L'IA passe à la vitesse de la lumière avec les réseaux neuronaux photoniques

Les réseaux neuronaux, inspirés de la structure du cerveau biologique, sont à la base de nombreuses applications en IA (Intelligence Artificielle) telles que la reconnaissance d'images, la génération de textes ou encore la conduite autonome. Cependant, le processus d'apprentissage de ces réseaux neuronaux est extrêmement énergivore, leur consommation doublant actuellement environ tous les six mois. Mais une technologie prometteuse est sur le point de changer la donne: les circuits photoniques.


L'École polytechnique de Milan (Politecnico di Milano) travaille depuis plusieurs années sur le développement de processeurs photoniques programmables intégrés sur des micropuces en silicium de quelques mm². Ces dispositifs sont désormais utilisables pour construire des réseaux neuronaux photoniques, offrant ainsi une solution écoénergétique pour les unités de calcul. Les chercheurs ont réussi à mettre en œuvre des stratégies d'apprentissage pour les neurones photoniques similaires à celles utilisées pour les réseaux neuronaux conventionnels.

Le temps de calcul dans ces réseaux est égal au temps de transit de la lumière dans une puce de quelques millimètres, soit moins d'un milliardième de seconde (0,1 nanoseconde). Les réseaux neuronaux photoniques apprennent rapidement et avec précision, offrant une performance comparable à celle des réseaux neuronaux classiques, mais avec une vitesse de traitement bien supérieure et des économies d'énergie considérables.

Les applications potentielles de cette technologie dépassent le domaine des réseaux neuronaux et pourraient inclure les accélérateurs graphiques, les coprocesseurs mathématiques, l'exploration de données, la cryptographie et les ordinateurs quantiques.