De la consommation d’énergie de niveau 5 à la consommation d’énergie de niveau 1, pourquoi « l’informatique neuromorphique » est-elle importante pour l’avenir de la conduite autonome ?

En 2022, Mercedes-Benz a fait jouer ses muscles : un concept-car économe en énergie VISION EQXX a atteint une autonomie de plus de 1 200 kilomètres avec une seule charge. Son objectif initial était d’atteindre une autonomie de 1 000 kilomètres (10 kilomètres par kilowattheure d’électricité). Au final, sur le circuit de Stuttgart, en Allemagne, à Silverstone, dans le Northamptonshire, il a atteint une efficacité énergétique de près de 12,1 kilomètres par kilowattheure d'électricité, soit une autonomie de 1 207 kilomètres avec 100 kilowattheures d'électricité.

L'année dernière, elle a établi un nouveau record de consommation d'énergie de seulement 7,4 kWh aux 100 kilomètres.

Alors que les gens se concentrent sur ses performances en matière d'efficacité énergétique, la Mercedes-Benz VISION EQXX est en fait équipée d'une autre forme de calcul, « l'informatique neuromorphique ». Mercedes-Benz est également devenu le premier constructeur automobile au monde à appliquer la technologie informatique neuromorphique aux modèles routiers légaux. À l'époque, Mercedes-Benz avait déclaré que cette technologie pouvait aider VISION EQXX à atteindre et à dépasser les objectifs d'efficacité énergétique d'endurance fixés par Mercedes-Benz dans des environnements routiers réels.

Pourquoi la conduite autonome a-t-elle besoin de « l’informatique neuromorphique » ?

Récemment, Mercedes-Benz a de nouveau évoqué cette technologie et a déclaré avoir entamé une coopération de recherche scientifique avec l'Université de Waterloo au Canada dans le domaine de l'informatique neuromorphique.

Qu’il s’agisse des ordinateurs, des téléphones portables, des montres intelligentes ou des voitures intelligentes que nous utilisons aujourd’hui, leurs architectures informatiques appartiennent toutes à l’architecture classique de von Neumann. Les unités de calcul et les unités de stockage de cette architecture sont séparées. Par exemple, lorsque nous regardons les configurations des ordinateurs et des téléphones portables, nous regardons toujours les modèles de CPU et de GPU, le nombre de cœurs et la fréquence principale, la quantité de mémoire et de stockage, et si nous sommes plus détaillés, nous regarderons la bande passante mémoire, les vitesses de lecture et d'écriture du stockage, etc.

Cela est dû au fait que dans l'architecture von Neumann, les informations sont sous forme codée numériquement, généralement binaire, et sont connectées à des unités de calcul et des mémoires indépendantes via un bus pour entrer des informations et sortir des résultats de calcul.

C'est comme un grand restaurant, où les ingrédients ont besoin de main-d'œuvre pour être transportés de l'entrepôt au réfrigérateur de la cuisine, puis sortis du réfrigérateur, traités et dressés, et livrés à la table du consommateur par les serveurs. Ce processus ne peut pas être interrompu, sinon les consommateurs assis à table auront faim.

L'architecture von Neumann existe depuis des décennies et est désormais très mature. Dans la plupart des scénarios, nous ne pensons pas que cela soit inapproprié. En tant que consommateurs, nous avons rarement « faim » à cause de cette architecture. Cela est dû au fait que les jeux, vidéos et logiciels bureautiques actuels sont conçus en fonction des goulots d’étranglement des performances du matériel existant. Il y a cinq ou six ans, les développeurs de jeux ne développaient pas de jeux à suivi optique car NVIDIA n'avait pas encore publié cette technologie.

Auparavant, les professionnels du cinéma et de la télévision ne produisaient pas de vidéos 8K car tout, depuis l’équipement de tournage jusqu’aux puces de décodage et à l’équipement de lecture, n’était pas prêt.

Prenons l’exemple des grands restaurants. Étant donné que les procédures de traitement sont longues, les processus sont compliqués et les besoins des clients sont divers, ils doivent s'approvisionner en divers ingrédients, embaucher des chefs célèbres, former des serveurs et effectuer diverses tâches. Le coût est élevé, le personnel est complexe, les heures de travail sont longues et le prix final pour les consommateurs n’est pas bon marché.

C’est le défaut de l’architecture von Neumann. Le plus évident est sa faible efficacité informatique (l'entrepôt est trop éloigné, le réfrigérateur est plein, le chef est en congé, le serveur est paresseux, la porte de la cuisine est trop étroite, etc., ce qui affectera l'efficacité du service des aliments) et sa consommation énergétique de fonctionnement élevée (trop de personnes, gestion difficile et coûts d'investissement élevés).

Bien sûr, la force de l'architecture von Neumann réside dans sa précision et son calcul général, tout comme un bon restaurant peut cuisiner une variété de plats, tous délicieux.

