Brevet FR3084505A1 — publié le 20200131

Réseau de neurones comportant des résonateurs spintroniques DOMAINE TECHNIQUE DE L'INVENTION La présente invention concerne un réseau de neurones. ARRIERE-PLAN TECHNOLOGIQUE DE L'INVENTION Le développement de l'internet et des capteurs connectés conduit à permettre l'obtention de quantité considérable de données. Ce phénomène souvent désigné sous le terme de « big data » implique l'emploi d'ordinateurs pour pouvoir exploiter l'ensemble des données obtenues. Une telle exploitation peut être utilisée dans de multiples domaines, parmi lesquelles le traitement automatique de données, l'aide au diagnostic, l'analyse prédictive, les véhicules autonomes, la bioinformatique ou la surveillance. Pour mettre en oeuvre une telle exploitation, il est connu d'utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique faisant partie de programmes pouvant être exécutés sur des processeurs tels que les CPU ou les GPU. Un CPU est un processeur, le sigle CPU provenant du terme anglais Central Processing Unit » signifiant littéralement unité centrale de traitement tandis qu'un GPU est un processeur graphique, le sigle GPU provenant du terme anglais « Graphic Processing Unit » signifiant littéralement unité graphique de traitement. Parmi les techniques de mise en oeuvre d'apprentissage, l'emploi de réseaux de neurones formels, et notamment de réseaux de neurones profonds, est de plus en plus répandu, ces structures étant considérées comme très prometteuses du fait de leurs performances pour de nombreuses tâches telles que la classification automatique de données et la reconnaissance de motifs. Un réseau de neurones est représenté schématiquement sur la figure 1 et est en général composé d'une succession de couches de neurones dont chacune prend ses entrées sur les sorties de la couche précédente. Plus précisément, chaque couche comprend des neurones prenant leurs entrées sur les sorties des neurones de la couche précédente. Chaque couche est reliée par une pluralité de synapses. Un poids synaptique est associé à chaque synapse. C'est un nombre réel, qui prend des valeurs positives comme négatives. Pour chaque couche, l'entrée d'un neurone est la somme pondérée des sorties des neurones de la couche précédente, la pondération étant faite par les poids synaptiques. Par définition, un réseau de neurones profond est un réseau comprenant plus de trois couches de neurones et un grand nombre de neurones par couche. 2 Pour une implémentation dans un CPU ou un GPU, une problématique d'entonnoir de Von Neumann (également appelée Von Neumann bottleneck selon sa dénomination anglaise) apparaît du fait que l'implémentation d'un réseau de neurones profond implique d'utiliser à la fois la ou les mémoires et le processeur alors que ces derniers éléments 5 sont séparés spatialement. Il en résulte un engorgement du bus de communication entre la ou les mémoires et le processeur. Il est donc souhaitable de développer des architectures matérielles dédiées, rapprochant mémoire et calcul, pour réaliser des réseaux de neurones rapides, faible consommation et capables d'apprendre en temps réel. 10 Il est connu de réaliser des réseaux de neurones sur la base d'une technologie de type CMOS. Il est entendu par le sigle « CMOS », Oxyde métallique semi-conducteur complémentaire (acronyme provenant de l'expression anglaise « Complementary MetalOxide-Serniconductor »). Le sigle CMOS désigne aussi bien un procédé de fabrication qu'un composant obtenu par un tel procédé de fabrication. 15 Il est également connu un réseau de neurones reposant sur des technologies de type optique. Plus précisément, trois propositions d'architecture font l'objet d'études spécifiques : les réseaux à neurones CMOS et synapses CMOS, les réseaux à neurones optiques et synapses optiques et les réseaux à neurones CMOS et synapses 20 memristives. Des synapses memristives sont des synapses utilisant des memristors. En électronique, le memristor (ou memristance) est un composant électronique passif. Le nom est un mot-valise formé à partir des deux mots anglais memory et resistor. Un memristor mémorise efficacement l'information car la valeur de sa résistance électrique change, de façon permanente, lorsqu'un courant est appliqué. 25 Toutefois, selon chacune de ces technologies, chaque neurone occupe plusieurs dizaines de micromètres de côté. Pour les technologies CMOS et optique, chaque synapse occupe également plusieurs dizaines de micromètres de côté. Il en résulte que, sur une surface limitée correspondant par exemple à une puce électronique, le nombre de neurones et de synapses qui peuvent être intégrés est limité, ce qui résulte en une 30 diminution des performances du réseau de neurones. RESUME DE L'INVENTION Il existe donc un besoin pour un réseau de neurones présentant des performances améliorées, c'est-à-dire un plus grand nombre de neurones et de synapses. 