Lors du récent lancement de l’iPhone 15 par Apple, on m’a demandé quelle était la chose la plus importante qu’Apple annoncerait ce matin-là. Puisque cette demande est arrivée avant l’événement, j’ai simplement demandé à ces journalistes de surveiller de près ce qu’Apple fait avec le nouveau silicium.

En effet, la capacité d’Apple à créer ses propres processeurs et coprocesseurs lui permet de contrôler son propre destin. Plus important encore, cela permettra à Apple de fabriquer des puces personnalisées pour offrir de nouvelles fonctionnalités matérielles et logicielles plus puissantes qu’Apple pourra intégrer à ses produits à l’avenir.

Le nouveau GPU d’Apple permet des fonctionnalités d’appareil photo nouvelles et améliorées et offre de meilleures photos et vidéos utilisant la photographie informatique que n’importe quel smartphone sur le marché aujourd’hui. Le nouveau GPU peut exécuter des applications complexes, notamment des charges de travail de calcul de caméra. Par exemple, de nombreuses photographies informatiques intégrées à l’appareil exploitent le GPU. Cela aide dans les modes Apple Night et Portrait. Dans l’ensemble, le GPU constitue la refonte GPU la plus complète jamais réalisée par Apple.

Cependant, le processeur le plus important pour l’avenir d’Apple est les progrès réalisés dans son moteur neuronal, et je le considère, avec le nouveau GPU, comme la nouveauté la plus importante en matière de silicium à venir du lancement de l’iPhone 15.

Le Neural Engine est destiné à assembler des cœurs de calcul spécialisés sur les puces de silicium d’Apple ; Il accélère les algorithmes d’apprentissage automatique et peut être utilisé plus efficacement sur le matériel et les logiciels Apple.

Le moteur neuronal d’Apple utilise une approche différente de celle de ses concurrents. Il permet un traitement plus intégré de l’IA plutôt que de s’appuyer sur des solutions d’IA basées sur serveur. Cette méthodologie signifie que l’exécution de programmes d’IA sur l’appareil contribue à protéger les informations privées ou sensibles et réduit le temps nécessaire à l’envoi des données aux modèles d’IA dans le cloud. Cette stratégie offre également les avantages d’une latence plus faible.

Certains médias se sont plaints du retard d’Apple dans la course à l’IA, arguant que son manque de concurrents ChatGPT la désavantageait. Certaines rumeurs suggèrent qu’Apple pourrait disposer d’un chatbot alimenté par l’IA, et si cela est vrai, il s’appuiera fortement sur le moteur neuronal d’Apple.

Il est intéressant de noter que les travaux d’Apple dans le domaine de l’intelligence artificielle remontent à 1987. C’est à cette époque qu’Apple a introduit la technologie de l’intelligence artificielle. Navigateur de connaissances Un concept piloté par des algorithmes d’intelligence artificielle. En 1991, j’ai rencontré l’un des meilleurs ingénieurs d’Apple, Kai-Fu Lee. À cette époque, il travaillait sur la reconnaissance vocale basée sur l’IA et, comme vous le savez, Kai-Fu Lee est aujourd’hui l’un des meilleurs scientifiques en matière d’IA. Il a grandement influencé les premières recherches d’Apple sur l’IA. Il a également écrit l’un des livres les plus importants sur l’intelligence artificielle intitulé «Superpuissances de l’IA : la Chine, la Silicon Valley et le nouvel ordre mondial« .

Les recherches et algorithmes d’Apple en matière d’IA sont déjà déployés dans tous les produits et services d’Apple, même si Apple ne le rend pas plus explicite dans ses discours et ses promotions. Le moteur neuronal mis à jour présenté par Apple lors du lancement de l’iPhone 15 est la clé de l’utilisation de grands modèles de langage dans tous les produits Apple.

Ce serait une erreur de penser qu’Apple est en retard dans la course à l’IA. Essentiellement, Apple déploie l’IA sur tous les produits. Le moteur neuronal mis à jour démontre que l’IA est profondément intégrée aux architectures matérielles d’Apple et est conçue pour alimenter toutes ses applications et services.

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Une initiative soutenue par l’Agence spatiale européenne (ESA) utilise des données de navigation par satellite de haute qualité pour améliorer la précision des prévisions météorologiques. Les données sont fournies par les utilisateurs bénévoles de l’application CAMALIOT sur smartphones Android. Au moment d’écrire ces lignes, près de 13 000 utilisateurs ont téléchargé plus de 260 milliards de mesures, rassemblant ainsi un vaste ensemble de données couvrant le monde entier.

Ian McCallum dirige le groupe de recherche Nouveaux écosystèmes de données pour la durabilité (NODES) à l’Institut international d’analyse des systèmes appliqués (IIASA). « Nous avons des stations météorologiques permanentes, mais il y a des lacunes dans la couverture, donc l’idée avec ces données mobiles est de pouvoir combler ces lacunes », a-t-il déclaré à InsideGNSS.

Les systèmes GNSS (Global Navigation Satellite Systems) tels que le GPS et le système européen Galileo restent des technologies essentielles pour les applications actuelles de positionnement, de navigation et de synchronisation (PNT), mais peuvent également être utilisés pour détecter les perturbations atmosphériques. Lorsque les signaux des satellites GNSS sont transmis de l’espace à la surface de la Terre, ils sont modifiés, par exemple, par la quantité de vapeur d’eau présente dans l’air.

Les météorologues peuvent utiliser les signaux GNSS concernés avec des algorithmes d’apprentissage automatique pour améliorer les prévisions météorologiques. Les mêmes données peuvent également être utilisées pour améliorer les prévisions météorologiques spatiales, notamment sur des événements tels que des éruptions solaires susceptibles de perturber les systèmes de communication.

De meilleurs modèles, de meilleures prédictions

« Les modèles climatiques mondiaux sont utilisés pour générer vos prévisions météorologiques », a déclaré McCallum. « Par exemple, en Autriche, où je vis, ces modèles sont intégrés au système climatique autrichien, ce qui nous donne nos prévisions météorologiques nationales. Il existe de nombreux grands modèles mondiaux, et beaucoup d’entre eux fonctionnent au Royaume-Uni, par exemple. Les données que nous obtenons y sont désormais introduites par CAMALIOT, et c’est là que nous pouvons nous attendre à pouvoir générer des prévisions plus précises.

La version 2023 de CAMALIOT peut être téléchargée sur le Google Play Store. La dernière mise à jour permet aux utilisateurs de télécharger éventuellement des données de capteur supplémentaires depuis leurs smartphones, notamment des données relatives aux mouvements du téléphone, à la température ambiante, à la lumière, à la pression atmosphérique et à l’humidité relative. Les utilisateurs sont encouragés à collecter des données, autant que possible, à l’extérieur et avec une vue dégagée du ciel, ce qui améliore considérablement la fiabilité et l’utilité des données GNSS collectées.

CAMALIOT est financé dans le cadre du programme NAVISP de l’Agence spatiale européenne (ESA), qui soutient le développement de produits innovants et compétitifs dans le domaine de la navigation par satellite et d’autres domaines du positionnement, de la navigation et du timing (PNT). Parmi les collaborateurs de CAMALIOT figurent l’IIASA, l’ETH Zurich et bien sûr les dizaines de milliers de bénévoles qui utilisent l’application. McCallum a déclaré que son plan était de publier la nouvelle version 2 améliorée dans un avenir proche. « En attendant, nous continuons d’avancer », a-t-il déclaré. « Nous apprécions vraiment toutes les bonnes données que nous obtenons. »