Recherche
Les réseaux de neurones physiques utilisent la lumière pour une optimisation d’entraînement accrue.
Une nouvelle étude publiée dans la revue Nature explore le développement de réseaux de neurones physiques grâce à des micropuces photoniques, en collaboration avec des instituts prestigieux tels que le Politecnico di Milano et l’Université de Stanford.
Ces puces, qui utilisent les propriétés de la lumière et des phénomènes quantiques, permettent un traitement plus efficace des données en optimisant la vitesse et la consommation d’énergie, en phase avec les avancées nécessaires pour des applications en intelligence artificielle.
La recherche se concentre sur l’entraînement de ces réseaux de neurones, qui apprennent à exécuter des tâches sans nécessiter de modèles numériques, mais plutôt en utilisant des signaux lumineux.
Cela ouvre la voie à des dispositifs d’intelligence artificielle plus sophistiqués capables de traiter des données en temps réel sur site, comme dans le cas de voitures autonomes ou de capteurs intégrés.
Ce développement pourrait rendre l’IA plus durable en réduisant la dépendance aux centres de données à haute consommation énergétique.