Les sources lumineuses micro-LED sont depuis un certain temps un sujet de recherche pour les développeurs de micro-écrans miniaturisés, exploitant en particulier leur aptitude à créer des motifs optiques précis à des taux de modulation élevés. Un projet de l’université technique de Braunschweig (TU Braunschweig) a maintenant montré comment le même type de sources lumineuses pourrait être utilisé au-delà de la technologie d’affichage, en démontrant des applications dans l’informatique neuromorphique et l’intelligence artificielle.
Les résultats indiquent que les micro-LED pourraient contribuer à rendre les futurs ordinateurs plus puissants et plus économes en énergie, en évitant le problème de la consommation d’énergie liée au traitement massivement parallèle de l’information qui pèse actuellement sur le développement de l’intelligence artificielle.
« Notre informatique neuromorphique optique imite le fonctionnement des réseaux neuronaux biologiques, tels que ceux du cerveau humain, en utilisant des circuits électroniques ou des composants photoniques », commente Andreas Waag, de l’Institut de technologie des semi-conducteurs de l’université technique de Braunschweig.
La recherche, comme l’étude des micro-LED pour les écrans, exploite les propriétés d’émission des matériaux semi-conducteurs à base de nitrure de gallium (GaN), de plus en plus intéressants pour l’électronique de puissance parce qu’ils offrent une densité de puissance plus élevée et un meilleur rendement que les semi-conducteurs traditionnels non optiques à base de silicium.
Au centre technologique des nitrures (NTC) de l’université technique de Braunschweig, la combinaison de composants en GaN avec la microélectronique conventionnelle au silicium est considérée comme une voie vers des applications entièrement nouvelles, et constitue l’un des thèmes de travail du pôle d’excellence QuantumFrontiers de la région.
Éviter d’immenses besoins en énergie
Lors des essais, le projet a permis d’assembler des micro-LED à base d’InGaN en réseaux monolithiques de table à partir de couches semi-conductrices uniques et continues obtenues par croissance épitaxiale. Pour traiter chaque pixel individuellement, un réseau de micro-LED a été relié à un circuit de commande CMOS, connectant chaque pixel de micro-LED à sa commande de courant respective.
Ces prototypes de puces LED segmentées ont été directement structurés sur leurs substrats de croissance en saphir, puis attachés à une puce CMOS contenant les circuits d’attaque. La modélisation de la puissance de calcul d’un système basé sur ces émetteurs en termes de téra-opérations par watt, une mesure pour les systèmes d’intelligence artificielle, a indiqué des améliorations potentielles significatives par rapport aux approches conventionnelles, a déclaré l’équipe.
Le groupe de recherche du NTC a déjà mis au point un démonstrateur optique macroscopique de micro-LED équivalent à un réseau de 1 000 neurones. Ce démonstrateur a passé avec succès un test standard de reconnaissance de formes d’IA, identifiant des chiffres de zéro à neuf écrits dans le désordre, dont certains sont difficiles à déchiffrer pour un être humain.
Selon le projet de l’université technique de Braunschweig, la démonstration des avantages de cette approche à l’aide d’un prototype assemblé à partir de composants disponibles sur le marché est une bonne indication des avantages des micro-LED, même si d’importantes recherches sont encore nécessaires pour optimiser les circuits électriques et trouver des lentilles et des filtres miniaturisés appropriés.
Si ces défis sont relevés, l’approche micro-LED « évitera les faiblesses de la technologie informatique numérique conventionnelle, qui entraîne d’immenses besoins en énergie pour le traitement massivement parallèle des informations pour les applications d’intelligence artificielle », a conclu Christian Werner, de l’université des sciences appliquées d’Ostfalia, partenaire du projet. « On s’attend à ce que, dans dix ans, environ un tiers de l’énergie électrique mondiale soit utilisée pour les superordinateurs et leur refroidissement. »
Légende illustration : Andreas Waag (TU Braunschweig) et Christian Werner (Ostfalia) devant le démonstrateur d’un ordinateur neuromorphique à base de LED. Crédit : Laurenz Kötter/TU Braunschweig.
Article : « MicroLEDs for optical neuromorphic computing—application potential and present challenges » – DOI: 10.1088/2515-7647/ad8615