La technologie

Lors d'une conférence secrète, Amazon a montré une nouvelle puce. Cela peut changer l'avenir de l'intelligence artificielle.

Plus récemment, un matin clair à Palm Springs, ÉtatCalifornie, Vivienne Xie est montée sur une petite scène pour tenir peut-être la présentation la plus nerveuse de sa carrière. Le sujet lui était bien connu. Elle devait informer le public des puces développées dans son laboratoire au MIT et qui promettaient d'intégrer une intelligence artificielle puissante à une variété d'appareils avec une alimentation électrique limitée. On sait que la plupart des tâches informatiques des forces de l'intelligence artificielle ont été réalisées dans d'énormes centres de données. Cependant, l'événement - et le public - ont fait réfléchir Xi.

Intelligence artificielle sur puce

MARS - le lieu - estconférence d'élite, qui ne peut être atteint que sur invitation. Des robots roulent (ou volent) dans un hôtel de luxe, des scientifiques réputés communiquent avec des écrivains de science-fiction. Très peu d'érudits sont invités à des présentations techniques et ces sessions devraient être à la fois inspirantes et instructives. Entre temps, une centaine de chercheurs, de directeurs et d’entrepreneurs renommés du monde entier se sont réunis pour rencontrer le peuple. MARS est dirigé par nul autre que le fondateur et président d'Amazon, Jeff Bezos. Il était assis au premier rang.

«Le public, pour ainsi dire, était d'un niveau plutôt élevé», se rappelle Xie en riant.

Les intervenants à MARS ont présentéDes robots de karaté, des insectes drones et même des dessins optimistes pour les colonies martiennes. Les puces Ce pourraient sembler relativement modestes; l'œil nu ne les distinguerait pas des puces présentes dans les appareils électroniques. Cependant, ils - peut-être - étaient beaucoup plus importants que tout ce qui avait été montré lors de l'événement.

Nouvelles fonctionnalités de la puce

Les derniers développements dans le domaine des puces - comme ceuxqui ont été développés dans le laboratoire CE - peuvent être cruciaux pour les progrès futurs de l'intelligence artificielle (IA), y compris les zones des mêmes drones et robots que ceux qui étaient sur MARS. Jusqu'à récemment, les logiciels d'intelligence artificielle reposaient pour l'essentiel sur des puces graphiques, mais un nouveau matériel pourrait renforcer les algorithmes d'intelligence artificielle, ce qui ouvrirait de nouvelles applications. De nouvelles puces pour l'IA pourraient rendre les commerçants plus omniprésents ou permettre aux smartphones de créer un paysage photo-réaliste avec la réalité augmentée.

Les puces Ce sont à la fois extrêmement efficaces et flexibles dans leur conception, ce qui est important pour un secteur en pleine croissance.

Ces micropuces sont conçues pourAppuyez davantage sur les algorithmes de l'IA "d'apprentissage en profondeur", qui ont déjà bouleversé le monde. Et dans le processus, ils peuvent inspirer les algorithmes eux-mêmes pour évoluer. "Nous avons besoin de nouveau matériel, car la loi de Moore a ralenti", déclare Xie, faisant référence à l'axiome introduit par le cofondateur d'Intel, Gordon Moore, qui prédit que le nombre de transistors sur une puce doublerait environ tous les 18 mois.

Maintenant, cette loi repose de plus en plus surcontraintes physiques associées aux composants d'ingénierie à l'échelle atomique. Et cela stimule un nouvel intérêt pour les architectures et approches alternatives en informatique.

Taux élevés associés à l'investissement dans les pucesLes États-Unis d’Amérique de la prochaine génération et la domination de l’Amérique dans la production de puces sont bien évidents. Les micropuces Ce sont développées avec le soutien du programme DARPA pour le développement de nouveaux modèles de micropuces pour l'intelligence artificielle. Et, bien sûr, ce programme a été créé dans le contexte du développement rapide de la Chine dans la même région.

Mais les innovations dans la production de pucesstimulé principalement par le développement de l'apprentissage en profondeur, un moyen très puissant de former des machines à effectuer des tâches utiles. Au lieu de donner à l'ordinateur un ensemble de règles à suivre, la machine se programme essentiellement elle-même. Les données d'apprentissage sont introduites dans un grand réseau de neurones artificiels simulé, qui est ensuite configuré de manière à obtenir le résultat souhaité. Avec une formation suffisante, le système d’apprentissage en profondeur peut trouver des structures imperceptibles et abstraites dans les données. Cette méthode est utilisée pour un nombre croissant de tâches pratiques, allant de la reconnaissance faciale sur un smartphone à la prédiction de maladies à partir d'images médicales.

