IA : à l’université Koç, la lumière prend en charge une part du calcul
Deux études parues dans Communications Engineering et Communications Physics montrent comment un dispositif optique peut alléger le traitement d’images par l’IA.
Par
Benoît Garnier
Faire calculer la lumière pour alléger la facture énergétique de l’intelligence artificielle : c’est la piste explorée par une équipe de l’université Koç, à Istanbul. Dans deux études publiées par des revues du groupe Nature, les chercheurs montrent qu’un dispositif optique peut prendre en charge une partie du traitement d’images habituellement confié à des processeurs électroniques.
En bref
- Une équipe de l’université Koç confie une partie du traitement d’images à des dispositifs optiques.
- Un réseau photonique porte la précision de 68 % à 98 % sur des images dermatologiques.
- Un laser à fibre multimode atteint 85 % à 99 % de précision avec moins de paramètres entraînables.
- Les montages dépendent encore de l’électronique et le gain énergétique reste à mesurer.
Deux systèmes photoniques testés
Les travaux sont menés au département de génie électrique et électronique de l’université Koç, sous la direction du professeur assistant Uğur Teğin, comme le détaille Tech Xplore. Les étudiantes en master Fatma Nur Kılınç et Dilem Eşlik, ainsi que l’étudiant de premier cycle Bahadır Utku Kesgin, ont participé à ces recherches.
La première étude, intitulée « Self-optimizing multichannel optical computing », est parue dans Communications Engineering. Elle décrit un réseau de neurones photonique programmable. Les trois canaux de couleur d’une image, rouge, vert et bleu, y sont encodés sur un dispositif qui pilote la propagation de la lumière. Ils sont traités en même temps, sans passer par une conversion en niveaux de gris. Une caméra enregistre ensuite le motif lumineux obtenu, qui sert à prédire la catégorie de l’image.
Point notable, le système apprend directement à partir de mesures expérimentales. Il peut ainsi compenser les imperfections physiques du montage sans disposer d’un modèle informatique parfaitement exact de celui-ci.
Un laser à fibre comme processeur
La seconde étude, « Multimode fiber laser cavities as nonlinear optical processors », a été publiée dans Communications Physics. Cette fois, c’est un laser à fibre multimode qui joue le rôle de processeur physique. Les informations d’une image sont encodées dans la lumière puis transformées à l’intérieur de la cavité laser, en motifs optiques plus simples à classer. La dynamique du laser accomplit ainsi une partie du calcul que réalise d’ordinaire un logiciel.
Des résultats encourageants sur plusieurs jeux de données
Sur une tâche de classification de maladies de la peau, le premier système fait passer la précision de 68 % avec les pixels couleur bruts à 98 % après le traitement optique. Les auteurs estiment que la méthode pourrait s’appliquer à d’autres données multidimensionnelles.
Le second dispositif a été évalué sur des images de déchets recyclables, des images météorologiques et satellitaires, des scanners de la rétine et des clichés de lésions cutanées. Sa précision varie de 85 % à 99 % selon les jeux de données, avec une méthode de classification simple. Surtout, il demande nettement moins de paramètres entraînables qu’un modèle d’apprentissage profond classique, ce qui constitue l’intérêt principal de l’approche pour réduire la charge de calcul.
Des limites encore nettes
Les chercheurs ne présentent pas ces systèmes comme des remplaçants des puces actuelles. Les deux montages reposent toujours sur des composants électroniques, comme des caméras et des unités de contrôle. Pour confier une part plus importante du calcul à la lumière, il faudra des dispositifs de contrôle optique plus rapides et des systèmes optiques intégrés sur puce.
Il faut aussi noter ce que les études ne disent pas encore. Tech Xplore ne mentionne ni mesure de consommation d’énergie ni comparaison chiffrée avec les systèmes électroniques existants. Le gain énergétique, qui motive pourtant ces travaux, reste donc à démontrer dans des conditions comparables.
Pourquoi cette piste intéresse
L’idée de fond est simple : chaque opération réalisée par la physique de la lumière est une opération de moins à exécuter sur un processeur électronique. Si les montages gagnent en vitesse et en intégration, ce type de calcul optique pourrait servir de premier étage de traitement, en amont de modèles numériques plus légers. Les deux publications de l’université Koç apportent une démonstration expérimentale de ce principe sur des tâches concrètes de reconnaissance d’images.
Photo à la une. Source : Pexels. Photographe : Тимур Керимов. Licence Pexels.
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