Un moteur neuromorphique alimente un robot roulant, réduisant ainsi la consommation d'énergie de 99,75 %

INITIÉ AU Motion Design

Un robot roulant suit Xiaoqiu An, doctorant en génie mécanique, guidé par une cible :un morceau de carton rouge sur un bâton en acier. (Image :Mingze Chen, Laboratoire de nano-ingénierie et de nanodispositifs, Université du Michigan)

L’informatique analogique fait son grand retour avec du matériel qui traite et stocke les informations au même endroit, à l’instar des neurones biologiques. Un ordinateur plus petit, plus léger et plus économe en énergie, présenté à l'Université du Michigan, pourrait contribuer à économiser du poids et de l'énergie pour les drones et les rovers autonomes, avec des implications plus larges pour les véhicules autonomes.

Le contrôleur autonome a une consommation d'énergie parmi les plus faibles signalées, selon l'étude publiée dans Science Advances. . Il fonctionne à seulement 12,5 microwatts, soit l’équivalent d’un stimulateur cardiaque. Lors de leurs tests, un robot roulant utilisant le contrôleur a pu poursuivre une cible en zigzaguant dans un couloir avec la même vitesse et la même précision qu'avec un contrôleur numérique conventionnel. Lors d'un deuxième essai, avec un bras de levier qui se repositionnait automatiquement, le nouveau contrôleur s'en est tout aussi bien sorti.

"Ce travail présente un dispositif nanoélectronique révolutionnaire conçu pour les plates-formes matérielles capables de calculer efficacement avec des architectures de réseaux neuronaux", a déclaré Xiaogan Liang, professeur de génie mécanique à l'UM et auteur correspondant de l'étude.

Le rendement élevé et la miniaturisation sont particulièrement importants pour les applications telles que les drones et les rovers spatiaux, dans lesquels le poids et l'énergie sont essentiels. Toutefois, les véhicules autonomes conventionnels pourraient également bénéficier de cette technologie. Selon des recherches antérieures, un milliard d'heures de conduite de véhicules autonomes par an pourraient consommer plus d'énergie que l'ensemble des centres de données actuels dans le monde.

L’informatique analogique, pratiquement abandonnée au profit de la moindre consommation d’énergie et de la plus grande précision du numérique, peut sembler un héros improbable – mais un élément de circuit relativement nouveau est en train de changer la donne. Le memristor, proposé en 1971 et démontré pour la première fois en 2008, stocke les informations dans sa résistance électrique. Lorsqu’il est exposé à une tension, il réduit la résistance qu’il imposera au signal suivant. Certains memristors peuvent oublier les signaux précédents au fil du temps et revenir à leur résistance d'origine, un comportement similaire à la relaxation des neurones. C'est le type que l'équipe de Liang a construit.

Un robot roulant suit Xiaoqiu An, doctorant en génie mécanique, guidé par une cible :un morceau de carton rouge sur un bâton en acier. L’encadré montre le flux de la caméra du robot. (Vidéo :Mingze Chen, Laboratoire de nano-ingénierie et nanodispositifs, Université du Michigan)

Parce qu'ils fonctionnent déjà beaucoup comme des réseaux de neurones, les réseaux de memristors peuvent fonctionner comme des réseaux de neurones artificiels beaucoup plus efficacement que les ordinateurs conventionnels à transistors. De plus, pour les capteurs et les actionneurs eux-mêmes analogiques, conserver le traitement analogique permet d'économiser les coûts énergétiques liés à la conversion des signaux entre analogique et numérique.

L’équipe a construit ses circuits de memristors dans l’installation de nanofabrication de Lurie à l’UM en frottant un bras à pointe dorée, d’environ 30 microns de diamètre, sur une puce de silicium – comme si on frottait un ballon sur vos cheveux pour qu’ils collent à un mur avec de l’électricité statique. Les charges électriques ont ensuite guidé le séléniure de bismuth vaporisé pour s’accumuler le long de huit lignes entrecroisées d’environ 15 nanomètres d’épaisseur, disposées à la manière d’un tic-tac-toe. Ils ont ensuite plaqué des électrodes de titane et d'or aux extrémités de chaque ligne.

Le nouveau contrôleur Memristor (à droite) est comparé à un contrôleur standard (à gauche) sur un banc d'essai de contrôleur de drone. Le rotor du drone doit soulever le bras de levier jusqu'à une position donnée après avoir reposé sur le sol, puis retrouver cette position après avoir poussé le bras. (Vidéo :Mingze Chen, Xiaoqiu An et Nihal Sekhon, Laboratoire de nano-ingénierie et nanodispositifs, Université du Michigan)

Ils ont injecté des signaux à travers une électrode et les ont lus sur cinq électrodes de l’autre côté de la puce, chacune représentant un neurone. Dans l’étude, les données de la caméra du robot roulant devaient être converties en signaux analogiques dans un processeur en silicium avant de passer par le réseau memristor. De même, pour le bras de levier, les données sur la position du bras ont été transmises au réseau de memristors via un processeur en silicium, et ont produit les bases des instructions permettant de faire fonctionner le rotor du drone attaché afin de soulever le bras dans la position correcte.

"Des appareils comme le nôtre pourraient permettre aux robots d'avoir des comportements intuitifs comme les êtres humains, comme la façon dont vous touchez de l'eau très chaude et retirez votre main. La réponse du contrôle peut être moins précise, mais elle peut être très rapide", a déclaré Mingze Chen, un récent doctorant. diplômé en génie mécanique.

" L'informatique de pointe signifie que les informations n'ont pas besoin d'être transférées vers un centre de données pour être traitées, comme les nerfs et les muscles de notre main et de notre bras peuvent réagir sans envoyer les informations à notre cerveau. L'informatique de périphérie peut être plus rapide, avec une consommation d'énergie inférieure, car nous ne consacrons ni temps ni énergie à la transmission de données. "

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