Projet ANR-12-PDOC-0027 – DINAMO : Développement et intégration de composants memristances nanométriques pour la réalisation de systèmes de traitement de l’information neuro-inspirés
Programme : Retour Post-Doctorants (RPDOC) 2012
Année de financement : 2012
Coordinateur du projet : Fabien ALIBART (Institut d'Electronique Microélectronique et de Nanotechnologie)
Partenaires : Institut d'Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie
Montant : 482513.0 euros
Date de début : 2013
Durée : 36 mois
Résumé : Ces dernières décennies ont été marquées par la croissance exponentielle des données générées par les ordinateurs et des systèmes de traitement de l'information qui s’y rattachent. Cette croissance se poursuit aujourd'hui avec le déploiement de l'internet et des réseaux gigabit sans fil (4G), et sera probablement accélérée par les technologies émergentes telles que la robotique, la biotechnologie, et les réseaux de capteurs embarqués. Compte tenu la fin inévitable de la réduction des tailles des circuits à base de semi-conducteurs classiques et de la nécessité de réaliser des systèmes à consommation d'énergie modérée, des solutions alternatives au traitement de l’information doivent être développées: les nanotechnologies ouvrent la voie à de nouveaux paradigmes au traitement de l’information et à de nouveaux circuits pouvant remplacer la technologie actuelle basée sur l’association de l’architecture Von Neumann et des composants CMOS.
Mon projet de recherche propose de développer les architectures de nanocomposants memristances permettant d’implémenter des fonctions neuro-inspirées. Différents concepts théoriques en science de l’information tels que le perceptron, la mémoire associative ou l’inférence bayésienne sont des candidats prometteurs pour la réalisation de taches « bio-inspirées » telles que la classification, la reconnaissance visuelle ou l’anticipation. Si les travaux théoriques sont déjà disponibles pour l'estimation des performances et des fonctionnalités de tels systèmes, la réalisation expérimentale de ces propositions représente un objectif important à fort impact scientifique. La proposition récente de memristance par D. Strukov basée sur la technologie RRAM offre une occasion unique de combler le fossé entre théorie et expérience en fournissant  une famille de nanodispositifs a deux terminaux pouvant répondre aux exigences de densité de mémoire et d'interconnexion parallèle pour de tels circuits.
Je propose dans ce projet une approche basée sur le développement en parallèle de (i) une technologie spécifique pour les fonctions neuro-inspirés - plus précisément, les technologies envisagées devront permettre de réaliser les opérations synaptiques en couplant mémoire analogique (ou résistance multi-niveaux) et plasticité (contrôle de la volatilité de la mémoire) - et (ii) la réalisation de circuits hybrides pour la démonstration et l'évaluation de fonction neuro-inspirées. Ces circuits hybrides seront réalisés à partir de nanocomposants memristance couplés à une plateforme de circuit intégrés permettant d’émuler les fonctions d’un système CMOS. Cette approche est directement compatible avec les différentes propositions théoriques d’architectures CMOS/nanocomposants envisagées pour la réalisation de circuits neuro-inspirés. En cas de succès, une telle approche permettrait un gain significatif en terme d’économies d'énergie pour le traitement de l'information et de développer une électronique plus fonctionnels.