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Lors du Huawei Global Analyst Summit 2021, le directeur du conseil d’administration et président de l’Institut de recherche stratégique de Huawei, William Xu, a partagé la vision de l’entreprise pour un monde intelligent en 2030, mettant en évidence les neuf défis technologiques et les orientations de recherche qui contribueront à sa réalisation. La clé de cette vision est une plus grande collaboration entre les industries, les universités et les instituts de recherche, ainsi qu’une approche ouverte, inclusive et collaborative de l’innovation qui libère tout le potentiel de la créativité humaine pour relever les défis auxquels nous sommes tous confrontés.
Nous avons tous vécu une année difficile, confrontée à de nombreux nouveaux défis en raison de la pandémie et de l’antimondialisation. Aujourd’hui, nous regardons le début d’une nouvelle décennie qui apportera de nombreuses incertitudes et opportunités nouvelles. L’industrie des TIC sera également confrontée à de nouveaux défis et devra faire de nouvelles percées.
La population et l’énergie sous-tendent le bien-être de notre société
Un rapport de l’ONU montre que d’ici 2030, le la population mondiale atteindra 8,6 milliards, dont plus de 12% auront 65 ans ou plus. Le pourcentage de personnes âgées de 25 ans ou moins diminue également. Le vieillissement des populations et les pénuries de main-d’œuvre entravent le progrès social. Il y a un besoin croissant de solutions qui non seulement prolongent la vie, mais améliorent également la qualité de vie et garantissent la dignité pendant les soins de fin de vie.
La consommation mondiale d’énergie croît simultanément à un taux annuel de 1,7%. La consommation d’énergie a été multipliée par 22 depuis le 18e siècle. Actuellement, 85% de l’énergie provient de combustibles fossiles. La durabilité énergétique est un défi de taille auquel nous sommes tous confrontés.
La voie de la durabilité: à faible émission de carbone, électrique et intelligente
L’énergie à faible émission de carbone, l’électrification plus large des industries et l’intelligence représentent la voie vers la durabilité.
D’ici 2030, plus de 50% de toute l’énergie proviendra de sources renouvelables, plus de 50% des voitures vendues seront électriques et plus de 18% des foyers seront équipés de robots intelligents. En responsabilisant un large éventail d’industries, Les TIC ont le potentiel de réduire les émissions mondiales de carbone de 20% au cours de la prochaine décennie.
Nous avons de nombreuses attentes pour l’avenir qui nous obligeront à transcender nos limites.
Nous espérons pouvoir dépasser les limites biologiques de la perception. Maintenant, les caméras de téléphone ont atteint un zoom 100x, mais il y a toujours un énorme écart entre les capacités de la caméra et ce que nous voyons les animaux réaliser dans le monde naturel. Par exemple, les araignées sont bien meilleures pour détecter les contours des objets et des mouvements, et nous pouvons apprendre d’eux pour développer des caméras qui répondent aux exigences de la conduite autonome.
Nous espérons pouvoir aller au-delà de l’intelligence biologique en développant de nouvelles technologies informatiques. Bien que nous ayons maintenant de nombreuses applications d’IA, les réseaux de neurones profonds sont difficiles à former et consomment de grandes quantités d’énergie. Ils ne peuvent pas remplir des fonctions aussi efficacement que le cerveau des fourmis. Le cerveau d’une fourmi ne consomme que 0,2 mW d’énergie, mais peut traiter de nombreuses activités, comme la nidification, la socialisation, la lutte et l’alimentation des pucerons. Je pense que nous pouvons apprendre de telles créatures pour développer IA en commençant par développer l’intelligence dans des scénarios simples.
Nous espérons transcender les limites physiques pour vivre des expériences vraiment immersives. Les réseaux 5G existants sont loin de pouvoir offrir de telles expériences. Nous devons donc offrir des vitesses de réseau plus rapides et une latence plus faible pour communication holographique grandeur nature.
Nous espérons également pouvoir élargir nos horizons en développant mésoscopique dispositifs. Les scientifiques utilisent l’informatique pour réaliser la conception et l’assemblage au niveau des molécules et des atomes afin d’améliorer considérablement les performances des puces et des composants.
