Projet ANR-13-JS03-0004 – CogniSpin : Systèmes cognitifs à base de dispositifs stochastiques de l’électronique de spin
Programme : JCJC - SIMI 3 - Matériels et logiciels pour les systèmes et les communications (JCJC SIMI 3) 2013
Année de financement : 2013
Coordinateur du projet : Monsieur Damien QUERLIOZ (Université Paris-Sud / Institut d'Electronique Fondamentale)
Partenaires : Institut d'Électronique Fondamentale
Montant : 135359.0 euros
Date de début : 2013
Durée : 42 mois
Résumé : Ce projet vise à utiliser des mémoires magnétiques (MRAM) dans un régime probabiliste original, pour démontrer des applications de type cognitif à basse consommation. La recherche visant à exploiter les nanodispositifs mémoires comme « synapses » (les connections du cerveau) est aujourd’hui en net essor, que ce soit du côté dispositif ou applicatif. Ce projet va rejoindre cette dynamique de recherche, et y apporter un point de vue nouveau de nature à transformer le domaine. La programmation de certains nanodispositifs, et en particulier des MRAM, a intrinsèquement un caractère aléatoire. Des impulsions de programmation de basse énergie ont la possibilité de programmer le dispositif, mais seulement avec une certaine probabilité. Alors que jusqu'à présent on cherchait à l'éviter absolument, je propose au contraire d'EXPLOITER ce caractère aléatoire des impulsions de programmation courtes pour développer des nouveaux paradigmes de calcul ultra basse consommation. Le projet se focalisera sur les MRAM à transfert de spin, où la stochasticité est particulièrement bien contrôlable. Exploiter la stochasticité est un renversement de point de vue. Elle est habituellement vue comme un inconvénient majeur, mais ici elle permettra de réaliser des algorithmes d’apprentissages qui seraient complexes à implémenter autrement. Le mot « synapse » est pris ici dans une acception large. Le projet vise des applications bioinspirées, où les MRAM fonctionnent comme des synapses biologiques, mais aussi des applications où les MRAM apprennent comme des synapses de l’apprentissage automatique. L’objectif final de cette technologie est le développement de systèmes embarqués, ultrabasse consommation, extrêmement adaptables grâce à l’apprentissage, et capable de traiter des données naturelles.
Le projet est par nature interdisciplinaire et s'articule autour de différents types de recherche. D’un point de vue dispositif, nous allons caractériser des STT-MRAM dans des régimes qui ne sont pas les plus explorés, mais qui sont les meilleurs pour les applications synaptiques. Nous allons modéliser le comportement stochastique, et programmer des modèles open-source compacts (VerilogA) pour la simulation circuit, et comportementaux pour la simulation systèmes. Parallèlement, nous développerons différentes règles d’apprentissage qui exploitent la stochasticité. Nous les testerons dans des simulations système avec des millions de MRAM, grâce à un nouveau simulateur qui sera développé à cet effet. Nous viserons des applications complexes et réalistes (image/vidéo, son, olfaction, robotique). Nous évaluerons la robustesse de notre approche. Nous concevrons les circuits CMOS à associer à nos MRAM. Finalement, nous fabriquerons un petit démonstrateur avec quelques MRAM sur un circuit imprimé pour démontrer l’apprentissage stochastique en pratique et ouvrir la voie à un vrai démonstrateur ave co-intégration CMOS/MRAM dans le futur.
Le projet va bénéficier d’un contexte exceptionnel. Le coordinateur a déjà effectué une étude préliminaire (projet CNRS/PEPS), réussie, dont l’objectif explicite était de préparer la soumission de la présente ANR. Un doctorant excellent a déjà accepté de rejoindre le projet. Finalement, le projet bénéficie de l’expertise exceptionnelle de l’IEF en conception pour la nanoélectronique, en simulation numérique et en caractérisation de dispositifs de l’électronique de spin.
Les résultats du projet peuvent avoir un impact sociétal et économique important. Les systèmes électroniques de l’intelligence ambiante pourraient devenir les moteurs de l’électronique du futur, en aidant les personnes âgées ou handicapées, ainsi que les médecins. Ils nécessiteront une électronique basse consommation et adaptable, capable de traiter des données naturelles, ici de capteurs. Le paradigme de calcul mis en œuvre dans ce projet pourrait être une clé pour de tels systèmes.