Un neurone artificiel à laser imite les fonctions des cellules nerveuses à une vitesse fulgurante

Les avancées technologiques en matière de neuromorphisme franchissent une nouvelle étape avec le développement d’un neurone artificiel basé sur un laser. Cet dispositif innovant imite les fonctions des cellules nerveuses biologiques tout en offrant une vitesse de traitement des signaux sans précédent. En atteignant une vitesse de traitement de 10 GBaud, ce neurone laser dépasse de loin la performance des neurones biologiques, ouvrant ainsi la voie à des applications révolutionnaires dans des domaines tels que l’intelligence artificielle et le calcul avancé.

Des chercheurs ont récemment mis au point un neurone artificiel basé sur un laser capable d’imiter de manière impressionnante les fonctionnalités, la dynamique et le traitement des informations observés dans les neurones biologiques. Avec des vitesses de traitement des signaux atteignant 10 GBaud, cette innovation pourrait faire progresser des domaines tels que l’intelligence artificielle et d’autres formes de calcul avancé. Ce neurone, en reproduisant un modèle de neurone gradué, dépasse de loin la rapidité de ses homologues organiques, offrant ainsi un potentiel sans précédent pour le traitement de données complexes.

Une avancée technologique remarquable

Le corps humain comprend différents types de cellules nerveuses, y compris les neurones gradués qui interviennent en ajustant en continu le potentiel de membrane, ce qui permet un traitement des signaux plus subtil et précis. À l’opposé, les neurones biologiques à pointes transmettent l’information par le biais de potentiels d’action de type tout ou rien, créant ainsi une forme de communication plus binaire.

Le leader de l’équipe de recherche, Chaoran Huang de l’Université Chinoise de Hong Kong, souligne que ce neurone gradué à laser surpasse les limites de vitesse des versions photoniques des neurones à pointes et offre une capacité d’opération encore plus rapide. Grâce à sa dynamique non linéaire inspirée des neurones et à sa vitesse de traitement rapide, un système de calcul en réservoir a été mis en place, montrant une performance exceptionnelle dans des tâches d’IA comme la reconnaissance de motifs et la prédiction de séquences.

Performance impressionnante

Les résultats, publiés dans la revue Optica, révèlent que ce neurone à laser peut traiter des données provenant de 100 millions de battements cardiaques ou de 34,7 millions d’images manuscrites numériques en une seule seconde. Cette avancée technologique promet d’accélérer la prise de décision en IA lors d’applications critiques tout en préservant une grande précision.

Huang a exprimé l’espoir que l’intégration de cette technologie dans des dispositifs de calcul en périphérie—qui traitent les informations à proximité de leur source—facilitera la création de systèmes d’IA plus rapides et plus intelligents, tout en exécutant ces opérations avec une consommation d’énergie réduite.

Les neurones laser et leur fonctionnement unique

Les neurones artificiels à laser, qui réagissent aux signaux d’entrée comme le feraient des neurones biologiques, ont été explorés pour accroître considérablement le potentiel de calcul grâce à leur vitesse de traitement ultrarapide et leur faible consommation d’énergie. Toutefois, les modèles développés jusqu’alors reposaient principalement sur des neurones à pointes photoniques. Les versions actuelles de ces neurones présentent des limitations en matière de vitesse de réponse, risquent de perdre des informations et nécessitent des sources laser et des modulateurs additionnels.

Dans le cas du neurone gradué à laser, une approche différente a été employée. En injectant des signaux radiofréquence dans la section d’absorption saturable du laser à point quantique, les chercheurs ont évité les retards habituellement associés à ces dispositifs. Des pads radiofréquence à haute vitesse ont également été conçus pour maximiser l’efficacité et la simplicité du système.

Computing et applications futures

Pour prouver les capacités du neurone gradué à laser, les chercheurs ont élaboré un système de calcul en réservoir. Cette méthode utilise un réseau spécifique, appelé réservoir, pour traiter des données temporelles, comme celles utilisées pour la reconnaissance vocale ou la prévision météorologique. La dynamique non linéaire du neurone à laser et sa rapidité en font l’élément idéal pour soutenir ce type de calcul à haute vitesse.

Durant les tests, le système de calcul en réservoir a démontré des performances remarquables dans la reconnaissance de motifs et la prédiction de séquences, surtout à long terme, pour différentes applications d’IA avec une rapidité de traitement accrue. Par exemple, ce système a pu traiter 100 millions de battements cardiaques par seconde et détecter des schémas d’arythmie avec une précision moyenne de 98,4%.

Huang note que malgré l’utilisation d’un seul neurone gradué à laser pour cette recherche, la connexion de plusieurs neurones gradués à laser serait amenée à libérer leur potentiel, semblable à la façon dont des milliards de neurones collaborent dans le cerveau. L’objectif final est d’améliorer continuellement la vitesse de traitement tout en développant une architecture de calcul en réservoir avancée intégrant des neurones gradués à laser en cascade.

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