Réseaux de neurones sur silicium : une approche mixte, analogique/numérique, pour l'étude des phénomènes d'adaptation, d'apprentissage et de plasticité

Silicon neural networks : a mixed signal (analog/digital) approach for study of adaptation, learning and plasticity phenomenon

• Auteur / Autrice : Yannick Bornat
• Direction : Sylvie Renaud, Jean Tomas
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences physiques et de l'ingénieur. Électronique
• Date : Soutenance en 2006
• Etablissement(s) : Bordeaux 1

Mots clés

Mots clés contrôlés

Circuits intégrés

Plasticité neuronale

Réseaux neuronaux (informatique)

Mots clés libres

Plasticité synaptique

Circuits intégrés néromimétiques

Circuits intégrés mixtes

Neurones artificiels

Modèle Hodgkin-Huxley

Résumé

Dans un contexte où l'usage de circuits neuromimétiques se généralise au sein des neurosciences, nous étudions ici leur intégration au sein de réseaux adaptatifs. Les circuits mis en oeuvre se basent sur un modèle proche de la biologie résolu en continu et en temps réel. Les calculs relatifs à l'adaptation du réseau sont réalisés en numérique temps réel, logiciel et/ou matériel. La partie logicielle est assurée par un ordinateur interfacé à travers le bus PCI, tandis que la partie matérielle utilise des FPGAs. Trois générations sont présentées avec une analyse critique sur leur utilisation comme système de simulation de réseau neuronal