Les chercheurs ont mis au point un nouveau dispositif nano-électronique révolutionnaire capable d’effectuer des tâches d’apprentissage automatique de classification avec une précision remarquable, et ce de la manière la plus économe en énergie à ce jour.
Un dispositif ultra-économe en énergie
En utilisant 100 fois moins d’énergie que les technologies actuelles, le dispositif peut traiter de grandes quantités de données et effectuer des tâches d’intelligence artificielle (IA) en temps réel, sans avoir à transmettre les données dans le cloud pour analyse.
Avec son empreinte miniaturisée, sa consommation électrique ultra-faible et son absence de temps de latence pour recevoir les analyses, le dispositif est idéal pour être directement intégré dans les appareils électroniques portables (comme les montres connectées et les trackers de fitness) pour un traitement des données en temps réel et des diagnostics quasi instantanés.
Test concluant pour détecter les arythmies cardiaques
Pour tester le concept, les ingénieurs ont utilisé le dispositif pour classer de grandes quantités d’informations issues de bases de données d’électrocardiogrammes (ECG) accessibles au public.
Non seulement le dispositif a pu identifier efficacement et correctement un rythme cardiaque irrégulier, mais il a également été capable de déterminer le sous-type d’arythmie parmi six catégories différentes avec une précision proche de 95%.
Un dispositif révolutionnaire
Selon Mark C. Hersam, auteur principal de l’étude et professeur de génie des matériaux à l’Université Northwestern : « Aujourd’hui, la plupart des capteurs collectent des données puis les envoient dans le cloud, où l’analyse a lieu sur des serveurs gourmands en énergie avant que les résultats ne soient finalement renvoyés à l’utilisateur. Cette approche est incroyablement coûteuse, consomme beaucoup d’énergie et ajoute un délai. »
Le dispositif nano-électronique est tellement économe en énergie qu’il peut être déployé directement dans l’électronique portable pour une détection et un traitement des données en temps réel, permettant une intervention plus rapide en cas d’urgence médicale.
« Les outils d’intelligence artificielle consomment une part croissante du réseau électrique », a conclu Mark Hersam. « C’est une voie qui n’est pas viable si nous continuons à nous appuyer sur du matériel informatique conventionnel. »
En synthèse
Ce dispositif nano-électronique ouvre la voie à de nouvelles applications d’intelligence artificielle ultra-économes en énergie qui pourraient être intégrées directement dans les appareils portables du quotidien. Ses capacités de traitement des données locales en temps réel sans passer par le cloud en font une solution prometteuse pour la e-santé et les diagnostics rapides, tout en préservant la confidentialité des données personnelles.
Pour une meilleure compréhension
1. Qu’est-ce que ce nouveau dispositif nano-électronique ?
C’est un dispositif développé capable d’effectuer des tâches d’apprentissage automatique de classification avec une précision remarquable et une consommation d’énergie très faible.
2. Comment fonctionne-t-il ?
Il peut traiter de grandes quantités de données et effectuer des tâches d’intelligence artificielle (IA) en temps réel, sans avoir à transmettre les données dans le cloud pour analyse.
3. Quels sont les avantages de ce dispositif ?
Il est ultra-économe en énergie, peut être intégré directement dans les appareils électroniques portables pour un traitement des données en temps réel et des diagnostics quasi instantanés.
4. Comment a-t-il été testé ?
Les ingénieurs ont utilisé le dispositif pour classer de grandes quantités d’informations issues de bases de données d’électrocardiogrammes (ECG) accessibles au public. Il a pu identifier efficacement et correctement un rythme cardiaque irrégulier et déterminer le sous-type d’arythmie parmi six catégories différentes avec une précision proche de 95%.
5. Quelles sont les implications futures de ce dispositif ?
Il pourrait être intégré dans les appareils portables du quotidien pour des applications d’intelligence artificielle ultra-économes en énergie, permettant une intervention plus rapide en cas d’urgence médicale tout en préservant la confidentialité des données personnelles.
Article publié le 12 octobre dans la revue Nature Electronics. Auteurs principaux : Mark C. Hersam, professeur de génie des matériaux à l’Université Northwestern, Han Wang, professeur à l’Université de Californie du Sud, et Vinod Sangwan, professeur assistant de recherche à Northwestern.
Légende illustration principale : Le nouveau dispositif pourrait être directement intégré dans les smartwatches et les trackers de fitness pour un traitement des données en temps réel et des diagnostics quasi instantanés.
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