Notre monde est construit autour de trois piliers – matière, énergie, et informations. Ensemble, ils déterminent le fonctionnement du monde. Et grâce à eux, nous pouvons déterminer les défis futurs auxquels nous serons confrontés. La matière est l’origine de l’existence; l’énergie entraîne le mouvement; et les informations déterminent les connexions.
D’ici 2030, il y aura des centaines de milliards de connexions dans le monde. Des vitesses haut débit de 10 Gbit / s seront disponibles pour chaque utilisateur. Nous verrons une multiplication par 100 de la puissance de calcul et de la capacité de stockage. Plus de 50% de l’énergie proviendra de sources renouvelables. Les technologies qui alimentent la production, la transmission, le traitement et l’utilisation de l’information et de l’énergie devront évoluer.
Sur la base de ces prévisions et hypothèses, je veux parler des défis que nous devrons relever et des orientations du développement au cours de la prochaine décennie.
Défi 1: définir la 5.5G pour prendre en charge des centaines de milliards de connexions diverses
Le premier défi consistera à connecter toutes choses. En plus de connecter les gens, nous devons également connecter un grand nombre de choses. Les demandes pour ces connexions seront très diverses.
Les trois cas d’utilisation définis par la 5G ne sont pas en mesure de prendre en charge certains des scénarios IoT les plus divers. Par exemple, les applications IoT industrielles nécessitent à la fois un nombre massif de connexions et une large bande passante de liaison montante. Ils ont donc besoin de l’Uplink Centric Broadband Communication (UCBC) – un scénario qui se situe entre eMBB et mMTC. Il existe un autre type d’applications qui nécessitent un ultra-large bande, une faible latence et une fiabilité élevée. Ils nécessitent une communication à large bande en temps réel (RTBC). C’est un scénario qui se situe entre eMBB et URLLC. La collaboration véhicule-route dans les véhicules connectés nécessite à la fois des capacités de communication et de détection. Nous avons donc besoin d’un autre nouveau scénario, la communication et la détection harmonisées (HCS).
La 5.5G doit couvrir ces trois nouveaux scénarios actuellement non couverts par la 5G: UCBC, RTBC et HCS. Ensemble, ils nous mèneront au-delà de la connexion de tout, permettant une connexion intelligente de tout.
Défi 2: l’optique à l’échelle nanométrique pour une augmentation exponentielle de la capacité de la fibre
Le défi qui entrave la connectivité 5G résidera dans la quantité de nos connexions, tandis que le défi qui entrave la connectivité fibre résidera dans la capacité de la fibre. Aujourd’hui, une seule fibre peut prendre en charge simultanément 1 million de flux vidéo 4K. En 2030, il devra être en mesure d’accompagner 1 million de personnes interagissant en réalité mixte. Cela signifie que, pour que la capacité d’une seule fibre dépasse 100 Tbps, elle devra être multipliée par dix.
D’abord, nous devrons travailler sur des lasers émetteurs-récepteurs optiques et utiliser des composants à forte modulation pour doubler ou tripler les débits en bauds. De nouveaux codages et algorithmes de modulation seront nécessaires pour multiplier la capacité. Les modulateurs à bande passante élevée à couche mince seront la voie à suivre.
Deuxième, nous devons développer de nouveaux amplificateurs optiques à large fréquence et à faible bruit qui prennent en charge le contrôle manuel pour des transmissions fiables et ultra-long-courrier. La technologie clé sera l’amplification optique qui nous rapproche de la limite quantique.
La troisième, nous devrons étudier les commandes dynamiques des réseaux optiques et transformer le réseau WDM en un système synchrone pour améliorer les fonctionnalités anti-interférences et utiliser efficacement les ressources optiques grâce à l’informatique. La technologie clé sera les peignes de fréquences optiques à micro-cavités.
À plus long terme, nous devrons également rechercher de nouveaux systèmes de fibre et optiques tels que le multiplexage par division spatiale (SDM) pour multiplier par 100 la capacité d’une seule fibre.
