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La lumière pour doper le deep learning

Manuel Moragues

Publié le

La lumière pour doper le deep learning
Une puce nanophotonique pour apprendre plus vite (vision d’artiste).

Eric Schmidt, le patron d’Alphabet, maison mère de Google, l’a encore rappelé au salon Vivatech, le 15 juin : des processeurs mieux adaptés aux lourds calculs du deep learning, la méthode reine de l’intelligence artificielle, sont cruciaux pour continuer à progresser et réduire la consommation d’énergie. Les idées de nouvelles architectures se multiplient dans les labos. Celle proposée par une équipe du MIT (Massachusetts institute of technology) a l’originalité de miser sur la lumière. Plus précisément, les chercheurs s’appuient sur le calcul implicite que réalisent des ondes lumineuses en interférence pour effectuer les laborieux calculs de multiplication de matrices dont raffole le deep learning. Leur approche consiste à faire interagir de multiples faisceaux lumineux via un réseau de guides d’ondes ajusté, de façon à réaliser le calcul souhaité. Le schéma d’interférence produit donnant le résultat du calcul, beaucoup plus vite et avec 1 000 fois moins d’énergie consommée, revendiquent les chercheurs. Un prototype de ce processeur nanophotonique programmable a été utilisé pour exécuter un réseau de neurone basique de reconnaissance de quatre voyelles. 

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