La 5G est 90% plus économe en énergie selon Nokia

Une étude réalisée par Nokia et Telefónica a révélé que les réseaux 5G sont jusqu’à 90% plus écoénergétiques que les réseaux traditionnels.

La recherche, qui a été menée sur une période de trois mois, s’est concentrée sur la consommation électrique des systèmes de réseau d’accès radio (RAN ou Radio Access Network) 5G de Nokia dans le réseau de Telefónica.

L’étude a utilisé les stations de base AirScale de Nokia et les systèmes d’antenne adaptative massive MIMO et combiné les lectures de consommation d’énergie réelle de la station de base sur site dans différents scénarios de charge de trafic, allant de 0% à 100%, ainsi qu’une surveillance à distance de la consommation d’énergie réelle via les systèmes de gestion du réseau. 

Le déploiement des réseaux 5G devrait faire augmenter considérablement le trafic, ce qui rend essentiel que l’énergie consommée n’augmente pas au même rythme.

Des tests approfondis ont examiné onze scénarios différents de charge de trafic prédéfinis qui mesuraient l’énergie consommée par Mbps en fonction de la répartition de la charge de trafic. Les résultats ont mis en évidence que la technologie 5G RAN est nettement plus efficace que les technologies existantes en ce qui concerne la consommation d’énergie par unité de trafic de données grâce à des fonctionnalités matérielles et logicielles qui aident à économiser l’énergie.

La 5G a été conçue pour transporter plus de bits de données par watt d’énergie, mais les réseaux nécessiteront des mesures supplémentaires pour améliorer l’efficacité énergétique et minimiser les émissions de CO2 qui seront générées par une augmentation exponentielle du trafic de données, déclare Nokia. Il existe plusieurs fonctionnalités d’économie d’énergie au niveau de la station de base radio et du réseau, telles que les fonctionnalités d’économie d’énergie 5G, les déploiements de petites cellules et une nouvelle architecture et protocoles 5G, qui peuvent être combinées pour améliorer considérablement l’efficacité énergétique des réseaux sans fil.

Nokia et Telefónica développent également une infrastructure de réseau d’énergie intelligente et des fonctionnalités d’économie d’énergie basées sur l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle.

«Notre plus grande contribution pour surmonter les défis mondiaux en matière de durabilité réside dans les solutions et la technologie que nous développons et fournissons. Nous accordons une grande importance à cela. La technologie de Nokia est conçue pour être économe en énergie pendant l’utilisation, mais elle nécessite également moins d’énergie lors de la fabrication. Cette étude importante montre comment les opérateurs mobiles peuvent compenser les gains énergétiques lors de leurs déploiements en les aidant à être plus respectueux de l’environnement tout en leur permettant de réaliser des économies de coûts significatives », a déclaré Tommi Uitto, président des réseaux mobiles chez Nokia.

source : electronique-eci.com

Le MIT annonce 10 technologies révolutionnaires en 2020

La revue Technologique du MIT a annoncé sa liste des « 10 technologies révolutionnaires » pour 2020, comprenant 10 avancées récentes qui, selon elle, «auront un grand impact sur nos vies».

Depuis 19 ans, dit la publication, cette liste a été un identificateur précoce des développements technologiques clés allant du CRISPR ou du Deep Learning, jusqu’au désormais célèbre « burger sans bœuf ». Les 10 technologies révolutionnaires de cette année vont de l’IA à l’informatique quantique en passant par la médecine et les soins de santé :

  1. Méga-constellations de satellites : nous pouvons désormais construire, lancer et exploiter des dizaines de milliers de satellites en orbite à un prix abordable.
  2. Molécules conçues par l’IA : les scientifiques ont utilisé l’IA pour découvrir des composés de type médicamenteux aux propriétés souhaitables.
  3. IA de poche : nous pouvons désormais exécuter de puissants algorithmes d’IA sur nos téléphones.
  4. Internet quantique : cette année, des chercheurs néerlandais réaliseront une connexion Internet quantique ultra-sécurisée entre Delft et La Haye.
  5. Attribution du changement climatique: pour la première fois, les chercheurs peuvent déterminer en toute confiance si le changement climatique est à l’origine d’un événement météorologique extrême spécifique tel qu’un ouragan, au lieu de simplement rendre ces événements plus fréquents en général.
  6. Médecine hyper-personnalisée : de nouveaux traitements sont désormais conçus pour traiter même les mutations génétiques propres à une seule personne.
  7. Médicaments anti-âge : les premiers médicaments qui traitent les maladies en ciblant un processus de vieillissement naturel dans le corps ont fait leurs preuves dans les tests humains.
  8. Suprématie quantique : Google a fourni la première preuve claire d’un ordinateur quantique surpassant un ordinateur classique.
  9. Monnaie numérique : la montée de la monnaie numérique – pas des crypto-monnaies, mais des versions numériques des monnaies nationales comme le renminbi chinois – menacera la capacité des gens à effectuer des transactions en privé ; il pourrait remettre en cause la domination américaine sur le système financier mondial.
  10. Confidentialité différentielle : cette technique mathématique de pointe mesure précisément comment la confidentialité d’un ensemble de données change lorsque du bruit est injecté. Déjà utilisé par les entreprises de technologie de consommation, il sera utilisé lors du recensement de 2020 pour protéger l’identité de 330 millions d’Américains.

