Si l’écran et le processeur de nos appareils électroniques sont souvent considérés comme les composants les plus gourmands en ressource, il ne faut pas minimiser la responsabilité du transfert de données. Qu’il s’effectue d’un appareil à un autre ou sur le cloud, ce dernier consomme un volume considérable d’énergie.
Une équipe scientifique de l'Université Nationale de Singapour (NUS) a mis au point une technique innovante qui promet de réduire jusqu'à 80 % la quantité d'énergie consommée pendant ces transferts de data. Une optimisation qui permettrait de quintupler la durée de vie des batteries actuelles.
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Pour obtenir ce résultat, les chercheurs ajustent l’amplitude des signaux transmis en temps réel au processeur et à l’écran de l’appareil. Si ces derniers considèrent que l’attention de l’utilisateur est passive, alors la qualité d’image ou la puissance des tâches en cours diminuent. Si l’utilisateur fait preuve de concentration, ces tâches sont définies comme critiques et concentrent tout le potentiel de l’appareil.
Souriez, vous êtes filmé (pour la bonne cause)
L'exemple fourni par l'équipe universitaire est celui d'un consommateur de streaming vidéo sur mobile. Là où un smartphone lambda activera le mode économie d’énergie à moins de 20% d’autonomie, ce en diminuant la luminosité de l’écran, le nouveau système captera en complément le regard de l’utilisateur. Si celui-ci est détourné ou absent, alors la résolution de la vidéo est portée à son minimum.
Des scénarii similaires seraient également applicables sur des supports plus puissants (et donc voraces en énergie) tels que les ordinateurs portables ou les serveurs NAS. L’objectif déclaré de ce programme de recherche est de mettre en place « un nouveau type de caméras intelligentes à faible consommation d’énergie, qui pourraient fonctionner à partir d’énergies renouvelables - par exemple via une cellule solaire de quelques centimètres ». Ce système de vision artificielle intégrale aurait dès lors la capacité de reproduire le système de vision humain en continu.
Nous ne savons pas encore quand cette technologie sera déployée pour des cas d'utilisation plus pratiques. A noter que TSMC - qui fabrique des puces pour AMD, Nvidia et Qualcomm - soutient activement le projet, et pourrait rendre celui-ci effectif bien plus rapidement qu’imaginé.