Défi 3: Optimiser les protocoles réseau pour connecter tout
Aujourd’hui, nos réseaux primaires peuvent prendre en charge des dizaines de milliards de connexions de consommateurs. D’ici 2030, ils devront soutenir des milliers de milliards de connexions industrielles. Cela apportera trois obstacles majeurs aux protocoles réseau.
Le premier sera la réalisation de réseaux déterministes. Ces réseaux nécessitent une latence déterministe garantie. Nous devons utiliser de nouvelles théories et protocoles de calcul de réseau pour transformer la latence de réseau au meilleur effort dont nous disposons aujourd’hui en une latence déterministe qui peut être calculée à l’avance.
Le deuxième obstacle sera la sécurité. Lorsque tout est connecté, les systèmes de sécurité seront confrontés à de sérieux défis. Un grand nombre d’appareils tels que les drones, les caméras, les appareils informatiques de pointe et les capteurs présenteront tous de nouveaux risques pour la sécurité. Le moment est venu de développer des cadres et des protocoles de sécurité intrinsèques de bout en bout.
Le troisième obstacle auquel nous serons confrontés est la flexibilité. Au fur et à mesure que la variété des exigences de l’industrie augmente, certaines nécessiteront des adresses IP plus longues, tandis que d’autres nécessiteront des adresses plus courtes. Pour résoudre ce problème, nous devrons étendre les adresses IP avec des longueurs fixes et développer de nouveaux protocoles Internet offrant une flexibilité sémantique et syntaxique.
Défi 4: une puissance de calcul avancée suffisamment puissante pour le monde intelligent
Si la connectivité détermine l’étendue du monde intelligent, l’informatique déterminera sa profondeur.
En 2030, la demande de puissance de calcul sera multipliée par 100. Dans le passé, nous voyions les performances du processeur monocœur augmenter d’environ 50% chaque année. Mais maintenant, ce taux est tombé à 10%. Nous constatons également que l’informatique à usage général est très inefficace dans certains domaines. Fournir une puissance de calcul suffisamment avancée sera un défi de taille.
Premièrement, nous devons faire passer l’informatique numérique de l’informatique générale à l’informatique spéciale, puis à l’informatique hétérogène. qui permet la coexistence de plusieurs architectures informatiques telles que les processeurs, les GPU et les xPU.
Deuxièmement, nous devrons tirer parti des avantages de l’informatique analogique dans des domaines spécifiques. Le calcul photonique sera utilisé dans des domaines tels que le traitement du signal, l’optimisation combinatoire et l’apprentissage automatique. En particulier, le calcul photonique a un énorme potentiel d’application dans le MIMO massif et la communication optique.
Défi 5: Extraire des connaissances à partir de données massives pour des percées dans l’IA industrielle
Le monde intelligent ne sera pas possible sans l’IA, le prochain défi concerne donc la fragmentation des applications d’IA et la fiabilité de l’IA.
Nous pensons que la clé pour résoudre le problème de la fragmentation sera de développer des modèles d’IA à usage général. Les systèmes d’IA à usage général peuvent être obtenus en utilisant de grandes quantités de données non étiquetées et des modèles plus grands, et en passant d’un apprentissage supervisé à un apprentissage auto-supervisé. Il sera essentiel de faire des percées dans ces domaines.
De plus, nous devons rapprocher l’IA et l’informatique scientifique. Cela aidera également à lutter contre la fragmentation des applications d’IA. L’IA apportera de nouvelles approches, méthodes et outils pour le calcul scientifique, tandis qu’un système de calcul scientifique rigoureux contribuera à rendre l’IA beaucoup plus explicable.
La fiabilité de l’IA est notre objectif à long terme. Elle est particulièrement importante dans les domaines clés liés aux questions de vie ou de mort, comme la conduite autonome, où nous devons relever des défis redoutables allant de la pertinence à la causalité.
Défi 6: aller au-delà de l’architecture von Neumann pour des systèmes de stockage 100 fois plus denses
Le sixième défi dont je veux parler est le stockage.
La capacité de stockage et les performances seront deux problèmes à résoudre pour les futurs systèmes de stockage.
