Des chercheurs de l’Université de Pékin et du Centre d’innovation avancé de Pékin ont conçu un système analogique basé sur des mémoires résistives (RRAM) capable de résoudre rapidement et avec une grande précision des équations matricielles. Publié dans Nature Electronics, leur travail marque une avancée majeure dans le domaine de l’informatique analogique, traditionnellement limitée par sa sensibilité au bruit et sa précision inférieure à celle des systèmes numériques. Contrairement aux ordinateurs numériques qui manipulent des valeurs binaires discrètes (0 ou 1), les calculateurs analogiques traitent des grandeurs physiques comme les courants électriques pour représenter des variables mathématiques. Cette approche, bien que prometteuse pour certaines tâches, a longtemps souffert de limitations en précision. Zhong Sun, professeur adjoint à l’Université de Pékin et auteur principal de l’étude, explique que leur approche, baptisée « informatique analogique moderne », se concentre sur la résolution d’équations matricielles — notamment du type Ax = b — en utilisant des matrices de mémoires RRAM non volatiles, plutôt que des circuits CMOS classiques. Depuis 2017, Sun et son équipe ont développé plusieurs systèmes analogiques, mais leurs performances restaient insuffisantes pour des applications pratiques en raison de leur faible précision. À partir de 2022, ils se sont fixé pour objectif de combler ce fossé. Leur solution repose sur une combinaison innovante : un circuit d’inversion matricielle à faible précision, initialement conçu en 2019 lors d’un post-doctorat à Politecnico di Milano, est couplé à une multiplication matrice-vecteur à haute précision obtenue par une technique de découpage binaire (bit slicing) sur plusieurs阵列 RRAM. Cette architecture hybride permet une itération rapide de correction : le circuit d’inversion fournit une estimation initiale, puis la multiplication haute précision détermine la direction et l’amplitude des ajustements nécessaires. Ce processus converge bien plus vite que les algorithmes classiques basés sur la descente de gradient. Les chercheurs ont testé leur système sur un circuit 8×8, capable de résoudre des équations matricielles jusqu’à 16×16, puis progressivement des systèmes plus grands comme 32×32, démontrant ainsi une bonne scalabilité. Le système atteint une précision de 24 bits en virgule fixe, comparable au standard FP32 utilisé dans les calculs numériques modernes. Selon Sun, cette démonstration constitue une avancée fondamentale : elle prouve qu’un calcul matriciel entièrement analogique peut rivaliser en précision avec les systèmes numériques tout en étant plus rapide. L’objectif futur est de développer des circuits plus grands intégrés sur une seule puce, combinant inverting et multiplication matricielle dans une plateforme monolithique. Cette technologie pourrait révolutionner des domaines exigeants en calcul intensif, tels que les communications sans fil, l’intelligence artificielle ou le traitement du signal. L’innovation ouvre la voie à une nouvelle génération d’ordinateurs analogiques, précis, économes en énergie et adaptés aux applications spécifiques.