35 A cet effet, la présente description propose un réseau de neurones comportant des chaînes synaptiques, chaque chaîne synaptique comportant des 3 synapses, chaque synapse étant un résonateur spintronique, les résonateurs spintroniques étant en série, chaque résonateur spintronique ayant une fréquence de résonance ajustable, des couches de neurones ordonnées, chaque neurone étant un oscillateur radiofréquence oscillant à une fréquence propre, une couche inférieure étant 5 reliée à une couche supérieure par une interconnexion comportant un ensemble de chaînes synaptiques reliées à des circuits de rectification, chaque fréquence de résonance de l'ensemble de chaînes synaptiques correspondant à une fréquence propre d'un oscillateur radiofréquence de la couche inférieure. Suivant des modes de réalisation particulier, le réseau de neurones comprend une 10 ou plusieurs des caractéristiques suivantes lorsque cela est techniquement possible : - les neurones de la couche inférieure sont propres à transmettre un signal aux chaînes synaptiques, le signal étant un courant radiofréquence, un champ magnétique radiofréquence ou une onde de spin. - le réseau de neurones comporte des éléments d'ajustement de la fréquence 15 de résonance par modification de l'un parmi la tension, le courant ou le champ magnétique appliquée à un résonateur spintronique. - il est défini un plan dans lequel s'étendent principalement les couches de neurones, les chaînes synaptiques étant agencées perpendiculairement au plan du substrat. 20 - il est défini un plan dans lequel s'étendent principalement les couches de neurones, les chaînes synaptiques étant agencées dans le plan. le réseau de neurones comporte une pluralité de mémoires spintroniques, chaque mémoire spintronique étant associée à une seule chaîne synaptique. le réseau de neurones utilise des poids positifs et des poids négatifs, chaque 25 chaîne synaptique comporte deux lignes de transmission, une ligne servant de référence et une ligne comportant les résonateurs, les résonateurs étant passifs et chaque ligne étant connectée à deux diodes, l'ensemble des diodes formant le circuit de rectification, l'ensemble des deux lignes de transmission permettant de réaliser l'un des deux poids. 30 le nombre de couches est supérieur à 3, de préférence supérieur à 5. le nombre de chaînes synaptiques d'un ensemble est supérieur à 9, de préférence supérieur à 100. l'interconnexion comporte un circuit de prétraitement et un circuit de post-traitement. 35 4 le circuit de prétraitement comporte l'un parmi un multiplexeur et un amplificateur et le circuit de post-traitement comporte l'un parmi une mémoire et un amplificateur. La présente description concerne également une chaîne synaptique de réseau de 5 neurones, la chaîne synaptique comportant des synapses, chaque synapse étant un résonateur spintronique, les résonateurs spintroniques étant connectés électriquement en série par une ligne de transmission et étant connectés de façon alternée. Suivant des modes de réalisation particulier, la chaîne synaptique comprend une ou plusieurs des caractéristiques suivantes lorsque cela est techniquement possible : 10 - chaque résonateur présente des bornes et une fréquence de résonance, chaque résonateur étant propre à générer entre les bornes une tension continue dont l'amplitude dépend de l'écart de la fréquence de résonance du résonateur avec une fréquence de référence. - chaque résonateur est pourvu d'un élément d'ajustement de la fréquence de 15 résonance, l'élément d'ajustement étant choisi dans le groupe constitué de : o un plot magnétique propre à générer un champ magnétique sur le résonateur, o un plot présentant une aimantation variable en fonction du courant appliqué sur le plot, 20 o une ligne de champ non magnétique alimentée par un courant propre à créer un champ magnétique sur le résonateur, et o une couche en un matériau ayant une configuration différente en fonction du courant ou de la tension appliquée sur la couche. - au moins un résonateur comporte un empilement de couches superposées 25 selon une direction d'empilement, l'empilement comportant une première couche en matériau ferromagnétique, une couche en matériau non-magnétique et une deuxième couche en matériau ferromagnétique, la couche en matériau non-magnétique étant intercalée entre les deux couches en matériaux ferromagnétiques. 