Construire un ordinateur qui résout des problèmes pratiques à la vitesse de la lumière

Il y a un vieux dicton : quand le seul outil dont on dispose est un marteau, chaque problème ressemble à un clou.

Parfois appelée « la loi de l’instrument », cette idée du marteau et du clou est un piège courant dans la recherche ; Lorsque vous n'êtes pas disposé à remettre en question vos propres méthodes, vous risquez de manquer une opportunité d'apprentissage et d'impact.

Pour un groupe multidisciplinaire de chercheurs du Microsoft Research Lab de Cambridge, au Royaume-Uni, la mission était de construire un nouveau type d'ordinateur capable de transcender les limites des systèmes binaires pour résoudre rapidement des problèmes complexes. Mais la volonté d’aborder de grandes questions telles que « Quelle est la nature de cet outil que nous concevons ? » » et « Quel est le « clou » que nous pouvons enfoncer avec ? a été la clé du succès dans la construction d’un ordinateur capable de résoudre des problèmes pratiques à la vitesse de la lumière.

Pour commencer, ils ont construit le premier ordinateur optique à 8 variables de ce type. L'ordinateur utilise différentes intensités de lumière pour calculer au même endroit où les informations sont stockées. Les chercheurs ont appelé l’appareil qu’ils ont construit AIM, pour Analog Iterative Machine.

"Il arrive toujours que si l'on réalise des avancées technologiques, au début, on ne sait pas vraiment comment les utiliser dans la pratique", explique Christos Gkantsidis, l'un des trois principaux chercheurs du projet. Il rappelait comment ils espéraient à l'origine utiliser AIM comme outil pour accélérer l'apprentissage automatique. "Il y a quelques recherches pour déterminer quels problèmes pratiques leur conviennent le mieux."

Il y a environ trois ans, ils ont essayé d’utiliser AIM pour résoudre un type de problème mathématique particulièrement épineux mais important : l’optimisation. Ils ont rapidement réalisé que ce nouveau dispositif avait le potentiel de dépasser largement la vitesse et la capacité des systèmes binaires utilisés dans les ordinateurs classiques pour résoudre ces problèmes d'optimisation.

« Fondamentalement, l'optimisation régit le monde tel que nous le connaissons », explique Gkantsidis. Les problèmes d'optimisation sont à la base de nombreuses structures parmi les plus importantes de la société, parmi lesquelles : les banques et la finance, la santé, la logistique et l'industrie manufacturière.

La promesse de ce nouvel ordinateur a conduit à un accord de recherche d'un an avec Barclays Bank PLC pour étudier la possibilité de l'utiliser pour résoudre un problème réel : la manière dont les lots de transactions sont réglés dans les chambres de compensation utilisées par la plupart des banques. Le nombre de transactions se compte quotidiennement en centaines de milliers. Comme la plupart des problèmes d’optimisation, c’est l’ampleur même qui déjoue la capacité des ordinateurs binaires à le résoudre.

"En fait, il faudrait toute la vie de l'univers pour évaluer toutes les options possibles", explique Lee Braine, directeur général et ingénieur distingué du bureau technologique de Barclays. Actuellement, dit-il, divers raccourcis informatiques et mathématiques sont utilisés pour effectuer une estimation sophistiquée de la manière la plus efficace de régler des lots de dizaines de milliers de transactions.

L’équipe AIM avait déjà exécuté ce qu’elle appelle une « version jouet » du problème de règlement des transactions posé par Braine, et l’ordinateur optique l’a résolu avec une précision de 100 % à chaque fois. Un effort de recherche antérieur visant à résoudre le même problème à l’aide d’une technologie différente n’atteignait son objectif que dans environ 50 % des cas.

C'est très excitant de participer à quelque chose qui a le potentiel de créer un changement innovant.

Braine est lui-même un informaticien qui a effectué des recherches approfondies sur l'optimisation. Aujourd'hui, lui et l'équipe Microsoft ont commencé à concevoir une version à plus grande échelle du problème en utilisant davantage de données et de variables. Ils espèrent le tester sur une version améliorée d’AIM plus tard cet été. Braine affirme que travailler avec l'équipe AIM de Microsoft est une opportunité unique. « C'est très excitant de participer à quelque chose qui a le potentiel de créer un changement innovant », dit-il. « Être à la pointe de ce qui est possible. »

En 1965, l’ingénieur (et fondateur d’Intel) Gordon Moore prédisait que le nombre de transistors dans un circuit intégré doublerait chaque année. Il a ensuite modifié sa prévision et l'a fixé à tous les deux ans, et pendant des décennies, la capacité des ordinateurs a augmenté à peu près à ce rythme, devenant progressivement plus rapide et plus petite, sans pour autant devenir plus coûteuse. Mais au cours de la dernière décennie, la tendance s’est stabilisée. Dans le même temps, la demande en capacité et en vitesse de calcul n’a fait qu’augmenter.