{"id":34491,"date":"2019-10-31T21:58:39","date_gmt":"2019-10-31T18:58:39","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/intel-rabotaet-nad-opticheskimi-chipami-dlya-bolee-effektivnogo-ii\/"},"modified":"2019-10-31T21:58:39","modified_gmt":"2019-10-31T18:58:39","slug":"intel-rabotaet-nad-opticheskimi-chipami-dlya-bolee-effektivnogo-ii","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/fr\/blog\/news\/intel-rabotaet-nad-opticheskimi-chipami-dlya-bolee-effektivnogo-ii","title":{"rendered":"Intel travaille sur des puces optiques pour une IA plus efficace.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Les circuits int\u00e9gr\u00e9s photoniques ou puces optiques pr\u00e9sentent de nombreux avantages potentiels par rapport \u00e0 leurs homologues \u00e9lectroniques, tels qu'une r\u00e9duction de la consommation d'\u00e9nergie et une diminution de la latence dans les calculs. C'est pourquoi de nombreux chercheurs estiment qu'ils peuvent s'av\u00e9rer extr\u00eamement efficaces dans les t\u00e2ches d'apprentissage automatique et de cr\u00e9ation d'intelligence artificielle (IA). La soci\u00e9t\u00e9 Intel entrevoit \u00e9galement de grandes perspectives pour l'application de la photonica sur silice dans ce domaine. Son \u00e9quipe de chercheurs dans un article scientifique<\/a><\/noindex> a d\u00e9crit en d\u00e9tail de nouvelles m\u00e9thodes qui pourraient rapprocher les r\u00e9seaux neuronaux optiques de la r\u00e9alit\u00e9.<\/p>\n

\"Intel<\/p>\n

Dans une r\u00e9cente publication sur le blog Intel<\/a><\/noindex>, qui traite de l'apprentissage automatique, explique comment les recherches sur les r\u00e9seaux neuronaux optiques ont commenc\u00e9. Les travaux de David Miller et de Michael Reck ont d\u00e9montr\u00e9 qu'un type de circuit photonique connu sous le nom d'interf\u00e9rom\u00e8tre de Mach-Zehnder (MZI) peut \u00eatre configur\u00e9 pour effectuer des multiplications de matrices de taille 2 \u00d7 2. En pla\u00e7ant le MZI dans un r\u00e9seau triangulaire pour multiplier de grandes matrices, on obtient un sch\u00e9ma qui impl\u00e9mente l'algorithme de multiplication de matrice par un vecteur \u2014 un calcul fondamental utilis\u00e9 dans l'apprentissage automatique.<\/p>\n

Une nouvelle \u00e9tude d'Intel se concentre sur ce qui se passe lors de l'apparition de divers d\u00e9fauts auxquels sont soumis les puces optiques lors de leur fabrication (puisque la photonique computationnelle est par nature analogique), entra\u00eenant des diff\u00e9rences dans la pr\u00e9cision des calculs entre diff\u00e9rentes puces du m\u00eame type. Bien que de telles \u00e9tudes aient d\u00e9j\u00e0 \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9es, elles \u00e9taient auparavant davantage ax\u00e9es sur l'optimisation post-fabrication pour \u00e9liminer les \u00e9ventuelles inexactitudes. Cependant, cette approche pr\u00e9sente une mauvaise \u00e9volutivit\u00e9, car les r\u00e9seaux deviennent de plus en plus importants, ce qui entra\u00eene une augmentation de la puissance de calcul n\u00e9cessaire pour ajuster les r\u00e9seaux optiques. Au lieu d'optimiser apr\u00e8s fabrication, Intel a envisag\u00e9 la possibilit\u00e9 d'un apprentissage unique des puces avant la fabrication gr\u00e2ce \u00e0 l'utilisation d'une architecture robuste aux interf\u00e9rences. Un r\u00e9seau neuronal optique de r\u00e9f\u00e9rence a \u00e9t\u00e9 entra\u00een\u00e9 une fois, apr\u00e8s quoi les param\u00e8tres d'apprentissage ont \u00e9t\u00e9 r\u00e9partis sur plusieurs exemplaires fabriqu\u00e9s du r\u00e9seau pr\u00e9sentant des diff\u00e9rences dans leurs composants.<\/p>\n

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L'\u00e9quipe d'Intel a examin\u00e9 deux architectures pour construire des syst\u00e8mes d'intelligence artificielle bas\u00e9s sur le MZI : GridNet et FFTNet. GridNet place pr\u00e9visiblement le MZI dans une grille, tandis que FFTNet les dispose sous forme de \u00ab papillons \u00bb. Apr\u00e8s avoir form\u00e9 les deux architectures sur une t\u00e2che de r\u00e9f\u00e9rence en apprentissage profond, la reconnaissance des chiffres manuscrits (MNIST), les chercheurs ont constat\u00e9 que GridNet atteignait une pr\u00e9cision sup\u00e9rieure \u00e0 celle de FFTNet (98 % contre 95 %), mais que l'architecture FFTNet s'est r\u00e9v\u00e9l\u00e9e \u00ab significativement plus fiable \u00bb. En fait, la performance de GridNet est tomb\u00e9e en dessous de 50 % avec l'ajout de bruit artificiel (perturbations imitant d'\u00e9ventuels d\u00e9fauts dans la fabrication de puces optiques), tandis que celle de FFTNet est rest\u00e9e presque constante.<\/p>\n

Les scientifiques affirment que leurs recherches jettent les bases de m\u00e9thodes d'apprentissage de l'intelligence artificielle qui \u00e9limineront le besoin de r\u00e9glages fins des puces optiques apr\u00e8s leur fabrication, \u00e9conomisant ainsi un temps et des ressources pr\u00e9cieux.<\/p>\n

\u00ab Comme dans tout processus de fabrication, certains d\u00e9fauts apparaissent, ce qui signifie qu'il y aura de l\u00e9g\u00e8res variations entre les puces, et cela affectera la pr\u00e9cision des calculs \u00bb, \u00e9crit Kazimir Wierzynski, directeur senior du groupe produits Intel AI. \u00ab Si les neurones optiques deviennent une partie viable de l'\u00e9cosyst\u00e8me mat\u00e9riel de l'intelligence artificielle, ils devront passer \u00e0 de plus grandes puces et \u00e0 des technologies de fabrication industrielle. Nos recherches montrent que choisir la bonne architecture \u00e0 l'avance peut consid\u00e9rablement augmenter les chances que les puces obtenues atteignent les performances souhait\u00e9es m\u00eame en pr\u00e9sence de variations de fabrication. \u00bb<\/p>\n

En attendant, alors qu'Intel m\u00e8ne principalement des recherches, le candidat au doctorat en sciences physiques et math\u00e9matiques du Massachusetts Institute of Technology, Yichen Shen, a fond\u00e9 une startup bas\u00e9e \u00e0 Boston, Lightelligence, qui a lev\u00e9 10,7 millions de dollars de financement par capital-risque et a r\u00e9cemment d\u00e9montr\u00e9<\/a><\/noindex> un prototype de puce optique pour l'apprentissage machine, qui est 100 fois plus rapide que les puces \u00e9lectroniques modernes, tout en r\u00e9duisant de mani\u00e8re significative la consommation d'\u00e9nergie, ce qui illustre \u00e0 nouveau les perspectives des technologies photoniques.<\/p>\n

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Source : 3dnews.ru<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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