30 le matériau de chaque couche en matériau non-magnétique est un isolant. le matériau de chaque couche en matériau non-magnétique est un métal. au moins un résonateur comporte une unique couche réalisée en un matériau magnétique présentant des propriétés de magnéto-résistance anisotrope. l'ensemble de synapses comporte, en outre, une antenne, l'antenne collectant 35 un signal d'entrée pour le transmettre aux résonateurs spintroniques. Le signal d'entrée est un signal hyperfréquence. 5 La présente description concerne aussi un réseau de neurones comportant au moins une chaîne synaptique telle que décrite précédemment. La présente description concerne également une chaîne synaptique d'un réseau de neurones, la chaîne synaptique comportant un convertisseur réalisé en un métal ayant 5 un fort effet Hall de spin inverse, une ligne de transmission, et des synapses, chaque synapse étant un résonateur spintronique, les résonateurs spintroniques étant en contact avec le convertisseur et recevant des signaux, provenant notamment de neurones d'une couche précédente, par la ligne de transmission, chaque résonateur étant un plot magnétique, chaque résonateur présentant une fréquence de résonance, chaque 10 résonateur étant propre à générer un courant de spin dont l'amplitude dépend du rapport entre la fréquence de résonance du résonateur et une fréquence de référence, le convertisseur étant propre à convertir chaque courant de spin en courant de charge. Suivant des modes de réalisation particulier, la chaîne synaptique comprend une ou plusieurs des caractéristiques suivantes lorsque cela est techniquement possible : 15 - un métal ayant un fort effet Hall de spin inverse a une efficacité de conversion du courant de spin en courant de charge supérieure à 5%. - les signaux sont des signaux hyperfréquences. - les résonateurs sont connectés électriquement en série et de façon alternée par le convertisseur. 20 - le réseau de neurones utilise des poids positifs et des poids négatifs, l'ensemble des résonateurs connectés électriquement en série et de façon alternée par le convertisseur étant une structure permettant de réaliser l'un des deux poids. - le métal du convertisseur est un alliage comprenant au moins l'un des 25 éléments du groupe constitué de Pt, W, Pd, Au, Ag, Ir et Bi. - chaque résonateur est pourvu d'une couche additionnelle réalisée en un matériau oxyde, ferroélectrique ou à changement de phase. - chaque résonateur est pourvu d'un élément d'ajustement de la fréquence de résonance, l'élément d'ajustement étant choisi dans le groupe constitué de : 30 o un plot magnétique, le plot magnétique présentant une aimantation variable en fonction du courant de charge appliqué sur le plot magnétique, o un plot magnétique, le plot magnétique présentant une direction d'aimantation variable en fonction du courant de charge, l'aimantation 35 du plot magnétique étant fixe, 6 o une ligne de champ alimentée par un courant continu propre à créer un champ magnétique sur le résonateur. - l'élément d'ajustement est un plot magnétique, le plot magnétique est en contact avec la ligne de transmission ou le plot magnétique est disposé à 5 distance de la ligne de transmission, un matériau isolant étant intercalé entre le plot magnétique et la ligne de transmission. - chaque plot magnétique présente en section une forme trapézoïdale. La présente description concerne aussi un réseau de neurones comportant au moins une chaîne synaptique telle que décrite précédemment. 10 BREVE DESCRIPTION DES FIGURES D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à la lecture de la description qui suit de modes de réalisation de l'invention, donnée à titre d'exemple 15 uniquement et en référence aux dessins qui sont : - figure 1, une représentation schématique d'un réseau de neurones ; - figure 2, une représentation par schéma-bloc d'un réseau de neurones comportant des couches de neurones et des interconnexions ; - figure 3, une représentation par schéma-bloc d'une couche de la figure 2 ; 20 - figure 4, une représentation par schéma-bloc d'une interconnexion de la figure 2 ; - figure 5, une représentation d'un schéma-bloc électrique équivalent d'un oscillateur CMOS ; - figure 6, une représentation schématique d'un exemple de neurones; - figure 7, une représentation schématique d'un autre exemple de neurones 25 - figure 8, une représentation schématique d'encore un autre exemple d'ensemble de neurones ; - figure 9, une représentation schématique d'encore un autre exemple d'ensemble de neurones ; - figure 10, une représentation par schéma-bloc d'une