L’intelligence artificielle (IA) représente une innovation majeure avec des applications croissantes dans divers domaines de la vie quotidienne. Cependant, cette technologie exige une quantité considérable d’énergie, dont la consommation pourrait décupler d’ici 2026. Pour répondre à ces besoins énergétiques grandissants, les chercheurs explorent des solutions alternatives, telles que les processeurs à photons, qui utilisent la lumière plutôt que les électrons pour traiter l’information.
- Les processeurs à photons : une nouvelle génération de microprocesseurs
- Réseaux de neurones optiques : les obstacles à considérer
Les processeurs à photons : une nouvelle génération de microprocesseurs
Traditionnellement, les microprocesseurs se basent sur des électrons pour traiter et transférer l’information. Cependant, l’utilisation de photons, des particules de lumière, présente des avantages significatifs en termes de rapidité et d’efficacité.
Les ordinateurs optiques, qui exploitent les photons, pourraient surpasser les systèmes électroniques actuels, notamment pour certaines tâches liées à l’IA. Selon les experts IT, la technologie photonique pourrait révolutionner les domaines nécessitant un traitement rapide et efficace des données.
Les signaux lumineux possèdent une bande passante bien plus large que celle des signaux électriques, ce qui offre la possibilité de transporter davantage d’informations simultanément. En outre, leurs fréquences élevées permettent aux systèmes optiques de réaliser plus d’étapes de calcul en moins de temps, réduisant ainsi la latence.
En théorie, les ordinateurs à photons pourraient effectuer plus d’opérations en utilisant moins d’énergie, rendant le traitement de l’information plus efficace.
Réseaux de neurones optiques : les obstacles à considérer
Malgré leurs nombreux avantages, les réseaux de neurones optiques (ONN) présentent des défis notables. Contrairement aux électrons, les photons n’interagissent pas naturellement entre eux, ce qui complique le contrôle des signaux d’entrée par d’autres signaux, une fonction essentielle des transistors classiques. Cette limitation a longtemps freiné le développement et l’adoption des ONN.
Cependant, les avancées récentes montrent que la lumière peut être particulièrement efficace pour des tâches spécifiques, comme la multiplication des matrices, une opération fondamentale dans les réseaux de neurones.
En 2017, une équipe de scientifiques du Massachusetts Institute of Technology (MIT) dirigée par Dirk Englund a démontré la capacité des ONN à reconnaître les voyelles parlées plus efficacement que les dispositifs électroniques classiques.
Si l’adoption généralisée des processeurs à photons dans l’IA n’est pas encore pour demain, leur utilisation pourrait s’avérer particulièrement bénéfique dans des applications spécialisées, telles que les tours cellulaires 5G ou les altimètres radar.