Nouvelle course de jetons

L'apprentissage en profondeur ne dépend pas particulièrement de la loi de Moore. Les réseaux de neurones effectuent de nombreux calculs mathématiques en parallèle, de sorte qu'ils fonctionnent beaucoup plus efficacement sur des puces graphiques spécialisées pour jeux vidéo qui produisent des calculs parallèles pour visualiser des images en trois dimensions. Mais les micropuces conçues spécialement pour les calculs sous-jacents à l'apprentissage en profondeur devraient être encore plus puissantes.

Le potentiel des nouvelles architectures de microcircuits pour améliorer l’intelligence artificielle a accru le niveau d’activité entrepreneuriale que l’industrie des puces n’a pas connu depuis des décennies.

Des exemples?

Tesla a secrètement développé ses propres puces pour l'intelligence artificielle de leurs voitures.

Facebook prévoit de créer ses propres puces pour une meilleure intelligence artificielle.

Les grandes entreprises de technologie quidans l'espoir d'utiliser et de commercialiser l'intelligence artificielle - y compris Google, Microsoft et Amazon - travaillent sur leurs propres puces d'apprentissage en profondeur. Beaucoup de petites entreprises développent également de nouvelles puces. «Il est impossible de suivre toutes les entreprises qui se lancent dans la course aux puces d’intelligence artificielle», a déclaré Mike Delmer, analyste en micropuce du Linley Group. "Je ne plaisante pas: nous en saurons au moins une par semaine."

La vraie possibilité est de ne pasconstruire les puces les plus puissantes d'apprentissage en profondeur, a déclaré Xie. L’efficacité énergétique est importante car l’intelligence artificielle doit également fonctionner en dehors des grands centres de données, en s’appuyant uniquement sur l’énergie disponible dans la batterie du périphérique.

"L'intelligence artificielle sera partout - et il sera extrêmement important de trouver le moyen de rendre tout cela économe en énergie", a déclaré Navin Rao, vice-président des produits d'intelligence artificielle chez Intel.

Le matériel Xe, par exemple, est plusefficace, car il réduit physiquement le problème de stockage et d’analyse des données, et utilise également des systèmes intelligents pour réutiliser les données. Avant de rejoindre le MIT, Xie a d'abord utilisé cette approche pour améliorer l'efficacité de la compression vidéo dans Texas Instruments.

Dans un domaine en plein développement aussi profond queLa formation, qui incombe à ceux qui travaillent sur les puces pour l’IA, consiste à s’assurer qu’ils sont suffisamment flexibles pour pouvoir être adaptés à n’importe quelle application. Vous pouvez facilement concevoir une puce très efficace ne pouvant faire qu’une chose, mais un tel produit deviendra rapidement obsolète.

Chip Xie s'appelle Eyeriss. Développée en collaboration avec Joel Emer, associé de recherche Nvidia et professeur MIT, la puce a été testée avec un certain nombre de processeurs standard pour voir comment elle traite différents algorithmes d'apprentissage en profondeur. Selon un article publié l'année dernière, grâce à la combinaison de l'efficacité et de la flexibilité, la nouvelle puce atteint des performances 10, voire 1000 fois supérieures à celles des équipements existants.

Des puces AI plus simples ont déjà beaucoupinfluence. Les smartphones haut de gamme incluent déjà des puces optimisées pour l'exécution d'algorithmes d'apprentissage en profondeur pour la reconnaissance d'images et de la voix. Des puces plus efficaces pourraient permettre à ces appareils de gérer un code AI plus puissant avec de meilleures capacités. Les voitures automotrices ont besoin de puces informatiques puissantes, car la plupart des prototypes actuels reposent sur une montagne d’ordinateurs.

Rao dit que les puces MIT sont prometteuses, maisLe succès de la nouvelle architecture matérielle dépendra de nombreux facteurs. L'un des facteurs les plus importants, a-t-il déclaré, est le développement d'un logiciel permettant aux programmeurs d'exécuter du code dessus. «Créer quelque chose d'utile du point de vue du compilateur est peut-être le plus gros obstacle à l'approbation», dit-il.

Laboratories Xie explore également les possibilitéscréer un logiciel qui utilisera mieux les propriétés des puces informatiques existantes. Et ce travail dépasse le simple apprentissage en profondeur.

Ensemble avec Sertak Karaman du départementAéronautique et astronautique au Massachusetts Institute of Technology, Xie a développé la puce Navion de faible puissance, qui est incroyablement efficace pour la cartographie et la navigation en trois dimensions pour un drone minuscule. Navion montre que les logiciels dans le domaine de l'IA (apprentissage en profondeur) et du matériel (puces) commencent à évoluer ensemble, en symbiose.

Les puces Xie peuvent ne pas attirer l'attentionressemblant à des drones agités, mais le fait qu’ils aient été montrés à MARS témoigne de l’importance de sa technologie pour l’avenir de l’IA. Il est possible que lors de la prochaine conférence MARS, les robots et les drones seront dotés de quelque chose de nouveau.

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