Cependant, si un client aime particulièrement manger du riz frit de Yangzhou et ne mange que du riz frit de Yangzhou, il peut naturellement se rendre au grand restaurant ci-dessus pour chaque repas, mais pour le client, le coût sera trop élevé.

Ce « riz frit de Yangzhou » peut être le calcul actuel de l'IA, ou plus précisément, le calcul de la conduite assistée par voiture et de la conduite autonome.

Selon les données fournies par Mercedes-Benz, si l'architecture von Neumann continue d'être utilisée pour les calculs de conduite intelligente, le niveau L2 actuel de conduite assistée a une consommation d'énergie comprise entre 70 et 100 W. Ce n’est pas un gros fardeau pour les nouvelles batteries énergétiques qui consomment des dizaines de degrés d’électricité et ne consomment qu’un degré d’électricité par jour.

Cependant, lorsqu'il s'agit de l'étape de conduite autonome avancée L4, cette consommation d'énergie peut atteindre 1 000 W à 3 000 W, ce qui réduira considérablement l'autonomie de la voiture.

Bien sûr, nous pouvons espérer des progrès dans la technologie des procédés de fabrication des semi-conducteurs, dans la technologie des batteries, etc., mais nous devons comprendre que la consommation d’énergie est multipliée par dix, voire par dizaines, entre les niveaux de conduite intelligente L2 et L4, tandis que la réduction de la consommation d’énergie induite par la technologie des semi-conducteurs est souvent de l’ordre de pourcentages à un ou deux chiffres.

L'industrie espère donc disposer d'une nouvelle forme d'informatique spécifiquement destinée au scénario de conduite autonome, qui est l'« informatique neuromorphique » mentionnée précédemment.

Comme mentionné précédemment, les points forts de l'architecture von Neumann résident dans l'accent mis sur la précision logique et le calcul général, mais son efficacité est faible et sa consommation d'énergie est élevée. L’informatique neuromorphique, en revanche, est efficace en matière de reconnaissance de formes, de perception, d’apprentissage et d’adaptation, et sa consommation d’énergie est très faible.

Alors que la technologie de conduite intelligente est entrée dans l’ère du bout en bout et s’appuie sur de grands modèles, en particulier l’implication de grands modèles de langage visuel, la demande de reconnaissance de formes, de perception, d’apprentissage et d’adaptation devient de plus en plus importante. C'est pourquoi « l'informatique neuromorphique » a progressivement été valorisée par Mercedes-Benz et l'industrie, devenant une technologie prometteuse pour parvenir à une conduite autonome de haut niveau.

Spécialement pour Mercedes-Benz, ils ont coopéré avec la société californienne d'intelligence artificielle BrainChip pour développer un système matériel et logiciel basé sur la puce neuromorphique Akida de BrainChip, et l'ont intégré dans le concept-car VISION EQXX.

Du niveau de consommation énergétique 5 au niveau de consommation énergétique 1, pourquoi « l’informatique neuromorphique » peut-elle être plus économe en énergie et plus sûre ?

En termes simples, « l’informatique neuromorphique » consiste à imiter le mécanisme du cerveau humain pour effectuer des calculs. En tant qu'appareil informatique de conduite autonome, le cerveau humain (sans rage au volant) présente les avantages d'une haute performance et d'une faible consommation d'énergie. La consommation électrique générale n'est que de 20 W, ce qui ne représente que deux petits pains cuits à la vapeur aux 100 kilomètres.

Du point de vue du mécanisme de fonctionnement du cerveau humain, lors de la conduite, bien que les capteurs (yeux et oreilles) fonctionnent toujours et gardent un œil sur toutes les directions et écoutent dans toutes les directions, le cerveau humain n'est pas toujours tendu. Au lieu de cela, il ajustera dynamiquement son état de fonctionnement en fonction de l'environnement externe. Sur une route bondée de gros camions, le cerveau humain sera naturellement plus tendu, tandis que sur une autoroute ouverte et plate avec une vue large, les gens seront plus détendus.

Pour le dire de manière plus scientifique, la transmission d’informations dans le cerveau humain repose sur des signaux d’impulsion entre les neurones et sur la transmission chimique au niveau des synapses, un mécanisme qui constitue la méthode de communication de base du système nerveux. Et ce mécanisme est piloté par les événements. Par exemple, les cellules ganglionnaires sensibles au mouvement dans la rétine ne déclenchent des impulsions que lorsqu'elles détectent un mouvement.

