Implantations matérielles de réseaux de neurones à base de nanotechnologies pour le calcul événementiel

Abstract

Cette thèse a eu lieu au sein de l'axe thématique « IA matérielle » du groupe Bioélectronique du laboratoire IMS, dans le cadre du projet de recherche européen ULPEC. Ce projet a eu pour ambition de créer un capteur neuromorphique intégré, intelligent et à basse consommation utilisant un réseau de neurones impulsionnels matériel en combinant des technologies innovantes telles qu'une rétine artificielle (caméra événementielle), des neurones en silicium et des memristors ferroélectriques comme synapse dans une même puce. Dans le cadre de ce projet, le travail réalisé durant cette thèse a consisté en l'étude d'architectures de réseaux de neurones impulsionnels reposant sur des synapses memristives et des neurones en silicium. Les architectures étudiées par la simulation prennent en compte les contraintes physiques et électriques propres à une réalisation matérielle des neurones événementiels. En complément de ce travail exploratoire de simulations informatiques, le développement d'une plateforme dédiée pour la mise en œuvre de matrices de nanocomposants memristifs réalisées par des partenaires extérieurs a été accompli. Ces matrices de 81x10 nanocomposants memristifs ont pour vocation d'être utilisées soit pour réaliser des réseaux de neurones événementiels all-to-all, soit pour la caractérisation expérimentale de ces 810 composants afin d'affiner les simulations réalisées. Si les simulations ont permis de définir l'architecture du démonstrateur du projet européen ULPEC ainsi que de nouvelles règles d'apprentissage, la plateforme 81x10 a été développée et vérifiée expérimentalement et la démonstration d'apprentissage sur des matrices de composants memristifs est en phase de développement.