Le cloud computing traditionnel est confronté à divers défis lors du traitement de grandes quantités de données en temps réel. L’informatique « Edge » est une choice prometteuse et peut bénéficier de dispositifs appelés réservoirs physiques. Les chercheurs ont développé un nouveau dispositif memristor à cet effet. Il répond aux signaux électriques et optiques et surmonte les limits du traitement en temps réel. Lorsqu#39il a été testé, il a atteint une précision de 90,2 % dans l#39identification des chiffres, démontrant son potentiel pour les apps dans les systèmes d#39intelligence artificielle et au-delà.
Chaque jour, une quantité importante de données liées à la météo, au trafic et aux réseaux sociaux sont traitées en temps réel. Dans le cloud computing traditionnel, ce traitement s#39effectue dans le cloud, ce qui soulève des inquiétudes concernant des problèmes tels que les fuites, les retards de communication, les vitesses lentes et la consommation d#39énergie plus élevée. Dans ce contexte, le « edge computing » constitue une option choice prometteuse. Situé à proximité des utilisateurs, il vise à répartir les calculs, réduisant ainsi la demand et accélérant le traitement des données. Moreover précisément, l’IA de pointe, qui implique le traitement de l’IA en périphérie, devrait trouver des purposes, par exemple, dans les voitures autonomes et dans la prédiction des anomalies des machines dans les usines.
Cependant, pour une informatique de pointe efficace, une technologie efficace et rentable en termes de calcul est nécessaire. Une option prometteuse est le calcul de réservoir, une méthode de calcul conçue pour traiter les signaux enregistrés au fil du temps. Il peut transformer ces signaux en modèles complexes à l’aide de réservoirs qui y répondent de manière non linéaire. En particulier, les réservoirs physiques, qui utilisent la dynamique des systèmes physiques, sont à la fois rentables et efficaces en termes de calcul. Cependant, leur capacité à traiter les signaux en temps réel est limitée par le temps de rest naturel du système physique. Cela limite le traitement en temps réel et nécessite des ajustements pour obtenir les meilleures performances d#39apprentissage.
Récemment, le professeur Kentaro Kinoshita, membre de la Faculté d#39ingénierie avancée et du Département de physique appliquée de l#39Université des sciences de Tokyo (TUS), et M. Yutaro Yamazaki de la Graduate Faculty of Science et du même département de la TUS ont développé un système optique. doté de fonctionnalités prenant en cost le calcul du réservoir physique et permettant le traitement du signal en temps réel sur une massive gamme d#39échelles de temps au sein d#39un seul appareil. Leurs résultats ont été publiés dans State-of-the-art Science le 20 novembre 2023.
Parlant de leur enthusiasm pour l#39étude, le professeur Kinoshita explique : « Les appareils développés dans cette recherche permettront à un seul appareil de traiter en temps réel des signaux de séries chronologiques avec différentes échelles de temps générés dans notre environnement de vie. un appareil d#39IA à utiliser dans le domaine périphérique.
Dans leur étude, le duo a créé un dispositif spécial utilisant In2O3 dopé au Sn et SrTiO3 dopé au Nb (noté ITO/Nb :STO), qui répond aux signaux électriques et optiques. Ils ont testé les caractéristiques électriques de l#39appareil pour confirmer qu#39il fonctionne comme un memristor (un dispositif de mémoire capable de modifier sa résistance électrique). L’équipe a également exploré l’influence de la lumière ultraviolette sur ITO/Nb :STO en faisant varier la stress et en observant les changements de courant. Les résultats suggèrent que ce dispositif peut modifier le temps de leisure du courant photograph-induit en fonction de la tension, ce qui en fait un candidat potentiel pour un réservoir physique.
En outre, l’équipe a testé l’efficacité d’ITO/Nb :STO en tant que réservoir physique en l’utilisant pour classer les visuals de chiffres manuscrites dans l’ensemble de données MNIST (Modified Nationwide Institute of Expectations and Technological innovation). Pour leur as well as grand plaisir, l#39appareil a atteint une précision de classification allant jusqu#39à 90,2 %. De furthermore, pour comprendre le rôle du réservoir physique, l’équipe a mené des expériences sans celui-ci, ce qui a abouti à une précision de classification relativement inférieure de 85,1 %. Ces résultats montrent que le dispositif de jonction ITO/Nb :STO améliore la précision de la classification tout en réduisant les coûts de calcul, prouvant ainsi sa valeur en tant que réservoir physique.
« Dans le passé, notre groupe de recherche s#39est concentré sur la recherche et le développement de matériaux applicables au calcul des réservoirs physiques. En conséquence, nous avons fabriqué ces dispositifs dans le but de réaliser un réservoir physique dans lequel le temps de rest du courant photograph-induit peut être arbitrairement contrôlé. par pressure », explique le professeur Kinoshita.
En résumé, cette étude présente un nouveau dispositif memristor able d#39ajuster son échelle de temps de réponse through une variation de tension, présentant des capacités d#39apprentissage améliorées, ce qui le rend prometteur pour les programs en périphérie en tant que dispositif d#39IA pour l#39informatique de pointe. Ceci, à son tour, pourrait ouvrir la voie à des appareils uniques capables de gérer efficacement les signaux de durées variées trouvés dans les environnements du monde réel.