interconnexion; 30 - figure 11, une représentation schématique d'une partie de l'interconnexion selon le premier mode de réalisation ; - figure 12, une représentation schématique d'un exemple de résonateur de l'interconnexion selon le premier mode de réalisation ; - figures 13 à 18, une représentation schématique des configurations d'aimantation 35 du résonateur de la figure 12 ; 7 - figure 19, un premier exemple de structure d'une interconnexion selon le premier mode de réalisation ; - figure 20, un deuxième exemple de structure d'une interconnexion selon le premier mode de réalisation ; 5 - figure 21, un troisième exemple de structure d'une interconnexion selon le premier mode de réalisation ; - figure 22, une représentation schématique d'un premier exemple d'une partie de l'interconnexion selon un deuxième mode de réalisation ; - figure 23, une représentation schématique d'un deuxième exemple d'une partie 10 de l'interconnexion selon un deuxième mode de réalisation; - figure 24, une représentation schématique d'un exemple de résonateur de l'interconnexion selon un troisième mode de réalisation ; - figure 25, une représentation schématique d'un exemple d'une partie de l'interconnexion selon un cinquième mode de réalisation ; 15 - figure 26, une représentation schématique d'un exemple d'une partie de l'interconnexion selon un sixième mode de réalisation ; - figure 27, une représentation schématique d'un exemple de résonateur et de plot d'ajustement de l'interconnexion selon un septième mode de réalisation ; - figure 28, une représentation schématique d'un exemple d'une partie de 20 l'interconnexion selon un huitième mode de réalisation ; - figure 29, une représentation schématique d'un exemple de résonateur de l'interconnexion selon un neuvième mode de réalisation ; - figure 30, une représentation schématique d'un exemple de résonateurs et de plots d'ajustements de l'interconnexion selon un dixième mode de réalisation ; 25 - figure 31, une représentation schématique d'un exemple de résonateur et de plot d'ajustement de l'interconnexion selon un douzième mode de réalisation ; - figure 32, une représentation schématique d'un exemple de résonateur et de plot d'ajustement de l'interconnexion selon un treizième mode de réalisation ; - figure 33, une représentation schématique d'un exemple d'une partie de 30 l'interconnexion selon un quatorzième mode de réalisation ; - figure 34, une représentation schématique d'un exemple d'agencement du résonateur selon le quatorzième mode de réalisation ; - figure 35, une représentation schématique d'un exemple d'une partie de l'interconnexion selon un quinzième mode de réalisation ; 35 - figure 36, une représentation schématique de côté d'une vue agrandie de la figure 35 ; 8 - figure 37, une représentation schématique d'un exemple d'une partie de l'interconnexion selon un seizième mode de réalisation ; - figure 38, une représentation schématique d'un exemple de résonateur et de plot d'ajustement de l'interconnexion selon un dix-septième mode de réalisation ; 5 - figure 39, une représentation schématique d'un exemple de résonateur et d'ajustement de l'interconnexion selon un dix-huitième mode de réalisation ; - figure 40, une représentation schématique d'un exemple de résonateur et d'ajustement de l'interconnexion selon un vingt et unième mode de réalisation ; - figure 41, une représentation schématique de l'interconnexion selon un vingt et 10 deuxième mode de réalisation ; - figure 42, une représentation schématique d'un exemple de résonateur de l'interconnexion selon un vingt-deuxième mode de réalisation ; - figure 43, une représentation schématique d'un exemple de résonateur de l'interconnexion selon un vingt-deuxième mode de réalisation ; et 15 - figure 44, une représentation schématique d'un exemple de résonateur de l'interconnexion selon un vingt-troisième mode de réalisation. DESCRIPTION DETAILLEE DE MODES DE REALISATION PREFERES 20 ARCHITECTURE GENERALE ET NOTATIONS Un réseau de neurones 100 est illustré sur la figure 2. Le réseau de neurones 100 est un réseau de neurones profond. Le réseau de neurones 100 comprend des couches de neurones 102 et des 25 interconnexions 104 entre les couches de neurones 102. Chaque couche de neurones 102 est un ensemble d'au moins deux neurones 106. Par définition, en biologie, un neurone, ou une cellule nerveuse, est une cellule excitable constituant l'unité fonctionnelle de base du système nerveux. Les neurones assurent la transmission d'un signal bioélectrique appelé influx nerveux. Les neurones ont 30 deux propriétés physiologiques : l'excitabilité, c'est-à-dire la capacité