Un condensat de lumière apprend à dessiner des chiffres express
Les réseaux de neurones génératifs qui créent des images s'appuient généralement sur le hasard numérique. Mais une équipe de chercheurs a construit un système où le hasard naît non pas dans le code, mais dans une minuscule cavité optique contenant un colorant organique.
Ce condensat a été intégré dans un réseau antagoniste génératif (GAN). Une partie dessinait des chiffres, l'autre évaluait le résultat. Le condensat servait de source de perturbations aléatoires qui aidaient le réseau à ne pas se fixer sur un seul motif. Il s'est avéré que ce hasard « physique » fonctionne mieux que son équivalent numérique : les images sont plus nettes et plus variées. Des métriques évaluant la qualité et la similarité structurelle ont confirmé l'avantage. De plus, la cohérence spatiale des fluctuations dans le condensat ordonnait elle-même l'apprentissage, empêchant le réseau de surapprendre sur un seul exemple.
Ainsi, le condensat de polaritons est passé de curiosité de laboratoire à ressource de calcul. Il ne remplace pas l'ordinateur, mais lui ajoute une nouvelle dimension — physique.
Le condensat de polaritons apparaît à température ambiante — contrairement à de nombreux autres effets quantiques qui nécessitent un froid extrême.
L'idée d'utiliser un milieu physique pour le calcul rappelle les « nuages de calcul » des romans de China Miéville, où la matière elle-même exécute des algorithmes.