« Notre liste annuelle est appréciée des personnes qui sont en veille technologique », explique Elizabeth Bramson-Boudreau, PDG et éditrice de la MIT Technology Review. « Nos journalistes et rédacteurs passent la majeure partie de l’année à considérer quelles technologies seront réellement qualifiées de percées de l’année. »
Cette année, en plus des articles écrits disponibles sur le site Web du magazine, les percées seront couvertes dans le premier épisode du nouveau podcast de la publication, Deep Tech. « 

Source : https://www.smart2zero.com/news/mit-announces-its-10-breakthrough-technologies-2020/

MIT Technology Review

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Nvidia présente une plateforme IA capable de converser en temps réel

La société de technologies électroniques Nvidia (Santa Clara, Californie), spécialisée dans les unités de traitement graphique (GPU), a annoncé des avancées décisives dans la compréhension du langage permettant une intelligence artificielle conversationnelle en temps réel.

La société Nvidia a annoncé que sa plate-forme d’IA (Intelligence Artificielle) était la première à pouvoir apprendre l’un des modèles des langages d’intelligence artificielle les plus avancés – BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) – en moins d’une heure et réaliser une inférence complète d’intelligence artificielle en un peu plus de 2 millisecondes. Un niveau de performance qui permet aux développeurs d’utiliser une compréhension linguistique de pointe pour des applications à grande échelle pouvant être mises à la disposition de centaines de millions de consommateurs à travers le monde.

Bien que les services d’IA conversationnels limités ne soient pas nouveaux, jusqu’à présent, il était extrêmement difficile pour les chatbots, les assistants personnels intelligents et les moteurs de recherche de fonctionner avec un niveau de compréhension humaine, en raison de l’incapacité de déployer des modèles d’IA extrêmement volumineux en temps réel. La société affirme avoir résolu ce problème en ajoutant des optimisations clés à sa plate-forme d’intelligence artificielle : atteindre des records de vitesse dans l’apprentissage et l’inférence en intelligence artificielle et construire le plus grand modèle linguistique du genre à ce jour.

« Les grands modèles linguistiques révolutionnent l’IA pour le langage naturel », déclare Bryan Catanzaro, vice-président de la recherche appliquée sur l’apprentissage approfondi chez Nvidia. « Ils nous aident à résoudre des problèmes linguistiques exceptionnellement difficiles, nous rapprochant ainsi de l’objectif de l’IA véritablement conversationnelle. Le travail novateur de Nvidia, accélérant ces modèles, permet aux organisations de créer de nouveaux services à la pointe de la technologie pouvant assister et émerveiller leurs clients de façon jamais imaginée auparavant. « 

La société affirme avoir optimisé sa plate-forme d’IA avec des optimisations clés qui ont abouti à trois nouveaux records dans la compréhension du langage naturel :

  • L’apprentissage le plus rapide : avec la version longue de BERT, l’un des modèles de langage d’intelligence artificielle les plus avancés au monde, un SuperPOD Nvidia DGX utilisant 92 systèmes Nvidia DGX-2H avec 1472 GPU Nvidia V100, le temps d’apprentissage typique de BERT-Large a été réduit de plusieurs jours à tout juste 53 minutes. De plus, Nvidia a aussi formé BERT-Large sur un seul système Nvidia DGX-2 en 2,8 jours – démontrant ainsi l’évolutivité des GPU Nvidia pour l’IA conversationnelle.
  • Inférence la plus rapide : en utilisant les GPU Nvidia T4 exécutant Nvidia TensorRT, Nvidia a réalisé l’inférence sur le jeu de données BERT-Base SQuAD en seulement 2,2 millisecondes – bien en deçà du seuil de traitement de 10 ms pour de nombreuses applications en temps réel, et une nette amélioration par rapport à 40 millisecondes mesurées
    Modèle le plus vaste : en se concentrant sur le besoin sans cesse croissant des développeurs pour des modèles plus volumineux, Nvidia Research a construit et formé le plus grand modèle de langage au monde basé sur Transformers, le module de technologie utilisé pour BERT et un nombre croissant d’autres modèles d’IA en langage naturel. Le modèle personnalisé de Nvidia, avec 8,3 milliards de paramètres, est 24 fois plus grand que BERT-Large.

La société a mis ses optimisations logicielles à la disposition des développeurs. Des optimisations continues pour accélérer la formation de BERT et de Transformer pour les GPU sur plusieurs frameworks sont disponibles gratuitement sur NGC, le hub de la société pour les logiciels accélérés. Le référentiel BERT GitHub de Nvidia offre le code permettant de reproduire les performances d’apprentissage sur nœud unique cité par la société, et il sera prochainement mis à jour avec les scripts nécessaires pour reproduire les chiffres de performances d’apprentissage à grande échelle cité plus haut.

Pour consulter le code de traitement du langage naturel (NLP) de l’équipe de Nvidia Research sur le projet Megatron, lancé par la société afin d’étudier les réseaux de plus d’un milliard basés sur Transformer, visitez le référentiel Megatron Language Model GitHub 

Source : https://www.electronique-eci.com/news/nvidia-presente-une-plateforme-ia-capable-de-converser-en-temps-reel

28 août 2019 //Par A Delapalisse