Définir l’avenir du traitement de l’information et de la technologie de la mémoire
L’avenir du traitement de l’information et de la technologie de la mémoire est façonné par l’internet des objets et les mégadonnées. «Les demandes toujours plus grandes d’une informatique omniprésente exigent des appareils connectés de petite taille, flexibles et économes en énergie», explique C. David Wright, professeur d’ingénierie électronique et informatique à l’université d’Exeter. «L’essor des mégadonnées nous contraint de développer un matériel et des logiciels de traitement plus rapides, moins gourmands en énergie et plus intelligents, qui nous permettront d’extraire et d’utiliser des informations pertinentes à partir de ces abondantes données.» Le projet Fun-COMP, financé par l’UE, répond à ces deux exigences.
L’informatique à l’ère de l’IA
Le projet avait pour but de développer de nouvelles formes de matériel informatique adaptées à l’ère des mégadonnées et de l’intelligence artificielle (IA). «Notre objectif était de développer une nouvelle vague de technologies pertinentes pour l’industrie, capables de repousser les limites auxquelles se heurtent les approches traditionnelles de traitement et de stockage», explique C. David Wright, qui était le coordinateur du projet. Pour ce faire, les chercheurs se sont concentrés sur la nanophotonique, c’est-à-dire l’utilisation de dispositifs et de systèmes permettant de manipuler la lumière à l’échelle nanométrique. Selon C. David Wright, les dispositifs et systèmes nanophotoniques innovants développés dans le cadre du projet Fun-COMP fusionnent les tâches essentielles de traitement de l’information que sont le calcul et la mémoire. Ils intègrent également au matériel la capacité d’apprendre, de s’adapter et d’évoluer. «En concevant des solutions de manière ascendante, nous avons pu profiter des énormes avantages, en termes d’augmentation de la vitesse et de la bande passante et de réduction de la consommation d’énergie, promis par l’émergence des systèmes photoniques sur silicium», ajoute C. David Wright.
Un traitement à la vitesse de la lumière
L’une de ces solutions est une forme entièrement nouvelle de coprocesseur photonique, également connu sous le nom de Tensor Processing Unit (TPU, ou unité de traitement de tenseur). «Ce TPU peut effectuer les produits matriciels et vectoriels utilisés par l’IA à des vitesses bien supérieures à celles des processeurs électroniques spécialisés actuels», fait remarquer Harish Bhaskaran, professeur à l’université d’Oxford, qui est un partenaire clé de Fun-COMP. Les chercheurs ont également réussi à développer la toute première puce de traitement photonique neurosynaptique à changement de phase entièrement optique. En intégrant des neurones et des synapses photoniques matériels interconnectés, la puce peut effectuer un apprentissage supervisé et non supervisé. Autre résultat important: un nouveau processeur de corrélation photonique qui peut être utilisé pour la détection de corrélation non supervisée sur des flux de données en conditions réelles. «Ce processeur pourrait s’avérer très utile pour des tâches telles que l’analyse des réseaux sociaux, les prévisions financières et la détection d’anomalies dans les centres de données», fait remarquer Abu Sebastian, chercheur chez IBM Zurich, l’un des principaux partenaires industriels du projet.
Une innovation de premier plan au niveau mondial
Ensemble, ces résultats ont fait de la photonique intégrée à changement de phase un domaine de recherche en vogue pour le développement des futures technologies de l’informatique et de la communication. «Grâce en partie aux résultats passionnants du projet Fun-COMP, des groupes de recherche de premier plan du monde entier travaillent désormais dans ce domaine», conclut C. David Wright. Les gouvernements investissent également dans ce domaine. Concrètement, C. David Wright et d’autres chercheurs impliqués dans le projet Fun-COMP poursuivent actuellement le développement du matériel TPU photonique dans le cadre du projet Phoenics, financé par l’UE et dirigé par Wolfram Pernice, professeur à l’université de Heidelberg. D’autres partenaires et chercheurs de Fun-COMP ont créé la société dérivée Salience Labs basée à Oxford, qui travaille à la commercialisation de certaines des idées du projet. Les résultats de Fun-COMP ont également été présentés dans le cadre de 38 conférences et publiés dans 41 articles de journaux, dont des revues aussi prestigieuses que «Nature», «Nature Nanotechnology», «Science Advances» et «Optica».
Mots‑clés
Fun-COMP, technologies, traitement de l’information, technologie de la mémoire, matériel informatique, mégadonnées, intelligence artificielle, IA, internet des objets, appareils connectés, logiciels, nanophotonique, unité de traitement de tenseur
