informatique neuromorphique à haut débit, du matériel d'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle dans le domaine optique.

"Les chercheurs sont vraiment captivés par les memristors optiques en raison de leur incroyable potentiel dans l'informatique neuromorphique à large bande passante, le matériel d'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle", a expliqué Youngblood. "Imaginez fusionner les avantages incroyables de l'optique avec le traitement local de l'information. C'est comme ouvrir la porte à un tout nouveau domaine de possibilités technologiques qui étaient auparavant inimaginables."

L'article de synthèse présente un aperçu complet des progrès récents dans ce domaine émergent des circuits intégrés photoniques. Il explore l'état de l'art actuel et met en évidence les applications potentielles des memristors optiques, qui combinent les avantages de la communication optique ultrarapide à large bande passante avec le traitement local de l'information. Cependant, l'évolutivité est apparue comme le problème le plus urgent que les recherches futures devraient aborder.

"La mise à l'échelle de l'informatique en mémoire ou neuromorphique dans le domaine optique est un énorme défi. Disposer d'une technologie rapide, compacte et efficace rend la mise à l'échelle plus réalisable et représenterait un énorme pas en avant", a expliqué Youngblood.

"Un exemple des limites est que si vous deviez prendre des matériaux à changement de phase, qui ont actuellement la densité de stockage la plus élevée pour la mémoire optique, et essayer de mettre en œuvre un réseau neuronal relativement simpliste sur puce, il faudrait une tranche de la taille d'un ordinateur portable pour contenir toutes les cellules de mémoire nécessaires », a-t-il poursuivi. "La taille est importante pour la photonique, et nous devons trouver un moyen d'améliorer la densité de stockage, l'efficacité énergétique et la vitesse de programmation pour effectuer des calculs utiles à des échelles utiles."

Utiliser la lumière pour révolutionner l'informatique

Les memristors optiques peuvent révolutionner l'informatique et le traitement de l'information dans plusieurs applications. Ils peuvent permettre un ajustement actif des circuits intégrés photoniques (PIC), permettant aux systèmes optiques sur puce d'être ajustés et reprogrammés selon les besoins sans consommer d'énergie en continu. Ils offrent également un stockage et une récupération de données à grande vitesse, promettant d'accélérer le traitement, de réduire la consommation d'énergie et de permettre un traitement parallèle.

Les memristors optiques peuvent même être utilisés pour les synapses artificielles et les architectures inspirées du cerveau. Les memristors dynamiques avec un stockage non volatil et une sortie non linéaire reproduisent la plasticité à long terme des synapses dans le cerveau et ouvrent la voie à des architectures informatiques intégrées et déclenchées.

La recherche visant à développer et à améliorer la technologie des memristors optiques pourrait ouvrir des possibilités sans précédent pour l'informatique neuromorphique à large bande passante, le matériel d'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle.

"Nous avons examiné de nombreuses technologies différentes. Ce que nous avons remarqué, c'est que nous sommes encore loin de la cible d'un memristor optique idéal - quelque chose qui est compact, efficace, rapide et modifie les propriétés optiques de manière significative, ", a déclaré Youngblood. "Nous sommes toujours à la recherche d'un matériau ou d'un appareil qui répond réellement à tous ces critères dans une seule technologie afin qu'il fasse avancer le domaine."

La publication "Integrated Optical Memristors" (DOI : 10.1038/s41566-023-01217-w) a été publiée dans Nature Photonics et est co-écrite par l'auteur principal Harish Bhaskaran de l'Université d'Oxford, Wolfram Pernice de l'Université de Heidelberg et Carlos Ríos de l'Université du Maryland.