Semi-conducteurs automobiles de nouvelle génération : la clé des voitures sans conducteur de niveau 5

Electronics & Sensors INSIDER

Un aperçu des semi-conducteurs de nouvelle génération nécessaires pour alimenter les véhicules entièrement autonomes de demain.

Le défi de l'autonomie totale

Les robotaxis sans conducteur sillonnant San Francisco, et les fonctions avancées d'aide à la conduite sur plus de la moitié des nouveaux véhicules vendus cette année montrent à quel point la technologie des véhicules autonomes a progressé. Mais pour tenir la promesse de l'autonomie de niveau 5 — des voitures qui se conduisent elles-mêmes n'importe où, sous toutes les conditions — les experts disent qu'il nous faut une nouvelle génération de semi-conducteurs.

Valeria Bertacco, Professeure Mary Lou Dorf d'Informatique et Génie : « Les voitures sont vues comme des ordinateurs sur roues depuis un moment, mais pour atteindre l'autonomie totale, elles doivent être plus comme des centres de données itinérants. Pour faire ce saut, l'industrie automobile aura besoin de nouveaux matériaux, architectures, systèmes et procédés de fabrication pour des puces plus rapides, moins chères, à plus faible consommation et plus durables. »

Initiative mstar de l'Université du Michigan

Des chercheurs de l'Université du Michigan travaillent avec des leaders mondiaux de l'industrie pour réimaginer les systèmes de calcul pour véhicules autonomes. L'effort est soutenu par 10 millions de dollars de l'État du Michigan pour l'initiative Michigan Semiconductor Talent and Technology for Automotive Research (mstar), qui inclut également imec, KLA, la Michigan Economic Development Corporation, Washtenaw Community College et General Motors.

Les véhicules automatisés nécessitent une puissance de calcul immense qui croît exponentiellement avec chaque niveau d'autonomie. « C'est un système embarqué contraint », a déclaré Reetuparna Das, Professeure associée d'Informatique et Génie. « Le besoin de matériel IA plus efficace est bien compris. C'est un marché d'un milliard de dollars. »

L'an dernier, des représentants de l'industrie des semi-conducteurs ont visité le Mcity Test Facility et regardé vers l'horizon. « C'est génial de voir des gens se réunir pour aborder ces aspects », a déclaré Michael Sun, qui dirige l'unité de développement commercial automobile chez TSMC basé à Taïwan. « Je travaille dans ce domaine depuis longtemps, et je pense qu'il y a beaucoup d'élan en ce moment. »

Approche neuromorphique : imiter le comportement du cerveau

Les modèles de réseaux d'apprentissage profond dans les véhicules autonomes d'aujourd'hui imitent vaguement la structure d'un cerveau biologique, mais fonctionnent beaucoup moins efficacement. Ils fonctionnent en traitant un flux continu de données non filtrées. Les chercheurs de U-M développent une approche qui imite le comportement du cerveau, plutôt que sa structure. Elle se concentre sur le contraste, le mouvement et les événements soudains, un peu comme notre cerveau et nos yeux travaillent ensemble pour filtrer et concentrer notre attention.

Ils testent un processeur plus efficace appelé puce neuromorphique basé sur leur technologie de memristor à oxyde de tungstène, et un algorithme compagnon de « réseau neuronal à impulsions » (spiking neural network). « Les capteurs neuromorphiques ne capturent pas des images comme le font les caméras conventionnelles. Au lieu de cela, ils détectent le changement dans chaque pixel indépendamment », a déclaré Wei Lu, Professeur James R. Mellor d'Ingénierie en Génie Mécanique.

Architecture chiplet : modularité et robustesse

Alors que l'architecture traditionnelle « system on a chip » implique d'imprimer tous les composants sur une seule pièce de silicium, les besoins de calcul des véhicules autonomes poussent ses limites en termes de taille physique et de complexité. L'approche chiplet implique des composants plus petits et modulaires qui pourraient être mélangés et assortis sur un circuit imprimé pour construire des systèmes plus sur mesure et durables. Les chercheurs de U-M développent un protocole de communication chiplet plus robuste qui peut fonctionner pendant des années dans un véhicule en mouvement.

Mike Flynn, Professeur Fawwaz T. Ulaby d'Électrique et Informatique : « Non seulement la communication chiplet doit être robuste, mais elle doit aussi être efficace en termes d'énergie et de bande passante. Nous essayons de la rendre haut débit et basse consommation aussi. »

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