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

En 2022, Mercedes-Benz a fait ses preuves : un concept-car écoénergétique VISION EQXX a atteint une autonomie de plus de 1 200 kilomètres sur une seule charge. Son objectif initial était d'atteindre 1 000 kilomètres d'autonomie (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 l'attention se porte sur ses performances énergétiques, le Mercedes-Benz VISION EQXX est en réalité équipé d'une autre forme de calcul, le « calcul neuromorphique ». Mercedes-Benz est également devenu le premier constructeur automobile au monde à appliquer cette technologie à des modèles routiers homologués. À l'époque, Mercedes-Benz affirmait que cette technologie permettrait au VISION EQXX d'atteindre, voire de dépasser, les objectifs d'efficacité énergétique en endurance fixés par Mercedes-Benz dans des conditions routières réelles.

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 connectées ou des voitures connectées que nous utilisons aujourd'hui, leurs architectures informatiques relèvent toutes de l'architecture classique de von Neumann. Les unités de calcul et de stockage de cette architecture sont distinctes. Par exemple, lorsque nous analysons les configurations des ordinateurs et des téléphones portables, nous nous intéressons systématiquement aux modèles de processeur et de processeur graphique, au nombre de cœurs et à la fréquence principale, à la quantité de mémoire et de stockage disponible. Plus précisément, nous examinons 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 dans un grand restaurant : les ingrédients nécessitent de la main-d'œuvre pour être transportés de l'entrepôt au réfrigérateur en cuisine, puis sortis du réfrigérateur, transformés et dressés, puis livrés à la table du consommateur par les serveurs. Ce processus ne peut être interrompu, sinon les consommateurs risquent de mourir de faim.

L'architecture von Neumann existe depuis des décennies et est désormais très mature. Dans la plupart des cas, nous ne la jugeons pas inappropriée. En tant que consommateurs, nous sommes rarement « surmenés » à cause de cette architecture. En effet, 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 vidéo n'auraient pas développé de jeux avec suivi optique, car NVIDIA n'avait pas encore commercialisé 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. En raison de la longueur et de la complexité des processus et des besoins variés des clients, ils doivent s'approvisionner en ingrédients variés, embaucher des chefs renommés, former des serveurs et effectuer diverses tâches. Les coûts sont élevés, le personnel est complexe, les horaires de travail sont longs et le prix final pour les consommateurs est élevé.

C'est là le défaut de l'architecture von Neumann. Le plus flagrant est sa faible efficacité de calcul (entrepôt trop éloigné, réfrigérateur plein, chef en congé, serveur paresseux, porte de la cuisine trop étroite, etc., ce qui affecte l'efficacité du service) et sa forte consommation d'énergie (sureffectif, gestion complexe 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 consommerait entre 70 et 100 W. Cela ne représente pas une charge importante pour les nouvelles batteries, qui consomment des dizaines de degrés d'électricité et n'en consomment qu'un seul 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 atouts de l'architecture von Neumann résident dans l'importance qu'elle accorde à la précision logique et au calcul général, mais son efficacité est faible et sa consommation énergétique élevée. Le calcul neuromorphique, en revanche, est performant en reconnaissance de formes, perception, apprentissage et adaptation, et sa consommation énergétique est très faible.

Alors que la technologie de conduite intelligente entre dans l'ère du « bout-en-bout » et s'appuie sur des modèles de grande taille, notamment des modèles de langage visuel, les besoins en matière de reconnaissance de formes, de perception, d'apprentissage et d'adaptation sont de plus en plus importants. C'est pourquoi l'« informatique neuromorphique » a progressivement été valorisée par Mercedes-Benz et l'industrie, devenant une technologie prometteuse pour la 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 que dispositif 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, soit seulement deux petits pains cuits à la vapeur aux 100 kilomètres.

Du point de vue du fonctionnement du cerveau humain, au volant, bien que les capteurs (yeux et oreilles) soient constamment en activité et surveillent et écoutent dans toutes les directions, le cerveau humain n'est pas constamment tendu. Au contraire, il ajuste dynamiquement son état de fonctionnement en fonction de l'environnement extérieur. Sur une route encombrée de gros camions, le cerveau humain sera naturellement plus tendu, tandis que sur une autoroute dégagée et plate offrant une vue dégagée, les gens seront plus détendus.

En termes plus scientifiques, la transmission d'informations dans le cerveau humain repose sur des signaux pulsés entre les neurones et la transmission chimique des synapses, qui constituent le mode de communication fondamental du système nerveux. Ce mécanisme est piloté par des événements, comme les cellules ganglionnaires de la rétine, sensibles au mouvement, qui n'émettent des impulsions que lorsqu'un mouvement est détecté.

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

Le cœur de l'informatique neuromorphique est de simuler le fonctionnement du cerveau humain. L'information n'est pas codée numériquement, mais transmise par l'imitation de neurones et de synapses pour générer des « signaux d'impulsion ». La zone concernée n'est activée qu'en cas de besoin. Ce mécanisme d'« activation à la demande » élimine non seulement l'inconvénient de la lenteur des calculs des architectures informatiques traditionnelles, mais s'affranchit aussi fondamentalement des contraintes liées à une consommation énergétique élevée et continue. Les neurones et les synapses sont physiquement colocalisés, ce qui évite de lire en mémoire les informations du réseau neuronal à impulsions.

Le mécanisme d'attention du cerveau humain, tantôt détendu, tantôt tendu, peut également être comparé à un climatiseur à onduleur. À ses débuts, la climatisation fonctionnait à faible puissance et démarrait et s'arrêtait à pleine puissance à la température réglée, sans aucune considération pour les économies d'énergie. Un autocollant de consommation d'énergie à cinq niveaux prouvait ses efforts et sa persévérance.

Les climatiseurs intelligents à fréquence variable augmentent la puissance de refroidissement lorsque la température ambiante est élevée et au démarrage, puis la réduisent une fois la température réglée atteinte. Ils servent principalement à maintenir une température confortable. Ils permettent non seulement d'économiser de l'électricité, mais aussi de réduire les fluctuations de température, améliorant ainsi le confort du corps.

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'entente pour collaborer à la recherche dans le domaine de l'informatique neuromorphique. Cette recherche porte sur le développement d'algorithmes pour les systèmes avancés d'aide à la conduite. En imitant les fonctions du cerveau humain, l'informatique neuromorphique peut améliorer considérablement la puissance de calcul de l'IA, 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, et réagir plus rapidement même par faible visibilité. L'informatique neuromorphique devrait réduire de 90 % la consommation d'énergie nécessaire au traitement des données de conduite autonome par rapport aux systèmes existants. Cette 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 porte 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 l'image entière. Plus il y a de pixels, plus il y a d'informations, mais plus la puissance de calcul et la consommation d'énergie sont importantes. Les caméras neuromorphiques extraient des informations en fonction des modifications d'un petit nombre de pixels à haute luminosité de l'image (ces modifications sont appelées « événements »). Ce processus est plus rapide que l'analyse de l'image entière image par image, avec une latence bien moindre, et est donc plus sûr.

Bien entendu, dans le concept-car écoénergétique VISION EQXX, le principal domaine d'application de l'informatique neuromorphique est l'amélioration de la vitesse de réveil vocal (le temps de réponse est réduit de 200 à 20 millisecondes) et l'optimisation de l'interaction homme-machine. Son utilisation dans le domaine de la conduite intelligente est encore loin d'être achevée, car elle n'en est encore qu'au stade L2.

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