Le spectre est l'une des dimensions d'information les plus importantes de la lumière, souvent appelé « gène de la lumière » et « empreinte optique ». L'imagerie hyperspectrale permet d'acquérir simultanément des informations spectrales multidimensionnelles de la cible, constituant une technologie de perception essentielle dans des domaines tels que la télédétection aérospatiale, la conduite intelligente, la surveillance environnementale et la médecine de précision. L'équipe de l'académicien Zhang Jun de l'Université de Technologie de Pékin a proposé pour la première fois au niveau international le concept original de calcul dédié au spectre, créant une toute nouvelle architecture de calcul spectral sur puce, résolvant le problème de l'analyse en temps réel de l'imagerie hyperspectrale. Les résultats de ces recherches ont été publiés le 28 août dans la revue internationale Science.
L'imagerie hyperspectrale génère d'énormes volumes de données, mais le modèle traditionnel consistant à collecter les données brutes sur site puis à les transmettre à des serveurs distants pour une analyse a posteriori limite considérablement l'application de la technologie hyperspectrale dans des environnements dynamiques et complexes. Il est donc urgent que les terminaux de perception effectuent localement la reconstruction spectrale, la reconnaissance des substances et l'analyse des informations, réalisant ainsi « percevoir pour analyser, collecter pour décider ».
L'équipe s'est affranchie de la dépendance aux CPU/GPU génériques et des contraintes de l'architecture classique de calcul séquentiel de von Neumann, proposant de manière novatrice une méthode de calcul parallèle dans le domaine des données. Elle mappe directement le graphe de calcul spectral complet dans l'espace physique matériel de la puce, construisant un canal de flux de données continu composé d'opérateurs matériels distribués, éliminant totalement les temps d'attente de calcul matériel inactif. Cette approche réalise le passage de l'imagerie hyperspectrale du « traitement différé hors ligne » au « calcul en temps réel sur puce in situ », ouvrant une toute nouvelle voie technologique pour les systèmes de vision hyperspectrale intégrés et embarqués de nouvelle génération.
S'appuyant sur cette architecture originale, l'équipe a mené à bien la chaîne complète d'ingénierie, de l'exploration théorique au développement de puces et à la fabrication de systèmes complets, surmontant successivement une série de technologies clés telles que l'accélération matérielle des flux de données à haute densité, la fabrication de puces de calcul dédiées au spectre et les réseaux légers de reconstruction spectrale par IA. Elle a développé de manière autonome le premier microsystème d'imagerie hyperspectrale intégré en ligne et en temps réel au monde — HyperVision.
L'ensemble du système HyperVision ne pèse qu'environ 950 grammes, avec une consommation électrique de seulement 25,3 watts, soit une réduction d'un ordre de grandeur par rapport aux solutions GPU traditionnelles. Il intègre une puce de calcul dédiée au spectre développée en interne et un capteur d'imagerie spectrale à large bande, associés à un module de batterie de grande capacité et à un écran haute définition. Il présente des avantages tels qu'un volume réduit, un poids léger, une faible consommation, une autonomie prolongée et une intelligence renforcée. Sans nécessiter d'alimentation externe ni dépendre de clusters de calcul externes, il fournit en continu des images hyperspectrales temps réel de qualité vidéo sur la large bande visible-proche infrarouge.
L'équipe a déjà réalisé des tests et validations du système dans des scénarios dynamiques réels, notamment la conduite intelligente, la surveillance des fumées et l'imagerie air-sol par drone. Les évaluateurs ont salué ces résultats comme une « optimisation approfondie de l'architecture système » et un « progrès technologique d'importance majeure », doté d'une « maturité d'ingénierie rare ».
En 2024, l'équipe de Zhang Jun a surmonté le défi du codage optique sur puce et publié un article dans Nature. Cette nouvelle avancée franchit désormais le goulot d'étranglement du calcul. HyperVision a ouvert la chaîne complète de la technologie d'imagerie hyperspectrale, de la théorie en laboratoire aux équipements portables légers et aux applications de perception en ligne en temps réel, offrant de nouvelles perspectives d'innovation pour les domaines stratégiques émergents tels que la télédétection aérospatiale, la conduite intelligente, l'agriculture intelligente et la médecine de précision, ainsi que pour les nouvelles filières industrielles de productivité.