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Apprentissage d'un réseau de neurones optiques.
Les architectures photoniques destinées à concevoir les ordinateurs du futur inspirés du fonctionnement du cerveau (intelligence artificielle), continuent de progresser à FEMTO-ST, notamment dans la cadre du projet NeuroQNet. Un résultat important vient d'être obtenu, en ce qui concerne la mise en oeuvre expérimentale de méthodes d'apprentissage dédiées à ces architectures optiques. Un système de lecture optique (matrice de micro-miroirs) a réussi à apprendre la manière de lire le fonctionnement d'un cerveau artificiel de 900 « neurones lumineux », pour résoudre un problème de prédiction de comportement chaotique. En extrapolant ce contexte applicatif, il serait ainsi envisageable d'adresser les prédictions météorologiques aussi par ces nouvelles méthodes. Ces concepts d'architecture matérielle d'intelligence artificielle sont aussi explorés dans des applications très concrètes de diagnostic et de pronostic de systèmes pile à combustible (ANR BiPhoProc de l'appel ANR OH-RISQUE ; collaboration avec le département Energie).
Les travaux de FEMTO-ST dans ce domaine se positionnent en avant-garde des recherches sur les architectures du futur pour l'intelligence artificielle.
FEMTO-ST est en effet co-organisateur d'une importante conférence internationale à Hanovre, en décembre 2018, « Cognitive Computing: Merging Concepts with Hardware », où des intervenants de prestigieuses universités sont invités (Standford, Berkeley, EPFL,...).
La publication dans Optica, a aussi été choisie par les éditeurs pour faire la couverture de la revue, du fait du fort impact potentiel des résultats.
Contact : Daniel Brunner, équipe OPTO, Dépt Optique
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