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    BuzzWebzine » Tech & Geek » Informatique optique : optimiser l’utilisation de l’intelligence artificielle grâce au bruit

    Informatique optique : optimiser l’utilisation de l’intelligence artificielle grâce au bruit

    Nick OlaizolaPar Nick Olaizola23 janvier 20223 MinutesAucun commentaireMis à jour le3 novembre 2023
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    L’évolution actuelle des besoins en ressources informatiques et énergétiques alerte les scientifiques. Parmi les plus grands consommateurs de ces ressources figure l’intelligence artificielle (IA). D’autant plus que l’IA ne cesse de renforcer sa présence.

    Informatique optique, la solution à la hausse constante de la consommation d'énergie par l'intelligence artificielle.

    En effet, l’intelligence artificielle fait désormais partie intégrante du quotidien de la majorité de la population mondiale. Concrètement, l’IA intervient dans plusieurs dimensions de la vie quotidienne. Par exemple, elle permet la conduite autonome et les recommandations sur les services de streaming. Néanmoins, son exploitation pose problème à cause de la grande consommation d’énergie des machines qui ne cesse de croître. Pour remédier à cela, des chercheurs de l’Université de Washington (UW) ont proposé un nouveau matériel d’informatique optique. Une technologie dont ils ont publié les détails le 21 janvier 2022 dans un article de Science Advances.

    Dans cet article :

    • Un système permettant d’exploiter le bruit optique
    • Une technologie significative pour l’informatique optique

    Un système permettant d’exploiter le bruit optique

    Le groupe dirigé par l’UW a essentiellement concentré ses efforts sur l’informatique optique. Au cours de leurs travaux, les chercheurs ont même trouvé une manière de réduire le « bruit ». Perturbant la précision des calculs, ce dernier est un problème inhérent à l’informatique optique. Par ailleurs, les sources de ce bruit sont surtout les particules de lumière (photons) parasites. Elles proviennent essentiellement du fonctionnement des lasers à l’intérieur de la machine ainsi que du rayonnement thermique.

    Un système dans l'informatique optique permet d'améliorer l'intelligence artificielle.

    Afin de pallier ce problème, les chercheurs ont lié leur cœur de calcul optique à un réseau spécifique d’apprentissage automatique. Il s’agit du Generative Adversarial Network (GAN). Non seulement cette solution permet de réduire le bruit, mais elle en exploite également une portion. C’est parce que celle-ci est utilisée comme entrée en vue d’améliorer la créativité du réseau neuronal artificiel.

    « Nous avons construit un ordinateur optique plus rapide qu’un ordinateur numérique classique […] Et aussi, cet ordinateur optique peut créer de nouvelles choses sur la base d’entrées aléatoires générées par le bruit optique que la plupart des chercheurs ont essayé d’éviter. »

    Changming Wu, doctorant en génie électrique et informatique à l’UW

    Une technologie significative pour l’informatique optique

    Durant son étude, l’équipe a essayé plusieurs manières d’atténuer le bruit produit par l’informatique optique. Elle a notamment utilisé une fraction du bruit produit par le cœur de calcul optique en tant qu’entrée aléatoire au GAN.

    L'informatique optique permet d'améliorer la créativité de l'IA lorsqu'il imite les humains.

    Par exemple, le groupe a appris au GAN à écrire « 7 » de façon manuscrite, comme le ferait un humain. Pour ce faire, le GAN a dû imiter plusieurs échantillons d’écriture manuscrite du chiffre en question. Les exemples visuels proviennent d’une collection d’images destinée à l’entraînement d’intelligence artificielle standard. Au cours de son apprentissage, le réseau neuronal artificiel a créé un style d’écriture qui lui était propre. Il pouvait même écrire les chiffres allant de « 1 » à « 10 » lors de simulations informatiques.

    « Ce système optique représente une architecture matérielle informatique qui peut améliorer la créativité des réseaux neuronaux artificiels utilisés dans l’IA et l’apprentissage automatique, mais il démontre surtout la faisabilité de ce système à grande échelle, où le bruit et les erreurs peuvent être atténués et même exploités. »

    Mo. Li, professeur d’ingénierie électrique et d’informatique à l’Université de Washington

    Selon le professeur Mo Li, cette technologie a le potentiel pour contribuer à la réduction de la consommation énergétique. Grâce à elle, l’IA et l’apprentissage deviendraient non seulement écologiquement durables, mais aussi extrêmement rapides.

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