Calculateur Photonique Inspiré par le Cerveau – BIPHOPROC_2

BiPhoProc a pour objectif la réalisation matérielle d'un système de calcul bio-inspiré extrêmement original, d'architecture hybride numérique (FPGA) et optoélectronique, et dont le caractère opérationnel sera évalué sur des applications technologiques réelles au lieu des tests académiques standards. Les applications choisies ont pour caractéristique de correspondre à des problématiques complexes et/ou exigeantes, pour lesquelles des calculateurs numériques classiques ne sont soit pas assez performants, soit carrément inefficaces. Le succès opérationnel du calculateur proposé sur les applications technologiques choisies, pourra être considéré comme un jalon conditionnel à la poursuite sur 2 ans supplémentaires du projet, qui pourront être consacrés à des problématiques de montée en puissance de calcul du système proposé, à l'implémentation de fonctions de plasticité permettant un apprentissage non supervisé, ainsi qu'à une intégration sur puce de tout ou une partie du système.
Le concept de base du nouveau paradigme de calcul considéré, est connu dans la littérature sous le nom de Reservoir Computing (RC), mais aussi Echo State Network ou encore Liquid State Machines. Le porteur du projet a développé récemment ce concept en photonique dans le cadre d'un projet Européen FET, avec des succès scientifiques ayant donné lieu à des Highlights dans Nature Physics, Nature Photonics, et Optics & Photonics Focus, grâce à la première démonstration matérielle en optique du cœur du concept appelé Reservoir. L'ambition à deux ans du projet, est d'aboutir pour la première fois à une plateforme matérielle complète de RC, démontrant sa capacité à résoudre des problèmes technologiques complexes réels.
L'approche adoptée est totalement non conventionnelle à deux titres : (i) au niveau du concept même de RC, très peu de groupes dans le monde se sont déjà intéressés à cette approche (le porteur est probablement le seul en France à avoir démarré, avec succès, une implémentation matérielle) ; (ii) au niveau du choix du système physique réalisant le Reservoir, le traditionnel réseau de neurones ou réseau de nœuds dynamiques non linéaires, est ici implémenté par une solution très originale consistant en une dynamique optoélectronique non linéaire à retard, dont les propriétés permettent d'émuler un réseau virtuel d'oscillateurs. Cette seconde originalité extrêmement forte et pour laquelle le porteur possède une expertise unique en France, a pour conséquence de transposer dans le domaine temporel les contraintes spatiales des interconnections des architectures à réseaux de neurones. De nombreuses fonctionnalités liées à ces interconnections sont généralement très délicates physiquement avec l'architecture « réseau de neurones », alors qu'elles deviennent réalisables technologiquement avec l'approche dynamique à retard, grâce à l'utilisation de techniques classiques de traitement du signal. A titre d'exemple, la connectivité de la couche d'entrée du réseau virtuel, est réalisée par un multiplexage temporel, un principe classique en transmission de l'information.
Les verrous scientifiques qui devront être levés sont à la fois théoriques et expérimentaux. Ils concernent : l'identification et le formatage optimal des données d'entrée des problèmes considérés ; l'adaptation à la configuration particulière d'un Reservoir à retard ; la définition des moyens physiques d'implémentation de la couche d'entrée du RC avec notamment le caractère optimal du masque d'entrée ; la définition de la couche de sortie et de son implémentation matérielle en temps-réel ; l'optimisation déterministe des paramètres de fonctionnement du Reservoir à retard ; et la définition d'une architecture à retard du Reservoir possédant des propriétés de calcul (quasi-)universelles, évitant l'optimisation exhaustive actuellement adoptée pour le choix des paramètres fonction du problème à traiter.