de répondre aux stimulations et de convertir celles-ci en impulsions nerveuses, et la conductivité, c'est-à-dire la capacité de transmettre les impulsions. Dans les réseaux de neurones formels, le comportement des neurones biologiques est imité par une fonction mathématique qui présente la propriété d'être non-linéaire (pour pouvoir transformer l'entrée de manière 35 utile) et préférentiellement d'être dérivable (pour permettre l'apprentissage par 9 rétropropagation du gradient). Dans le cadre de cette demande, un neurone est un composant réalisant une fonction équivalente. Les couches de neurones 102 sont ordonnées, de sorte qu'il est possible de définir un indice k pour chaque couche de neurones 102. 5 k est un nombre entier supérieur à 3, de préférence supérieur à 5. Cela signifie que le nombre de couches de neurones 102 est supérieur à 3, de préférence supérieur à 5. Par définition, les expressions « supérieur » ou « inférieur » non accompagnées du terme « égal » sont à entendre au sens strict. 10 En l'espèce, cela implique que k > 3, de préférence que k > 5. Dans la suite de la suite de la présente demande, les termes « amont » et « aval » sont définis par rapport au sens croissant de l'indice k. Aussi, lorsque deux couches de neurones 102 sont consécutives, c'est-à-dire reliées uniquement par une seule interconnexion 104, la première couche de neurones 15 sera appelée « couche amont » et référencée 102(k) et la deuxième couche de neurones sera appelée « couche aval » et référencée 102("). Dans un tel cas, de manière équivalente, la « couche amont » peut être dénommée « couche inférieure » et la « couche aval » peut être dénommée « couche supérieure ». Chaque couche de neurones 102 est reliée par une interconnexion 104 à une 20 autre couche de neurones 102. Ainsi, une couche inférieure 102(k) est reliée à une couche supérieure 102(k+1) par une interconnexion 104(k4k+1). En outre, dans le présent exemple décrit, le nombre de couches de neurones 102 est égal à cinq. Il en résulte que l'indice k varie entre 1 et 5. 25 La première couche de neurones 102(') est reliée à la deuxième couche de neurones 102(2) par une première interconnexion 104(142), la deuxième couche de neurones 102(2) est reliée à la troisième couche de neurones 102(3) par une deuxième interconnexion 104(243), la troisième couche de neurones 102(3) est reliée à la quatrième couche de neurones 102(4) par une troisième interconnexion 104(344) et la quatrième 30 couche de neurones 102(4) est reliée à la cinquième couche de neurones 102(5) par une quatrième interconnexion 104(445). En référence à la figure 3 qui présente une couche amont, le nombre de neurones 106 dans chaque couche de neurones 102N est noté N(k). Pour la suite, il est défini un ordre pour les neurones 106 d'une couche 102(k). 35 Les neurones 106 d'une couche amont 102(k) sont repérés par un indice i, i étant un nombre entier variant entre 1 et N(k). Le i-ème neurone 106 de la couche amont 102(k) 10 est noté 106?`). De plus, le signal en entrée du i-ème neurone 106(k) de la couche amont 1020') est noté xi(,k) et le signal en sortie de ce neurone 106i(k) est noté yak). Similairement, les neurones 106 d'une couche aval 102(k+1) sont repérés par un indice j, j étant un nombre entier variant entre 1 et N(k+1). Le j-ème neurone 106 de la 5 couche aval 102(k+1) est noté 10e1). De plus, le signal en entrée du j-ème neurone 106(k+1) de la couche aval 102(') est noté e+1) et le signal en sortie de ce neurone (+1) (k+1) 1061 est noté yi En référence à la figure 4, l'interconnexion 104(k->k+1) entre la couche amont 102(k) et la couche aval 102(k+1) comporte un ensemble 108(k4') de chaînes synaptiques 10 110(k÷k+1). Par définition, une chaîne synaptique 110(Ick-F1) de l'interconnexion 104(kk+1) entre la couche amont 102(k) et la couche aval 102("1) est un ensemble de synapses 112(k+k-h1) généralement reliées en série. En biologie, la synapse désigne une zone de contact fonctionnelle qui s'établit 15 entre deux neurones. Suivant son comportement, la synapse biologique peut exciter ou encore inhiber le neurone aval en réponse au neurone amont. Dans les réseaux de neurones formels, un poids synaptique positif correspond à une synapse excitatrice tandis qu'un poids synaptique négatif correspond à une synapse inhibitrice. Les réseaux de neurones biologiques apprennent par la modification des transmissions synaptiques dans 20 l'ensemble réseau. De même, les réseaux de neurones formels peuvent être entraînés à réaliser des tâches en modifiant les poids synaptiques selon une règle d'apprentissage. Une des règles d'apprentissage les