Le MIT (Massachusetts Institute of  Technology) a annoncé avoir élaboré une puce spécialement conçue pour l’intelligence artificielle et qui consomme 95% d’électricité de moins que les puces habituelles  avec des performances accrues.

Les chercheurs du MIT ont mis au point une puce conçue pour accélérer le fonctionnement des réseaux neuronaux, tout en réduisant la puissance consommée de façon spectaculaire, jusqu'à -95%.

Le grand avantage de cette nouvelle méthode, développée par une équipe dirigée par  Avishek Biswas diplômé du MIT, est qu'elle pourrait être potentiellement être utilisée pour faire fonctionner des réseaux neuronaux sur smartphones, appareils ménagers et autres objets portables.

Cela signifie que les téléphones du futur utilisant cette puce pourraient être utilisés pour la reconnaissance avancée de la parole et reconnaissance faciale en utilisant des réseaux neuronaux et le deep learning au lieu d'utiliser  des algorithmes plus rudimentaires.

Cette nouvelle méthode de conception de puces pourrait donc avoir un impact important  dans ce domaine si elle devient commercialisable.

La puce créée est donc destinée aux fonctionnements en réseaux de neurones (neural network)  à la base des systèmes de reconnaissance faciale ou de maîtrise du langage.

Généralement ces puces de ce type requièrent beaucoup d’énergie ce qui les rend normalement inadaptés pour les technologies portables.

Des résultats plus qu’encourageants pour les chercheurs.

-         Tout d’abord, la puce élaborée par le MIT offre une vitesse de traitement qui est trois à sept fois plus élevée que les précédents modèles.

-         Ensuite, l’énergie requise par  cette puce est de 94% à 95% inférieure.

Pour, Avishek  Biswas, du MIT à la tête de l’équipe de chercheurs :« Le modèle habituel de processeur fait qu’il y a une mémoire sur une partie de la puce, et un processeur sur l’autre partie, et vous déplacez la donnée entre les deux parties pour faire des calculs».

« Étant donné que ces algorithmes de machine learning ont besoin de beaucoup de traitements, ce transfert de données est la partie dominante de la consommation d’énergie.

« Mais le traitement de ces algorithmes peut être simplifié en une seule opération, appelée « dot product ».

« Notre approche était la suivante : pouvons-nous implémenter cette fonctionnalité dot-product dans la mémoire afin que vous n’ayez pas besoin de transférer ces données d’un côté à l’autre ? »

ð Le résultat final est  probant et très encourageant pour le développement de l’intelligence artificielle dans des appareils mobiles.

L’IoT et la classification d’images ou de vidéos pourrait être le premier  domaine d’application pour cette puce.

(D’après « Tech crunch »)