Des chercheurs de l’université Cornell ont mis au point une micropuce à faible consommation d’énergie qu’ils appellent « cerveau micro-ondes », le premier processeur capable de traiter à la fois des signaux de données ultra-rapides et des signaux de communication sans fil en exploitant la physique des micro-ondes.
Présenté en détail le 14 août dans Nature Electronics, ce processeur est le premier véritable réseau neuronal à micro-ondes et est entièrement intégré à une micropuce en silicium. Il effectue des calculs en temps réel dans le domaine fréquentiel pour des tâches telles que le décodage de signaux radio, le suivi de cibles radar et le traitement de données numériques, tout en consommant moins de 200 milliwatts d’énergie.
« Comme il est capable de se déformer de manière programmable sur une large bande de fréquences instantanément, il peut être réutilisé pour plusieurs tâches informatiques », a déclaré l’auteur principal Bal Govind, M.S. ’24, un doctorant qui a mené la recherche avec Maxwell Anderson ’20, M.S. ’24, également doctorant. « Il contourne un grand nombre d’étapes de traitement du signal que les ordinateurs numériques doivent normalement effectuer. »
La micro-puce à faible consommation d’énergie que les chercheurs appellent « cerveau à micro-ondes » est le premier processeur capable de calculer à la fois des signaux de données ultra-rapides et des signaux de communication sans fil en exploitant la physique des micro-ondes.
Cette capacité est rendue possible par la conception de la puce sous forme de réseau neuronal, un système informatique inspiré du cerveau, utilisant des modes interconnectés produits dans des guides d’ondes accordables. Cela lui permet de reconnaître des modèles et d’apprendre à partir des données. Mais contrairement aux réseaux neuronaux traditionnels qui reposent sur des opérations numériques et des instructions étape par étape synchronisées par une horloge, ce réseau utilise un comportement analogique et non linéaire dans le domaine des micro-ondes, ce qui lui permet de traiter des flux de données de plusieurs dizaines de gigahertz, soit beaucoup plus rapidement que la plupart des puces numériques.
« Bal a abandonné une grande partie de la conception classique des circuits pour y parvenir », a indiqué Alyssa Apsel, directrice Ellis L. Phillips Sr. de l’École d’ingénierie électrique et informatique, qui était co-auteure principale avec Peter McMahon, professeur associé de physique appliquée et d’ingénierie. « 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 peut finalement vous donner un calcul haute performance. »
Newsletter Enerzine
Recevez les meilleurs articles
Énergie, environnement, innovation, science : l’essentiel directement dans votre boîte mail.
La puce peut effectuer à la fois des fonctions logiques de bas niveau et des tâches complexes telles que l’identification de séquences de bits ou le comptage de valeurs binaires dans des données à haut débit. Elle a atteint une précision égale ou supérieure à 88 % dans plusieurs tâches de classification impliquant des types de signaux sans fil, ce qui est comparable aux réseaux neuronaux numériques, mais avec une fraction de la puissance et de la taille.
« Dans les systèmes numériques traditionnels, à mesure que les tâches deviennent plus complexes, il faut davantage de circuits, plus de puissance et plus de correction d’erreurs pour maintenir la précision », explique M. Govind. « Mais grâce à notre approche probabiliste, nous sommes en mesure de maintenir une grande précision sur des calculs simples et complexes, sans cette charge supplémentaire. »
Selon les chercheurs, l’extrême sensibilité de la puce aux entrées la rend particulièrement adaptée aux applications de sécurité matérielle telles que la détection d’anomalies dans les communications sans fil sur plusieurs bandes de fréquences micro-ondes.
« Nous pensons également que si nous réduisons davantage la consommation d’énergie, nous pourrons la déployer dans des applications telles que l’informatique en périphérie », a conclu M. Apsel. « Vous pourriez la déployer sur une montre connectée ou un téléphone portable et créer des modèles natifs sur votre appareil intelligent au lieu de devoir tout faire dépendre d’un serveur cloud. »
Bien que la puce soit encore au stade expérimental, les chercheurs sont optimistes quant à son évolutivité. Ils expérimentent actuellement des moyens d’améliorer sa précision et de l’intégrer dans les plateformes de traitement numérique et micro-ondes existantes.
Ces travaux sont le fruit d’un effort exploratoire mené dans le cadre d’un projet plus vaste soutenu par la Defense Advanced Research Projects Agency et le Cornell NanoScale Science and Technology Facility, financé en partie par la National Science Foundation.