Premièrement, nous avons besoin d’une capacité de stockage beaucoup plus élevée. La densité de capacité devra être 100 fois plus élevée que ce que nous avons actuellement. Les supports de stockage existants ne peuvent pas atteindre ce niveau de densité de capacité en raison des restrictions de processus et de consommation d’énergie. Pour surmonter cet obstacle de capacité, nous aurons besoin de percées dans les nouvelles technologies, y compris les technologies de calcul en mémoire à grande capacité et à faible latence, les technologies multimédias à très grande capacité telles que le stockage ADN et le stockage optique haute dimension, et le stockage ultra-grand. modèles spatiaux et technologies de codage.
Deuxièmement, nous aurons également besoin de performances de stockage considérablement améliorées. À mesure que la bande passante d’accès aux données des systèmes de stockage passe de TB à PB et que la latence d’accès passe de quelques millisecondes à microsecondes, nous aurons besoin d’une densité de performances multipliée par 100 par rapport à ce que nous avons aujourd’hui. Sous l’architecture von Neumann, les données doivent être transmises entre les processeurs, la mémoire et les supports de stockage. Les bandes passantes PCIe et DDR dont nous disposons actuellement ne pourront pas suivre la croissance des performances du réseau. Pour briser ce mur de performances, nous devrons dépasser l’architecture von Neumann et passer du stockage centré sur le processeur au stockage centré sur la mémoire et les données. Nous devrons également nous concentrer davantage sur la migration informatique plutôt que sur la migration des données.
Défi 7: Combiner l’informatique et la détection pour une expérience multimodale en hyper-réalité
Le défi numéro sept est de créer une expérience utilisateur inspirée qui fera partie intégrante du monde intelligent. Ce type d’hyper-réalité deviendra une vraie réalité d’ici 2030.
Les expériences d’hyper-réalité peuvent être réalisées lorsque le monde virtuel est parfaitement intégré au monde physique et lorsque le monde virtuel peut percevoir et rendre avec précision le monde physique tout en comprenant l’intention de l’utilisateur dans la réalité mixte.
L’audition, la vision, le toucher et l’odorat doivent tous être intégrés pour permettre des interactions multimodales entre les individus et des centaines d’appareils de périphérie.
Pour atteindre cet objectif, l’environnement utilisateur intégré doit fonctionner comme un super ordinateur. Des capteurs multimodaux sont nécessaires pour collecter et transmettre le langage, le toucher, la perception de la lumière, les neurones et d’autres types d’informations, ainsi que pour percevoir l’intention de l’utilisateur. Des technologies telles que la 3D à l’œil nu, la projection holographique, les lentilles de contact AR, l’odeur numérique et le toucher numérique seront nécessaires pour afficher ces informations aux utilisateurs.
Défi 8: Permettre une auto-surveillance continue pour une gestion de la santé plus proactive
Une population vieillissante entraînera une augmentation des maladies chroniques et 85% des décès sont actuellement attribués à des maladies chroniques.
Le traitement des maladies chroniques nécessite une surveillance en temps réel. Cela nécessitera à son tour des appareils portables de qualité médicale pour réaliser une surveillance non invasive de la glycémie et une surveillance continue de la pression artérielle et de l’ECG. Par exemple, les capteurs optiques peuvent fournir des ondes pulsées plus précises que les capteurs PPG. Ils peuvent également offrir des données de meilleure qualité pour la modélisation et les algorithmes de la pression artérielle. Nous devrions envisager de créer une plate-forme complète de big data de santé personnelle basée sur des services cloud et des technologies d’IA pour permettre une gestion proactive de la santé. Grâce à la prise en charge des interfaces cerveau-ordinateur, des interfaces sEMG et des robots portables, nous pouvons donner aux personnes âgées la capacité de gérer leur propre santé de manière proactive.
Défi 9: Un Internet de l’énergie intelligent pour la production, le stockage et la consommation d’électricité plus verte
Les nouveaux objectifs de neutralité carbone et de pics d’émissions ont accéléré une transformation globale vers de nouvelles énergies. Mais cette transformation apporte également de nouveaux défis dans les domaines de la production d’électricité, du stockage d’énergie et de la consommation d’électricité.
