Des scientifiques chinois ont dévoilé Taichi-II, une version améliorée de leur puce d’intelligence artificielle (IA) entièrement optique qui, selon eux, pourrait un jour alimenter les systèmes d’intelligence artificielle générale (AGI).
Par rapport à son prédécesseur, Taichi-II est 40 % plus précis dans les tâches de classification, qui impliquent le tri et l’identification de différents types d’informations, et offre une amélioration de « six ordres de grandeur » (c’est-à-dire un million de fois) de l’efficacité énergétique dans des conditions de faible luminosité. Le journal South China Morning Post (SCMP) signalé.
Les chercheurs ont réalisé ce bond en avant en entraînant l’IA directement sur la puce optique, plutôt qu’en s’appuyant sur des simulations numériques – un processus que les scientifiques ont appelé « mode entièrement avancé ». Ils ont décrit leurs résultats dans une étude publiée le 7 août dans la revue Nature.
Le mode Full forward est une méthode d’entraînement de l’IA dans laquelle les données ne se déplacent que dans une seule direction : vers l’avant. Cela diffère des méthodes d’entraînement traditionnelles, où les données sont généralement traitées en plusieurs étapes itératives. Lorsque la lumière traverse la puce, elle interagit avec de minuscules composants qui ajustent sa direction et modulent sa phase et son intensité. Ces derniers provoquent des changements immédiats dans les paramètres du modèle d’IA, ce qui lui permet d’apprendre en temps réel sans traitement répété.
Le mode entièrement direct permet aux puces photoniques de fonctionner encore plus rapidement qu’auparavant, mais ces puces présentent déjà des avantages significatifs par rapport aux puces conventionnelles. Les puces basées sur la lumière consomment beaucoup moins d’énergie et peuvent effectuer des calculs beaucoup plus rapidement que les puces traditionnelles car elles peuvent traiter plusieurs signaux simultanément. En effet, les photons, contrairement aux électrons, peuvent voyager à la vitesse de la lumière et ne génèrent pas de chaleur lorsqu’ils se déplacent à travers la puce, ce qui permet un traitement plus rapide et plus efficace.
Une puce d’IA fonctionnant entièrement de manière photonique pourrait éventuellement alimenter des modèles AGI – des systèmes d’IA extrêmement puissants capables d’une intelligence et d’un raisonnement de type humain, avec la capacité d’acquérir de nouvelles compétences qui dépassent les limites de ses données de formation.
Bien que cette technologie hypothétique soit encore à de nombreuses années de la réalité (du moins, selon la plupart des prédictions), les développeurs de Taichi ont suggéré dans leur article d’avril que l’architecture modulaire de leur puce signifiait que plusieurs chiplets pouvaient être combinés pour construire un système d’IA extrêmement puissant.
Ils ont démontré cela dans une expérience, en assemblant plusieurs puces Taichi et en comparant leurs performances à celles d’autres puces basées sur la lumière dans des domaines clés. Le système combiné a pu simuler un réseau de près de 14 millions de neurones artificiels, ce qui est bien plus grand que les 1,47 million de neurones obtenus par la meilleure conception suivante.
Elle a accompli tout cela tout en étant extrêmement économe en énergie, réalisant plus de 160 000 milliards d’opérations pour chaque watt d’énergie utilisé. Pour mettre cela en perspective, une puce photonique de 2022 ne pourrait gérer que 3 000 milliards d’opérations par watt, et la plupart des puces conventionnelles conçues pour des tâches similaires effectuent généralement bien moins de 10 000 milliards d’opérations par watt.
Les chercheurs ont déclaré que Taichi-II est une étape clé pour faire passer les puces d’IA basées sur la lumière de la théorie aux applications pratiques et pour répondre à la demande croissante de calculs à haute puissance et à faible consommation d’énergie, a rapporté le SCMP. Cela sera essentiel pour développer des modèles d’IA générale, même si des craintes subsistent quant aux implications de cette évolution.
2024-08-29 14:30:00
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