Les chercheurs démontrent l’informatique “nanomagnétique” de l’IA

Une équipe de chercheurs de l’Imperial College London a démontré comment il est possible de réaliser une intelligence artificielle (IA) avec de minuscules nanaimants qui interagissent comme les neurones du cerveau. 

Cette nouvelle méthode d’informatique « nanomagnétique » pourrait réduire les coûts énergétiques liés à l’IA. C’est crucial étant donné que les coûts énergétiques de l’IA doublent dans le monde entier tous les 3,5 mois. 

La recherche a été publiée dans la revue Nanotechnology.

Atteindre le traitement similaire à l’IA avec des nanaimants

Dans l’article de recherche, l’équipe a démontré la première preuve que les réseaux de nanaimants peuvent atteindre un traitement similaire à l’IA. Ils ont également montré comment ces nanaimants peuvent être utilisés pour des tâches de « prédiction de série chronologique », qui incluent des choses comme la prédiction des niveaux d’insuline pour les patients diabétiques.

Les réseaux neuronaux classiques sont basés sur la façon dont le cerveau humain fonctionne, avec des neurones qui communiquent les uns avec les autres pour le traitement de l’information. Cependant, il a été difficile d’utiliser des aimants directement dans ce processus, les chercheurs ne sachant pas comment mettre des données ou extraire des informations. 

Pour simuler les interactions des aimants, les experts s’appuient généralement sur des logiciels exécutés sur des ordinateurs classiques à base de silicium, ce qui aide à simuler le cerveau. Le progrès actuel a vu l’équipe utiliser des aimants eux-mêmes pour traiter et stocker des données, ce qui élimine le besoin de simulation logicielle. 

Les nanaimants ne sont pas tous les mêmes. Au lieu de cela, ils existent sous différentes « états » qui dépendent de leur direction. En appliquant un champ magnétique à un réseau de nanaimants, l’état des aimants peut changer en fonction des propriétés du champ d’entrée et des états des aimants environnants. 

Conception de la nouvelle technique

L’équipe a pu prendre cela et concevoir une technique pour compter le nombre d’aimants dans chaque état après le passage du champ. 

Le Dr Jack Gartside est co-premier auteur de l’étude. 

« Nous essayons de résoudre le problème de savoir comment saisir des données, poser une question et obtenir une réponse à partir de l’informatique magnétique depuis longtemps », a déclaré le Dr Gartside. « Maintenant que nous avons prouvé que cela peut être fait, cela ouvre la voie à l’élimination du logiciel informatique qui effectue la simulation intensive en énergie. »

Killian Stenning est co-premier auteur de l’article. 

« La façon dont les aimants interagissent nous donne toutes les informations dont nous avons besoin ; les lois de la physique elles-mêmes deviennent l’ordinateur », a déclaré Stenning.

Le Dr Will Branford est le chef d’équipe. 

« Il a été un objectif à long terme de réaliser un matériel informatique inspiré des algorithmes logiciels de Sherrington et Kirkpatrick », a déclaré le Dr Branford. « Il n’était pas possible d’utiliser les spins sur les atomes dans les aimants classiques, mais en augmentant la taille des spins en tableaux nanopatronnés, nous avons pu atteindre le contrôle et la lecture nécessaires. »

Réduction du gaspillage d’énergie

Une grande partie de l’énergie utilisée pour l’IA dans les ordinateurs classiques à base de silicium est gaspillée en raison du transport inefficace des électrons pendant le traitement et le stockage de la mémoire. En revanche, les nanaimants n’ont pas besoin du transport physique de particules comme les électrons. Ils traitent et transfèrent des informations avec une « onde magnon », chaque aimant affectant l’état des aimants environnants.

Ce processus entraîne moins de gaspillage d’énergie. Le traitement et le stockage d’informations sont effectués ensemble et non séparément, comme c’est le cas dans les ordinateurs traditionnels. Avec toutes ces avancées, l’informatique nanomagnétique pourrait être jusqu’à 100 000 fois plus efficace que l’informatique conventionnelle.