Des chercheurs ont conçu un système informatique optique pour réduire la consommation d’énergie de l’IA.
De plus en plus de personnes et d’entreprises reposent actuellement sur l’intelligence artificielle pour la plupart de leurs activités. Mais les systèmes d’IA ne sont pas ce qui fait de mieux en termes de consommation d’énergie et de durabilité. Toute alternative pour limiter cette consommation est donc la bienvenue, comme ce nouveau système de calcul optique.
Explorer l’informatique optique pour l’IA et le machine learning
Des chercheurs de l’Université de Washington ont mis au point un nouveau matériel de calcul optique. Ce système informatique optique permet à la fois de résoudre le problème de consommation d’énergie de l’IA et le défi du bruit inhérent.
En effet, les systèmes d’intelligence artificielle et de machine learning sont considérablement gourmands en énergie. De plus, étant donné qu’il s’agit de technologies évolutives, la puissance de calcul requise double tous les trois ou quatre mois environ. En outre, selon les chercheurs, le stockage cloud pour l’IA/ML consomme plus d’énergie électrique que certains pays en une année. L’informatique optique est non seulement plus rapide, mais est également plus économe en énergie.
Atténuation du bruit
Un autre défi abordé par cette recherche concerne l’atténuation du bruit afin d’améliorer la précision de calcul et notamment le résultat créatif des réseaux neuronaux. Pour cibler le bruit, les chercheurs ont connecté le cœur de leur système optique à un réseau antagoniste génératif (GAN).
Entre autres techniques d’atténuation du bruit, ils ont utilisé un algorithme d’IA robuste aux erreurs et aux bruits. Par ailleurs, celui-ci utilise les bruits aléatoires comme entrées pour le GAN. Au lieu d’apprendre à reconnaître un échantillon, le réseau devait apprendre à le reproduire de la même manière. Par exemple, les chercheurs ont confié au GAN la tâche d’écrire à la main le chiffre 7.
D’après Mo Li, l’un des chercheurs, cela prouve que l’atténuation, voire l’exploitation, du bruit et des erreurs est un système viable. La prochaine étape pour l’équipe consiste maintenant à construire un système informatique optique à plus grande échelle pour les tâches complexes d’IA. Cela permettrait d’améliorer les systèmes de generative AI comme la génération d’œuvres d’art ou de vidéos. Et n’oublions pas la réduction de la consommation d’énergie qui rendra l’IA/ML écologiquement plus durable.
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