Des chercheurs du Massachusetts Institute of Technology (MIT) ont développé une nouvelle puce nommée Gleanmer, capable de générer des cartes tridimensionnelles en temps réel avec une consommation énergétique extrêmement faible. Présentée récemment lors du symposium IEEE sur les circuits intégrés à très grande échelle, cette solution répond à un défi majeur de lrobotique embarquée : permettre à des dispositifs à batterie limitée de naviguer et de comprendre leur environnement sans épuiser rapidement leur énergie. Linnovation repose sur une approche de coconception combinant un algorithme optimisé et une architecture matérielle dédiée. Les systèmes classiques de cartographie 3D utilisent généralement des voxels, des cubes numériques qui occupent beaucoup de mémoire et nécessitent de multiples passages pour ajuster la représentation des obstacles. Léquipe du MIT remplace cette méthode par des représentations ellipsoïdales appelées Gaussiens. Cette géométrie flexible épouse plus naturellement les surfaces courbes et capture à la fois les obstacles et les espaces libres avec un nombre de données considérablement réduit. Pour minimiser la charge de calcul, les chercheurs ont mis au point un processus en un seul passage. Au lieu de stocker intégralement les images capturées par les capteurs, la puce analyse uniquement les pixels adjacents et fusionne directement les Gaussiens qui se chevauchent. Cette logique est soutenue par une mémoire interne ultra-rapide conservée à proximité immédiate des unités de traitement. En évitant les transferts vers une mémoire externe, le système supprime les goulets dénergie habituels des calculateurs embarqués. Les essais confirment que Gleanmer ne consomme quenviron six milliwatts, soit environ deux pour cent de la puissance requise par les meilleures puces actuelles pour la cartographie. En réutilisant efficacement ces représentations compactes pour planifier des trajectoires, un robot peut réduire sa dépense énergétique globale de vingt pour cent. La puce a démontré sa capacité à reconstruire en temps réel des environnements variés et peut fonctionner directement avec le flux vidéo dun smartphone standard. Co-développée sous la direction des professeurs Vivienne Sze et Sertac Karaman, avec les contributions principales des doctorants Zih-Sing Fu et Peter Zhi Xuan Li, cette technologie comble une lacune critique pour les systèmes autonomes de petite taille. Ses applications sont immédiates, notamment pour les drones miniatures inspectant des conduits HVAC ou des pipelines, ainsi que pour les lunettes de réalité augmentée légères destinées à la formation médicale ou à lAssemblage technique. Les chercheurs prévoient désormais de rapprocher les unités de calcul des capteurs pour pousser plus loin lefficacité énergétique. Ils exploreront également lutilisation des Gaussiens pour aider lintelligence artificielle à raisonner plus rapidement sur des schémas techniques complexes. En rendant la cartographie 3D précise et instantanée accessible sur un circuit tientenable, Gleanmer pose les fondations dune nouvelle ère dautonomie pour la robotique légère et les dispositifs portables intelligents.