Conception de circuits neuromorphiques numériques exploitant des nano-composants émergents

Digital Implementation of Neuromorphic systems using Emerging Memory devices

• Auteur / Autrice : Tifenn Hirtzlin
• Direction : Damien Querlioz
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Electronique et Optoélectronique, Nano- et Microtechnologies
• Date : Soutenance le 18/11/2020
• Etablissement(s) : université Paris-Saclay
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Electrical, optical, bio-physics and engineering
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de nanosciences et de nanotechnologies (Palaiseau, Essonne ; 2016-....)
• Partenaire(s) de recherche : référent : Faculté des sciences d'Orsay
• Jury : Président / Présidente : Delphine Marris-Morini
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Ian O'Connor, Benoît Miramond, Olivier Sentieys, François Andrieu, Jean-Michel Portal
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Ian O'Connor, Benoît Miramond

Mots clés

Mots clés contrôlés

Memristors

Algorithmes bio-inspirés (intelligence artificielle)

Réseaux neuronaux (informatique)

Mots clés libres

Intelligence artificielle

Électronique neuro-inspirée

Systèmes neuromorphiques

Synapses artificielles

Mémoires émergentes

Artificial intelligence

Neuro-inspired electronics

Neuromorphic systems

Artificial synapse

Emerging memories

Résumé

Depuis les années soixante-dix l'évolution des performances des circuits électroniques repose exclusivement sur l'amélioration des performances des transistors. Ce composant a des propriétés extraordinaires puisque lorsque ses dimensions sont réduites, toutes ses caractéristiques sont améliorées. Mais, dû à certaines limites physiques fondamentales, la diminution des dimensions des transistors n’est plus possible. Néanmoins, de nouveaux nano-composants mémoire innovants qui peuvent être intégré conjointement avec les transistors voient le jour tant au niveau académique qu'industriel, ce qui constitue une opportunité pour repenser complètement l'architecture des circuits électroniques actuels. L'une des voies de recherche possible est l’inspiration du fonctionnement du cerveau biologique. Ce dernier peut accomplir des tâches complexes et variées en consommant très peu d’énergie. Ces travaux de thèse explorent trois paradigmes neuro-inspirés pour l'utilisation de ces composants mémoire. Chacune de ces approches explore différentes problématiques du calcul en mémoire.

While electronics has prospered inexorably for several decades, its leading source of progress will stop in the next coming years, due to the fundamental technological limits of transistors. Nevertheless, microelectronics is currently offering a major breakthrough: in recent years, memory technologies have undergone incredible progress, opening the way for multiple research venues in embedded systems. Additionally, a major feature for future years will be the ability to integrate different technologies on the same chip. new emerging memory devices that can be embedded in the core of the CMOS, such as Resistive Random Access Memory (RRAM) or Spin Torque Magnetic Tunnel Junction (STMRAM) based on naturally intelligent inmemory-computing architecture. Three braininspired algorithms are carefully examined: Bayesian reasoning binarized neural networks, and an approach that further exploits the intrinsic behavior of components, population coding of neurons. Each of these approaches explores different aspects of in-memory computing.