Intelligence Artificielle
Entraîner l'IA avec la fibre optique : un bond en avant basé sur la lumière
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Pourquoi la fibre optique pourrait remplacer l'électricité dans l'IA
Depuis les débuts de informatique, presque tous les ordinateurs ont été basés sur des calculs utilisant l'électricité d'une manière ou d'une autre, des tubes à vide antiques aux puces de silicium modernes à l'échelle nanométrique.
Alors que les puces de silicium deviennent de plus en plus petites, les chercheurs ont étudié de nouvelles façons de construire des ordinateurs qui pourraient pousser notre capacité plus loin que les puces de silicium, un sujet que nous avons exploré dans «Top 10 des sociétés informatiques sans silicium ».
Ces méthodes incluent l'utilisation de différents matériaux, comme le carbure de carbone, le dioxyde de vanadium, les matériaux organiques ou le graphène, par exemple. Une autre solution consiste à modifier les méthodes de calcul, en s'éloignant de la programmation binaire de l'informatique électrique, qui inclut l'informatique quantique et la photonique.
La photonique utilise la lumière plutôt que l'électricité pour coder et transférer l'information. Cependant, jusqu'à présent, elle était finalement convertie en signal binaire, ne parvenant pas à former une forme de calcul purement lumineuse.
La situation a changé grâce aux travaux de chercheurs de l'Université de Tampere (Finlande) et de l'Université Marie et Louis Pasteur (Besançon, France). Ils ont utilisé la fibre optique pour des calculs ultrarapides et ont publié leurs résultats dans la revue scientifique Optics Letters.1, sous le titre "Limites de la propagation non linéaire et dispersive des fibres pour une machine d'apprentissage extrême basée sur la fibre optique ».
Limites de la formation traditionnelle à l'IA avec des systèmes électroniques
La formation de l’IA et le traitement des données atteignent leurs limites en termes d’efficacité, le calcul de l’IA étant de plus en plus limité par la consommation d’énergie et la vitesse de traitement des données.
En revanche, les calculs basés sur la lumière peuvent être des milliers de fois plus rapides et peuvent encoder les données en minuscules différences d'énergie, ce qui les rend plus efficaces. Le problème est qu'à ce jour, aucun calcul direct utilisant la lumière n'a été réalisé.
Les travaux des chercheurs ont utilisé une classe particulière d'architecture informatique connue sous le nom d'Extreme Learning Machine (ELM), une approche inspirée des réseaux neuronaux.
Parmi leurs avantages, les ELM peuvent apprendre à partir des données de formation en une seule étape et constituent un algorithme relativement simple.
En règle générale, il est peu probable que l'ELM soit utile pour des tâches très complexes nécessitant plusieurs couches de formation de l'IA, mais il peut fonctionner très bien et plus efficacement pour des tâches spécifiques, comme la reconnaissance visuelle par exemple.
Comment les chercheurs ont codé des images à l'aide de fibres optiques
Les chercheurs ont utilisé des impulsions laser femtosecondes (un milliard de fois plus courtes qu'un flash d'appareil photo) et une fibre optique confinant la lumière dans une zone plus petite qu'une fraction de cheveu humain pour construire un système ELM optique.
Les impulsions laser sont suffisamment courtes pour contenir un grand nombre de longueurs d’onde ou de couleurs différentes, créant ainsi un ensemble de données riche.
Ils ont ensuite envoyé ces données dans la fibre avec un retard relatif codé selon une image.
Source: Université de Tampere
Le rôle de l'optique non linéaire dans le traitement de l'IA
Cette forme de codage de données a été transformée par l’interaction non linéaire de la lumière et du verre.
L'optique linéaire est l'optique classique enseignée à l'école, où la lumière interagit directement avec un prisme, par exemple.
En optique non linéaire, la réaction du milieu dans lequel passe la lumière dépend de la longueur d'onde, de l'intensité, de la direction et de la polarisation de la lumière.
Les composants optiques non linéaires peuvent provoquer la combinaison de photons de fréquences différentes et la création de nouveaux photons à de nouvelles fréquences.
« Au lieu d’utiliser l’électronique et les algorithmes conventionnels, le calcul est réalisé en tirant parti de l’interaction non linéaire entre les impulsions lumineuses intenses et le verre. »
L'interaction non linéaire et l'algorithme Extreme Learning Machine (ELM) ont permis de former une IA à classer les chiffres manuscrits (comme ceux utilisés dans le populaire Benchmark MNIST AI).
Source: Lettres d'optique
Les meilleurs systèmes ont atteint une précision de plus de 91 %, proche des méthodes numériques de pointe.
Ce qui rend ce résultat exceptionnel, c’est qu’il a été obtenu en moins d’une picoseconde, soit un trillionième de seconde (0.000000000001 seconde).
Optimisation idéale
Les meilleurs résultats n’ont pas été obtenus au niveau maximal d’interaction non linéaire ou de complexité.
Au lieu de cela, ils nécessitaient un équilibre délicat entre la longueur de la fibre, la dispersion (la différence de vitesse de propagation entre différentes longueurs d’onde) et les niveaux de puissance.
