Des chercheurs de la Northeastern University ont intégré des capacités d’intelligence dans un capteur sans fil qui pourrait révolutionner l’internet des objets et l’intelligence artificielle.
Le thermostat de votre maison utilise un capteur pour déterminer quand allumer ou éteindre le chauffage ou la climatisation. Ces capteurs sans fil sont au cœur de ce qu’on appelle « l’Internet des objets », qui permet aux appareils intelligents de collecter et de partager des données.
Cependant, la plupart des capteurs dépendent encore de piles au lithium toxiques pour leur alimentation. Jusqu’à présent, ils n’ont pas été capables de prendre des décisions précises de manière autonome, en particulier lorsqu’il s’agit de traiter des informations complexes telles que l’identification de menaces multiples avant de déclencher une alarme.
S’inspirant de la physique de la matière condensée, des chercheurs de l’université Northeastern ont intégré des capacités d’intelligence dans une étiquette de capteur sans fil, une avancée qui pourrait révolutionner l’Internet des objets et l’intelligence artificielle.
« Il s’agit d’une technologie très prometteuse, car les capteurs peuvent être fabriqués très facilement, ils ne constituent pas une charge pour l’environnement et ne nécessitent aucun entretien périodique », précise Cristian Cassella, professeur agrégé en génie électrique et informatique à Northeastern et coauteur de la recherche.
La plupart des capteurs sans fil dépendent de l’énergie provenant des ondes radio ou de la lumière environnantes, qui peuvent être irrégulières, explique M. Cassella. Ils ne sont pas non plus capables de traiter les signaux qu’ils détectent ou d’effectuer des calculs avant de renvoyer les données au lecteur.
La balise de capteur sans fil passive que Cassella a contribué à développer peut effectuer des calculs en temps réel sur plusieurs paramètres en fonction de son environnement immédiat. Cette innovation permet une prise de décision plus intelligente et plus efficace dans les réseaux de capteurs sans fil, réduisant ainsi le besoin de recourir à des ressources cloud limitées.
En utilisant le modèle d’Ising, un concept développé en physique et récemment exploité dans l’informatique quantique, les chercheurs ont mis au point un capteur sans fil passif capable de prendre des décisions à la manière du cerveau humain. Baptisé SPIN (Sensing Parametric Ising Node), ce composant prend des décisions plus précises, car il est capable de répondre simultanément à plusieurs sources de données.
« L’innovation réside dans le fait que SPIN peut détecter de manière plus fiable et prendre de meilleures décisions », indique M. Cassella. « Il peut faire des choses qu’aucun autre capteur sans fil passif ne pouvait faire auparavant, ce qui pourrait conduire à la réduction des émissions de gaz et de la consommation d’énergie dans les bâtiments et les centrales électriques, ainsi qu’à la réduction du gaspillage tout au long de la chaîne du froid. »
Selon M. Cassella, environ 96 milliards de capteurs seront nécessaires pour faire fonctionner les appareils connectés à Internet d’ici la fin 2025. L’intégration de l’intelligence dans les capteurs passifs sans fil permettra aux algorithmes d’IA et d’apprentissage automatique de traiter des volumes sans précédent de données de détection sans fil, ajoute-t-il.
Les chercheurs ont construit un prototype qui détecte avec précision les changements de température, mais ils envisagent de futurs prototypes capables de détecter l’humidité, la lumière et l’intégrité structurelle des bâtiments et des ponts. À l’avenir, les balises des capteurs pourraient être capables d’identifier la présence d’êtres humains ou des schémas plus complexes dans l’environnement, comme des produits chimiques nocifs.
« Chaque capteur sans fil passif « calcule et prend des décisions » en fonction des paramètres détectés localement », conclut M. Cassella. « Le nœud central n’aura pas besoin d’utiliser intensivement les ressources du cloud et aura une vision beaucoup plus claire et précise de ce qui se passe. »
Article : « Programmable threshold sensing in wireless devices using Ising dynamics » – DOI : 10.1038/s41928-025-01392-4