Les systèmes de production d’électricité se sont rapprochés de plus en plus des utilisateurs individuels à mesure que la production centralisée s’est transformée en production distribuée. Dans le passé, seule la consommation se produisait au niveau de l’utilisateur. À l’avenir, la production d’électricité se fera également sur place. Cependant, avant que cela ne puisse se produire, il faudra davantage de codes énergétiques bidirectionnels et le réseau électrique devra ressembler davantage à un Internet. L’électricité produite à partir de nouvelles sources d’énergie est une ressource intermittente plus volatile, en raison de la nature complémentaire des systèmes multi-énergies. D’énormes défis doivent être résolus avant qu’une nouvelle énergie ne devienne une source d’énergie primaire.
Alors que nous n’avions principalement à nous soucier de la production et de la consommation que par le passé, la nouvelle énergie rend les systèmes tampons de stockage d’énergie tout aussi critiques. Nous ne générerons plus simplement instantanément la quantité d’électricité nécessaire pour simplement répondre à la demande des utilisateurs. Cela rendra nos réseaux énergétiques beaucoup plus complexes. Nous devons trouver comment stocker de grandes quantités d’énergie à faible coût et sans émissions de carbone, et comment maximiser l’utilisation de l’électricité verte grâce à une planification intelligente.
Pour la consommation d’énergie, nous devons promouvoir une énergie intelligente intégrée pour construire des systèmes de gestion de l’énergie pour les ménages, les bâtiments et les usines, et pour créer des communautés, des campus et des villes zéro carbone.
Un Internet de l’énergie intelligent doit être construit pour parvenir à la production, au stockage et à la consommation d’électricité verte. Cela exigera des progrès dans plusieurs technologies clés.
Le premier concernera les technologies de gestion. Des technologies telles que le big data, l’IA et le cloud doivent être intégrées à l’Internet de l’énergie pour parvenir à une gestion du watt basée sur les bits via un cloud énergétique et un réseau énergétique.
Le second concernera les technologies de contrôle. Les routeurs d’énergie basés sur l’électronique de puissance peuvent être utilisés pour construire des contrôleurs de réseau d’énergie intelligents qui réalisent un flux d’énergie bidirectionnel et une distribution d’énergie intelligente.
Le troisième concernera les technologies de stockage d’énergie. De nouvelles technologies de stockage d’énergie, y compris de nouveaux supports de stockage électrochimiques et d’hydrogène, doivent être développées pour de multiples scénarios afin de répondre à ces besoins croissants de stockage.
Le quatrième concernera les technologies électroniques de puissance. Des semi-conducteurs à large bande interdite, y compris SiC et diamant pour les applications moyenne et haute tension, et GaN pour les applications moyenne et basse tension seront nécessaires pour rendre les composants énergétiques plus efficaces et plus compacts.
Ce sont les neuf défis technologiques et les directions pour des recherches ultérieures que nous pensons cruciales sur la base de notre expérience dans le secteur des TIC. Ils représentent également ce que nous croyons nécessaire pour parvenir à un monde intelligent d’ici 2030: une connectivité plus forte, une informatique plus rapide et une énergie plus verte.
Surmonter les défis grâce à une approche ouverte, inclusive et collaborative de l’innovation
Nous devons mettre en commun la sagesse et les capacités d’innovation de tous pour continuer à stimuler le développement humain et relever les défis énormes auxquels nous sommes tous confrontés. Nous devons surmonter les défis en adoptant une approche ouverte, inclusive et collaborative de l’innovation. Les acteurs de l’industrie doivent collaborer étroitement avec les universités et les instituts de recherche, et informer et orienter la recherche scientifique en définissant des enjeux universels et industriels.
Les gens ont toujours imaginé ce que sera le futur. Mais avec la technologie, nous pouvons y arriver. Nous devons intégrer les défis industriels et la perspicacité académique, puis adopter une mentalité de capital-risque pour innover ensemble et construire le Monde intelligent de 2030.
En savoir plus sur Huawei et nos technologies sur notre site officiel.
Clause de non-responsabilité: Toutes les opinions et / ou opinions exprimées dans cet article par des auteurs ou contributeurs individuels sont leurs vues et / ou opinions personnelles et ne reflètent pas nécessairement les vues et / ou opinions de Huawei Technologies.
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