La percée des memristors de l’USC révolutionne le calcul analogique

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Les chercheurs ont réalisé des avancées significatives dans la technologie des memristors, améliorant leur précision et leur efficacité. Cette innovation promet de combler le fossé entre l’informatique analogique et numérique, offrant un traitement plus rapide et plus économe en énergie adapté à l’IA, l’apprentissage automatique et au-delà. En combinant le meilleur de l’informatique numérique et analogique, cette avancée offre une efficacité énergétique supérieure à 10 fois celle des systèmes actuels.

Une révolution dans la technologie des memristors

Le memristor, un composant relativement petit d’un circuit, stocke et traite les données avec une grande efficacité. Grâce aux travaux du laboratoire de J. Joshua Yang à l’école d’ingénierie électrique et informatique Viterbi de l’USC, les chercheurs ont réussi à ajuster un memristor pour atteindre une précision sans précédent. Cette percée est également applicable à d’autres technologies de mémoire, y compris les mémoires magnétiques et les mémoires à changement de phase.

Accélérer et rendre l’informatique plus efficace

Yang et son équipe ont développé une architecture de circuit et un algorithme correspondant permettant de programmer rapidement et précisément un dispositif analogique sur une valeur cible. Cette innovation rend l’informatique analogique beaucoup plus attrayante pour de nombreuses applications, notamment l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML), qui jusqu’à présent ne pouvaient être réalisées qu’avec des systèmes numériques coûteux.

Implications pour l’IA et au-delà

Cette amélioration est cruciale car elle peut être appliquée à l’entraînement des réseaux neuronaux nécessaires au développement de l’IA et du ML, mais aussi ouvrir la voie à de nouvelles applications au-delà de l’IA et du ML, comme le calcul scientifique pour la prévision météorologique.

La recherche, intitulée « Programming memristor arrays with arbitrarily high precision for analog computing », a été publiée dans Science et représente une collaboration entre l’USC, l’Université du Massachusetts, le Laboratoire de Recherche de l’Air Force à Rome, NY, USA, et TetraMem Inc., une startup co-fondée par Yang.

Conclusion

Les progrès dans la technologie des memristors marquent un tournant potentiel dans le domaine de l’informatique, promettant des systèmes plus rapides, plus précis et plus économes en énergie. Ces innovations pourraient transformer radicalement la manière dont nous développons et utilisons l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique, tout en ouvrant la porte à de nouvelles avancées dans divers domaines scientifiques et technologiques.

Crédits

Sources utilisées pour cet article :

• SciTechDaily – Efficient AI Ahead: USC’s Memristor Breakthrough Transforms Analog Computing
• Science – Programming memristor arrays with arbitrarily high precision for analog computing

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