Mercedes-Benz a déclaré dans son article d'introduction technique :

Le cœur de l’informatique neuromorphique est de simuler le mécanisme de fonctionnement du cerveau humain. L'information n'est pas codée sous forme numérique, mais transmise en imitant les neurones et les synapses pour générer des « signaux d'impulsion ». Les zones concernées ne sont « éclairées » que lorsque cela est nécessaire. Ce mécanisme d'« activation à la demande » élimine non seulement l'inconvénient du calcul lent dans les architectures informatiques traditionnelles, mais brise également fondamentalement les limites d'une consommation d'énergie élevée et continue. Les neurones et les synapses sont physiquement colocalisés et intégrés, ce qui signifie que les informations du réseau neuronal à pointes n'ont pas besoin d'être lues à plusieurs reprises dans la mémoire.

Le mécanisme d’attention du cerveau humain, parfois détendu et parfois tendu, peut également être comparé à un « climatiseur à onduleur ». Aux débuts de la climatisation, elle fonctionnait à faible puissance et démarrait et s'arrêtait à pleine capacité à la température réglée sans tenir compte des économies d'énergie. Un autocollant de consommation d'énergie à cinq niveaux a prouvé ses efforts et sa persévérance.

Les climatiseurs intelligents à fréquence variable augmenteront la puissance de refroidissement lorsque la température ambiante est élevée et au début du démarrage, et réduiront la puissance une fois que la température atteint la valeur définie. Il est principalement utilisé pour maintenir une température confortable. Cela permet non seulement d'économiser de l'électricité, mais également de réduire les fluctuations de température, ce qui rend le corps plus confortable.

De même, l’informatique neuromorphique ne déclenche des calculs que lorsqu’elle reçoit des informations et reste inactive à d’autres moments, ce qui réduit considérablement la consommation d’énergie du traitement des données.

À ce stade, nous pouvons résumer certaines caractéristiques de l'informatique neuromorphique : fusion du stockage et de l'informatique, exécution d'instructions asynchrones pilotées par les événements plutôt que séquentielles, bonne reconnaissance de formes, perception, apprentissage et adaptation, et faible consommation d'énergie.

Sur le site officiel de Mercedes-Benz, Mercedes-Benz enregistre une série de collaborations et de progrès sur l'informatique neuromorphique :

Mercedes-Benz et l’Université de Waterloo ont signé un protocole d’accord pour collaborer à la recherche dans le domaine de l’informatique neuromorphique. La recherche se concentre sur le développement d’algorithmes pour les systèmes avancés d’assistance à la conduite. En simulant les fonctions du cerveau humain, l’informatique neuromorphique peut améliorer considérablement les capacités de calcul de l’intelligence artificielle, la rendant plus rapide et plus économe en énergie. Tout en maintenant l'autonomie du véhicule, les systèmes de sécurité peuvent mieux détecter les panneaux de signalisation, les voies et les objets, leur permettant de réagir plus rapidement même dans des conditions de faible visibilité. L’informatique neuromorphique a le potentiel de réduire de 90 % l’énergie nécessaire au traitement des données de conduite autonome par rapport aux systèmes existants. La collaboration avec l’Université de Waterloo complète une série de collaborations de recherche existantes chez Mercedes-Benz dans le domaine de l’informatique neuromorphique, dont l’une se concentre sur l’apprentissage neuromorphique de bout en bout pour la conduite autonome.

Mercedes-Benz travaille avec des partenaires pour évaluer comment l'informatique neuromorphique peut être utilisée pour optimiser le traitement des données radar dans les systèmes de conduite autonome.

Mercedes-Benz a également collaboré avec l'Université des sciences appliquées de Karlsruhe, et au cœur de ce travail se trouvent les caméras neuromorphiques, également appelées caméras basées sur les événements.

Cette série de travaux, en plus de réduire la consommation électrique des systèmes de conduite autonome de niveau L4 à 300 W, joue également un rôle plus important en matière de sécurité.

En raison des principes techniques de base, « l'informatique neuromorphique » a une vitesse de traitement plus rapide et une faible latence, qui est non seulement complétée par le centre de calcul, mais dépend également de la « caméra basée sur les événements (caméra neuromorphique) » mentionnée précédemment.

Les caméras traditionnelles capturent et analysent des images en analysant une image entière. Plus il y a de pixels, plus il y a d'informations, mais en même temps, plus la puissance de calcul et la consommation d'énergie sont nécessaires. Les caméras neuromorphiques extraient des informations en fonction des changements dans un petit nombre de pixels à haute luminosité dans l'image (ce changement est un « événement »). Ce processus est plus rapide que l’analyse de l’image entière image par image, avec beaucoup moins de latence, et est donc plus propice à la sécurité.

Bien entendu, dans le concept car d'efficacité énergétique VISION EQXX, le principal domaine de l'informatique neuromorphique est d'améliorer la vitesse de réveil vocal dans la voiture (la vitesse de réponse est réduite de 200 millisecondes à 20 millisecondes) et d'optimiser l'interaction homme-ordinateur. Il est encore loin d’être utilisé dans le domaine de la conduite intelligente, car il n’en est encore qu’au stade L2.

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