L'équipe a présenté deux de ces puces innovantes lors de la Conférence internationale sur les circuits à semi-conducteurs (ISSCC) 2024 de l'IEEE, les Jeux olympiques de l'industrie des circuits intégrés (CI).

L'ISSCC est un rassemblement mondial annuel pour les circuits à semi-conducteurs, où les meilleurs chercheurs, ingénieurs et professionnels se réunissent pour discuter des nouveaux développements et de l'avenir de la technologie des puces. La conférence de cette année s'est tenue à San Francisco du 18 au 22 février.

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Les puces conventionnelles ont également tendance à souffrir d’une consommation d’énergie de réveil élevée et de faux réveils fréquents, conduisant à une faible efficacité énergétique.

L'équipe de Zhou a proposé une nouvelle architecture qui surmonte ces limitations grâce à de multiples optimisations, notamment des moteurs de calcul dynamiques, un circuit de suppression adaptative du bruit et un circuit intégré de reconnaissance de mots clés et de locuteurs.

« La puce atteint une consommation d'énergie de reconnaissance inférieure à deux microjoules par instance, avec un taux de précision supérieur à 95 pour cent dans les scènes calmes et à 90 pour cent dans les environnements bruyants, établissant de nouvelles références mondiales en matière d'efficacité énergétique et de précision », a déclaré un rapport sur » indique le site Web de l'UESTC.

Lors d'une démonstration du système, cette puce de 1 cm² (0,155 pouce carré) a été intégrée dans une unité de microcontrôleur de 3 cm x 3 cm à l'intérieur d'une petite voiture pour contrôler ses mouvements.

« Les conceptions existantes s'appuient sur des données détaillées sur les crises des patients pour que la formation puisse atteindre une grande précision, un processus qui prend du temps et est coûteux en raison de la faible fréquence des crises et de la nécessité d'une hospitalisation », indique le rapport.

Pour résoudre ce défi particulier, les chercheurs ont optimisé un algorithme de recyclage sans tir permettant à un modèle d'IA pré-entraîné de faire des prédictions précises sur des données invisibles sans avoir besoin de collecter les signaux de crise des patients, atteignant ainsi un taux de précision de plus de 98 %.

Avant utilisation, les patients doivent simplement porter l'appareil pendant deux minutes dans leur état naturel, ce qui permet à l'appareil de reconnaître les caractéristiques individuelles du signal.

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Avec des améliorations supplémentaires dans le moteur d'extraction de fonctionnalités et le moteur d'apprentissage sur puce, la consommation moyenne d'énergie de reconnaissance de cette puce n'est que d'environ 0,07 microjoules, ce qui constitue la conception la plus économe en énergie de ce type au niveau international.

Le rapport officiel indique qu'il y a eu une amélioration de 10 pour cent en termes de précision et une réduction de la consommation d'énergie de plus de 90 pour cent par rapport à une autre puce présentée lors de la conférence de l'année dernière.

Lors d'une démonstration à l'ISSCC, les signaux EEG utilisateur en temps réel collectés à partir d'un dispositif portable d'interface cerveau-ordinateur ont été transmis à la carte de test via Bluetooth. La puce a été reconfigurée pour identifier des commandes de moteur imaginaires, permettant de contrôler le mouvement d'un robot pour avancer, s'arrêter ou reculer.