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

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Un aperçu des semi-conducteurs de nouvelle génération dont nous avons besoin pour alimenter les véhicules entièrement autonomes de demain. (Image :Les chercheurs)

Le taxi robot sans conducteur circulant autour de San Francisco et les fonctionnalités avancées d'assistance à la conduite sur plus de la moitié des véhicules neufs vendus cette année montrent à quel point la technologie des véhicules autonomes a progressé. Mais pour tenir la promesse d'une autonomie de niveau 5, c'est-à-dire des voitures capables de rouler partout et dans toutes les conditions, les experts affirment que nous avons besoin d'une nouvelle génération de semi-conducteurs.

"Les voitures ont été considérées pendant un certain temps comme des ordinateurs sur roues, mais pour atteindre une autonomie totale, elles doivent ressembler davantage à des centres de données itinérants", a déclaré Valeria Bertacco, professeure collégiale Mary Lou Dorf d'informatique et d'ingénierie. "Pour franchir ce pas, l'industrie automobile aura besoin de nouveaux matériaux, architectures, systèmes et processus de fabrication pour des puces plus rapides, moins chères, moins gourmandes en énergie et plus durables."

Des chercheurs de l’Université du Michigan travaillent avec des leaders mondiaux de l’industrie pour réinventer les systèmes informatiques audiovisuels. Cet effort est soutenu par 10 millions de dollars de l'État du Michigan à l'initiative Michigan Semiconductor Talent and Technology for Automotive Research (mstar), qui comprend également l'Imec, la KLA, la Michigan Economic Development Corporation, le Washtenaw Community College et General Motors.

Les véhicules automatisés nécessitent une immense puissance de calcul qui augmente de façon exponentielle avec chaque niveau d’autonomie. "Il s'agit d'un système intégré et contraint", a déclaré Reetuparna Das, professeur agrégé d'informatique et d'ingénierie. "Le besoin d'un matériel d'IA plus efficace est très bien compris. Il s'agit d'un marché d'un milliard de dollars."

L'année dernière, des représentants de l'industrie des semi-conducteurs ont visité l'installation de test de Mcity et ont regardé vers l'horizon. "C'est formidable de voir des gens se rassembler pour aborder ces aspects", a déclaré Michael Sun, qui dirige l'unité de développement commercial automobile chez TSMC, basée à Taiwan. "Je travaille dans ce domaine depuis longtemps et je pense qu'il y a beaucoup de dynamique en ce moment."

Les modèles de réseau d’apprentissage profond des AV actuels imitent vaguement la structure d’un cerveau biologique, mais ils fonctionnent beaucoup moins efficacement. Ils fonctionnent en traitant un flux continu de données non filtrées. Les chercheurs de l’UM développent une approche qui imite le comportement du cerveau plutôt que sa structure. Il se concentre sur le contraste, le mouvement et les événements soudains, tout 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 l’oxyde de tungstène et un algorithme compagnon de « réseau neuronal de pointe ». "Les capteurs neuromorphiques ne capturent pas les images comme le font les caméras conventionnelles. Au lieu de cela, ils détectent les changements dans chaque pixel indépendamment", a déclaré Wei Lu, James R. Mellor, professeur d'ingénierie en génie mécanique.

Alors que l’architecture traditionnelle du « système sur puce » implique l’impression de tous les composants sur une seule pièce de silicium, les besoins informatiques des AV repoussent leurs limites en termes de taille physique et de complexité. L'approche chiplet implique des composants modulaires plus petits qui pourraient être mélangés et assortis sur un circuit imprimé pour construire des systèmes plus adaptés et durables. Les chercheurs de l'UM développent un protocole de communication chiplet plus robuste, capable de fonctionner pendant des années dans un véhicule en mouvement. "Non seulement la communication par puces doit être robuste, mais elle doit également être efficace en termes d'énergie et de bande passante", a déclaré Mike Flynn, professeur collégial Fawwaz T. Ulaby de génie électrique et informatique. "Nous essayons également de le rendre rapide et à faible consommation."

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