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Des ondes Wi-Fi rebondissantes dans une pièce peuvent réaliser des calculs analogiques si elles sont façonnées par une simple métasurface, ce qui démontre le principe d’une alternative prometteuse aux processeurs électroniques traditionnels.
Notamment en vue des besoins de calcul pour l’intelligence artificielle, il devient de plus en plus difficile de continuer à améliorer les processeurs électroniques en termes de vitesse et de consommation d’énergie : des limites thermiques fondamentales empêchent les ingénieurs d’introduire encore plus de transistors dans ces unités. Un paradigme alternatif est d’effectuer des calculs analogiques avec des ondes qui interagissent avec des matériaux soigneusement structurés – or, atteindre les précisions de fabrication nécessaires est à ce jour impossible.
Dans un article récemment accepté pour publication dans la revue Physical Review X, Philipp del Hougne de l’Institut Langevin (CNRS & ESPCI Paris) et son co-auteur Geoffroy Lerosey de Greenerwave (une start-up financée par le CNRS et incubée à l’ESPCI Paris) proposent une solution contre-intuitive. Au lieu de concevoir et fabriquer des matériaux structurés soigneusement, ils introduisent une approche qui se sert simplement d’un milieu aléatoire qui brouille aléatoirement les ondes, au coût bien inferieure de façonner le front d’onde avant son interaction avec le matériau. Les auteurs démontrent la facilité d’implémenter leur proposition avec une expérience qui ressemble à des ondes Wi-Fi qui rebondissent dans une pièce. La géométrie irrégulière de cette dernière brouille complètement le champ d’ondes. En plaçant des "miroirs" reconfigurables dans la pièce, les chercheurs peuvent ajuster la façon dont les ondes sont réfléchies par les murs. Ainsi, ils effectuent l’opération de calcul souhaitée – simplement en laissant des ondes Wi-Fi rebondir d’une manière apparemment arbitraire mais maîtrisée.
Le travail est destiné à devenir l’ingrédient clé de schémas de calcul plus complexes basés sur des ondes, notamment des implémentations à grande vitesse et á faible consommation d’énergie de réseaux de neurones artificiels. Auparavant, Philipp del Hougne avait gagné la première place au concours d’étudiants au Metamaterials Congress 2018 à l’Université d’Aalto à Espoo (Finlande) pour le travail maintenant accepté pour publication dans Physical Review X.
Contact : Philipp del Hougne (philipp.delhougne@gmail.com)
Référence : del Hougne, P. and Lerosey, G. (2018). Leveraging Chaos for Wave-Based Analog Computation : Demonstration with Indoor Wireless Communication Signals. Physical Review X.
https://journals.aps.org/prx/abstract/10.1103/PhysRevX.8.041037