Des scientifiques ont mis au point une puce neuromorphique pour l’exécution d’applications d’IA, capable d’effectuer des calculs directement en mémoire sans nécessiter de connexion réseau avec un nuage. En outre, la puce consomme une petite quantité d’énergie, ce qui la rend plus efficace que les autres puces. Cette découverte devrait permettre d’utiliser l’intelligence artificielle dans toute une série d’appareils périphériques, où elle peut effectuer une multitude de tâches sophistiquées sans dépendre d’un serveur centralisé.
La puce NeuRRAM s’est avérée plus efficace que les puces de calcul en mémoire et peut également fournir des résultats aussi précis que les puces conventionnelles. Grâce à cela, la puce peut avoir des applications dans des tâches telles que la reconnaissance et la reconstruction d’images et la reconnaissance vocale.
L’informatique d’IA nécessite à la fois de la puissance et des capacités de calcul. La plupart des applications d’IA sur les appareils périphériques exigent que les données soient transférées de l’appareil vers le nuage, où elles sont traitées. Les données sont ensuite renvoyées vers l’appareil. Cela s’explique par le fait que la plupart des dispositifs périphériques sont alimentés par des batteries et disposent d’une puissance limitée qu’ils utilisent pour le calcul.
Développée par des ingénieurs de l’université de Californie, la puce NeuRRAM réduit cette consommation d’énergie, rendant les périphériques plus intelligents, plus robustes et plus accessibles. En outre, elle améliore également la sécurité des données, car le transfert de données de l’appareil vers le nuage comporte certains risques pour la confidentialité des données.
Le processus de déplacement des données est considéré comme une tâche lourde. “Cela équivaut à faire un trajet de huit heures pour une journée de travail de deux heures”, explique Weier Wan, titulaire d’un doctorat de l’université de Stanford qui a travaillé sur la puce à l’UC San Diego. Il est également le co-auteur de l’étude publiée dans Nature.
L’équipe a utilisé un type de mémoire non volatile appelé mémoire résistive à accès aléatoire qui permet de calculer dans une mémoire sans nécessiter une unité informatique distincte. Si le calcul en mémoire n’est pas une méthode nouvelle, la puce NeuRRAM est différente car elle offre une grande efficacité et une grande flexibilité pour diverses applications d’IA tout en conservant la même précision.
Les chercheurs ont démontré les capacités de la puce en y exécutant diverses tâches et ont obtenu des résultats impressionnants, comparables aux puces numériques existantes.