« La performance ne se résume pas à l'augmentation de la puissance transmise par la fibre. Elle dépend de la précision de la structuration initiale de la lumière, autrement dit de la manière dont l'information est codée et de son interaction avec les propriétés de la fibre. »
Les ordinateurs à fibre optique sont-ils l’avenir de l’IA ?
Entraîner des IA uniquement avec la lumière représente une rupture radicale avec toutes les méthodes utilisées jusqu'à présent. Cette méthode ne sera probablement pas applicable à tous les types de données, mais pour celles qui le permettent, elle pourrait produire des résultats 1,000 XNUMX fois plus efficaces en termes d'efficacité énergétique et jusqu'à un million de fois plus rapides.
« Nos modèles montrent comment la dispersion, la non-linéarité et même le bruit quantique influencent les performances, fournissant des connaissances essentielles pour la conception de la prochaine génération de systèmes d'IA hybrides optiques-électroniques. »
Une telle approche impliquerait probablement que certains calculs d'IA seraient délégués à un matériel à fibre optique non linéaire spécialement conçu pour cette tâche. Ainsi, les tâches répétitives, comme l'identification visuelle, seraient plus adaptées que le traitement de nouvelles données.
Ces travaux démontrent comment la recherche fondamentale sur les fibres optiques non linéaires peut ouvrir la voie à de nouvelles approches du calcul. En fusionnant physique et apprentissage automatique, nous ouvrons de nouvelles voies vers des matériels d'IA ultra-rapides et économes en énergie.
Les applications potentielles vont du traitement du signal en temps réel à la surveillance environnementale et à l’inférence d’IA à grande vitesse.
Ces travaux sont cependant encore au stade de la démonstration des principes de base de la technique et loin d’être à l’étape de la commercialisation.
Cela démontre néanmoins que la photonique va probablement devenir une part de plus en plus importante de l’industrie informatique à l’avenir, car la lumière peut être supérieure à l’électricité pour certaines applications informatiques pour des raisons de physique fondamentale.
Première société cotée en bourse spécialisée dans le laser et la photonique
Cohérent (II-VI Marlow): Un leader de l'innovation laser
(COHR )
Coherent est un grand conglomérat industriel comptant plus de 26,000 XNUMX employés et leader dans la technologie laser. Il est né de la fusion d'Advanced Material II-VI Marlow et du fabricant de lasers Coherent.
L'entreprise est experte dans les matériaux avancés utilisés dans les lasers, l'optique et la photonique, tels que le phosphure d'indium, les plaquettes épitaxiales et l'arséniure de gallium.
Sa croissance est due en grande partie à de multiples acquisitions au cours de la dernière décennie, passant de 600 millions de dollars de revenus en 2013 à 4.7 milliards de dollars en 2024.
L'entreprise tire 29 % de son chiffre d'affaires des lasers directement, le reste étant lié aux équipements associés, comme la fibre optique et l'électronique. La catégorie instrumentation comprend principalement les instruments de vie.
sciences et applications médicales.
Source: Cohérent
La présence de l'entreprise dans les matériaux avancés comme le thermophotovoltaïque (qui nous en avons discuté dans un article précédent), le carbure de silicium, les lasers et l’électronique lui permettent de bénéficier de tendances structurelles telles que la croissance de la fabrication de précision, la fabrication additive (impression 3D), l’électrification et les énergies renouvelables.
L'entreprise a a récemment séparé son activité carbure de silicium en une nouvelle entité, détenue à 75 % par Coherent, le reste étant détenu à parts égales par ses partenaires Mitsubishi Electric (apportant la propriété intellectuelle en carbure de silicium) et Denso (apportant son activité de fournisseur automobile sur l'électrification et les semi-conducteurs de puissance).
Cela est dû au fait que le carbure de silicium est de plus en plus une technologie à part entière, principalement utilisée dans les applications de haute puissance comme les véhicules électriques, les batteries et les énergies renouvelables.
Cohérent est un leader dans le LIDAR et la détection numérique 3D, y compris pour les applications de conduite autonome, biotechnologie Cellules de flux de séquençage de nouvelle génération (NGS) et lasers pour la fabrication de semi-conducteursElle s’attend à ce que ses principaux marchés connaissent une croissance de 8 à 20 %.
Source: Cohérent
Les autres nouvelles applications potentielles des lasers, comme les armes à énergie directe, l’informatique photonique, la fusion nucléaire et la technologie spatiale, pourraient toutes contribuer également à soutenir la croissance à long terme de l’entreprise.
Dans l’ensemble, Coherent est aussi proche que possible d’une société laser « pure play » cotée en bourse pour les investisseurs intéressés par le secteur, avec une forte intégration verticale et plus de 3,100 XNUMX brevets protégeant ses innovations.
À mesure que la photonique progresse, la demande de systèmes laser ultra-rapides et ultra-précis, ainsi que de lasers utilisés dans les télécommunications optiques, augmentera progressivement.
Actualités et développements récents concernant l'action Coherent (COHR)
Étude référencée
1. Andrei V. Ermolaev, Mathilde Hary, Et al. Limites de la propagation non linéaire et dispersive des fibres pour une machine d'apprentissage extrême basée sur la fibre optique. Lettres d'optique. Vol. 50, numéro 13, pp. 4166-4169 (2025) https://doi.org/10.1364/OL.562186
