Conception et fabrication de neurones artificiels pour le traitement bioinspiré de l'information
Auteur / Autrice : | Sara Hedayat |
Direction : | Alain Cappy, Virginie Hoel |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Electronique, microélectronique, nanoélectronique et micro-ondes |
Date : | Soutenance le 18/09/2018 |
Etablissement(s) : | Université de Lille (2018-2021) |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Sciences pour l'ingénieur (Lille) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Institut d'Electronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie |
Mots clés
Mots clés contrôlés
Résumé
Actuellement, les technologies du traitement d'information ont atteint leurs limites et il devient donc urgent de proposer de nouveaux paradigmes capables de réduire la consommation d'énergie tout en augmentant la capacité de calcul des ordinateurs. Le cerveau humain est un fascinant et puissant organe, avec ses 300 milliards de cellule, il est capable d’effectuer des taches cognitives en consommant 20W. Dans ce contexte nous avons investiguer un nouveau paradigme appelé "neuromorphic computing" ou le traitement bio-inspiré de l'information.L'objectif de cette thèse est de concevoir et de fabriquer un neurone artificiel a très faible consommation utilisant les récentes avancées scientifiques dans les neurosciences et les nanotechnologies. Premièrement, on a investigué le fonctionnement d'un neurone vivant, sa membrane neuronale et nous avons exploré 3 différents modèles de membranes connues sous le nom de Hodgkin Huxley, Wei et Morris Lecar. Deuxièmement, en se basant sur le modèle de Morris Lecar, nous avons réalisé des neurones artificiels analogiques à spike avec différentes constantes de temps. Puis ils ont été fabriqués avec la technologie 65nm CMOS. Par la suite, nous les avons caractérisés et obtenu des performances dépassant l’état de l’art en terme de surface occupée, puissance dissipée et efficacité énergétique. Finalement, on a analysé et comparé le bruit dans ces neurones artificiels avec le bruit dans des neurones biologiques et on a démontré expérimentalement le phénomène de résonance stochastique. Ces neurones artificiels peuvent être extrêmement utiles pour une large variété d’application allant du traitement de données à l’application médicale.