Microsoft dévoile un ordinateur optique analogique qui utilise des photons et des électrons pour traiter les données

Nous avons déjà signalé que certaines personnes pensaient que les transistors normaux pour la construction de PC pourraient atteindre les limites de la « loi de Moore » . Gordon Moore d’Intel, décédé plus tôt cette année, a affirmé que les transistors doubleraient sur un processeur tous les deux ans.

Aujourd’hui, Microsoft Research a révélé qu’il travaille depuis trois ans sur un ordinateur qui utilise des photons et des électrons, plutôt que des transistors, pour traiter les données. C’est ce qu’on appelle la machine itérative analogique (AIM), et dans un article de blog , il décrit comment il contournera la loi de Moore et comment il pourrait être utilisé pour aider à résoudre des problèmes spécifiques.

Microsoft dit :

L’informatique optique analogique implique donc la construction d’un système physique utilisant une combinaison de technologies analogiques – à la fois optiques et électroniques – régies par des équations qui capturent le calcul requis. Cela peut être très efficace pour des classes d’application spécifiques où les opérations linéaires et non linéaires sont dominantes. Dans les problèmes d’optimisation, trouver la solution optimale revient à découvrir une aiguille dans une botte de foin incroyablement vaste. L’équipe a développé un nouvel algorithme très efficace pour de telles tâches de recherche d’aiguilles. Fondamentalement, l’opération de base de l’algorithme consiste à effectuer des centaines de milliers, voire des millions de multiplications vecteur-matrice – les vecteurs représentent les variables du problème dont les valeurs doivent être déterminées tandis que la matrice code le problème lui-même.

Dans un autre article de blog , Microsoft affirme que Lee Braine de la société financière Barclays utilise la machine itérative analogique pour aider à résoudre le suivi de quantités massives de transactions d’argent en achats d’actions. Microsoft a déclaré :

Le problème est difficile à résoudre en raison du volume des transactions. Braine dit que ces transactions sont généralement décrites comme une livraison contre paiement. Un exemple simple est la livraison d’un titre pour un paiement en espèces – 100 actions d’une société pour 1 000 $. Le problème est que chaque transaction et chaque joueur est soumis à diverses contraintes, notamment la réglementation et les soldes disponibles.

Le montant de ces types de métiers est stupéfiant. Il a cité l’exemple d’une seule chambre de compensation, DTCC, dont les filiales ont traité des transactions d’une valeur de 2,5 quadrillions de dollars en 2022. (Un quadrillion équivaut à 1 000 billions.) Étant donné que les chambres de compensation sont utilisées par la plupart des grandes banques, la recherche a le potentiel de profiter au tout le système bancaire.

Barclays utilisera l’AIM de Microsoft dans le cadre d’un essai d’un an. Si cela réussit, l’utilisation de ce type d’ordinateur optique pourrait être utilisée dans d’autres types de tâches financières comme la détection des fraudes.