plus performantes aujourd'hui pour l'entrainement des réseaux profonds est la rétro-propagation du gradient (backpropagation en anglais). Dans le cadre de cette demande, une synapse est un composant réalisant une fonction 25 équivalente à un poids synaptique de valeur modifiable. Par ailleurs, dans la suite, nous appellerons « chaîne synaptique» ou « chaîne » un ensemble de synapses reliées en chaînes, dont la fonction est de connecter la totalité ou un sous-ensemble de neurones de la couche amont à la couche aval. Plus précisément la sortie d'une chaîne synaptique est proportionnelle à la somme pondérée 30 des sorties des neurones de la couche précédente qui sont connectés en entrée de la chaîne, la pondération étant faite par les poids synaptiques des synapses qui constituent la chaîne. Le nombre de chaînes 110k+1) de l'ensemble 108(kk+1) de l'interconnexion 104(k4k+1) entre la couche amont 102(k) et la couche aval 102(k+1) est noté L(kk+1). 11 Le nombre L(k4k±1) de chaînes 110(1 k+1) entre les deux couches 1020 k+1) entre la couche amont 102(k) et la couche aval 102(4i) est notée 112cm. L'indice m varie entre 1 et N. Une telle simplification a uniquement pour but de faciliter la lecture qui va suivre, l'extension à des cas où chaque entier nk) L0,4k+1) ML varie d'une couche de neurones 102 à l'autre et ne sont pas égaux entre eux étant immédiates. 15 L'architecture générale qui vient d'être décrite est maintenant décrite par référence à des exemples explicités dans ce qui suit. COUCHES DE NEURONES 20 GENERALITES Chaque neurone 106 qu'il soit de la couche amont 102(k) ou de la couche aval 1020(+11 est un oscillateur dont la fréquence est comprise entre 1 MégaHertz (MHz) jusqu'à plusieurs TéraHertz (THz). Par la suite on utilisera le terme « radiofréquence » pour se référer à cette gamme de fréquence. 25 Un oscillateur est un dispositif propre à générer des oscillations présentant une amplitude contrôlée et une fréquence fixe ou contrôlée sur une ou plusieurs sortie(s). Il est défini pour chaque neurone 106 une fréquence d'oscillation propre notée w, lorsqu'il s'agit d'un neurone 1062 de la couche amont 102(k) ou notée wi lorsqu'il s'agit d'un neurone 106 de la couche aval 102(k+1). 30 Un oscillateur étant susceptible de présenter plusieurs fréquences d'oscillations, par définition, la fréquence d'oscillation d'un neurone 1061 est la fréquence de l'oscillation présentant l'amplitude la plus importante (l'amplitude étant définie en crête à crête). 13 Pour la suite, le cas des neurones 1061 de la couche amont 102N est plus spécifiquement détaillé, les mêmes remarques s'appliquant pour les neurones 106g de la couche aval 102(k+1) Dans le cas de figure illustré, les neurones 1061 de la couche amont 102(k) ont 5 tous des fréquences d'oscillation w, distinctes deux à deux. Selon une autre variante, il est possible que certaines fréquences d'oscillation w, soient identiques. Les neurones 106e de la couche amont 102k sont propres à émettre un signal de sortie yi en direction des synapses 1121,,,, des chaînes 110. 10 Selon les implémentations, le signal est un courant électrique radiofréquence, un champ électromagnétique radiofréquence ou une onde de spin. Les ondes de spin sont des fluctuations de l'aimantation des matériaux ferromagnétiques autour de la position d'équilibre de l'aimantation. L'onde de spin peut être localisée ou se propager. Un matériau ferromagnétique possède une aimantation 15 spontanée, contrairement aux matériaux non-magnétiques. En physique, l'aimantation est une grandeur vectorielle qui caractérise à l'échelle macroscopique le comportement magnétique d'un échantillon de matière. L'aimantation a comme origine le moment magnétique orbital et le moment magnétique de spin des électrons. 20 PREMIERE IMPLEMENTATION Selon une première implémentation, chaque neurone 1061 de la couche amont 1020 est un oscillateur CMOS. La création d'un tel oscillateur repose sur la transposition de montages 25 électroniques existants, tel l'oscillateur Colpitts, l'oscillateur Clapp, l'oscillateur à déphasage, l'oscillateur Pierce, l'oscillateur Hartley, l'oscillateur Leaky Integrate and Fire et ses différentes versions ou l'oscillateur à variables d'état. En référence à la figure 5, il est proposé un tel schéma électronique pour un oscillateur Colpitts, chaque composant (inductance, résistance, condensateur et 30 transistor) étant réalisé en technologie CMOS. Cela permet d'obtenir un oscillateur CMOS présentant un signal d'oscillation avec une fréquence fixe et une amplitude contrôlable. Il en résulte une forte puissance émise, et un faible bruit. 35 14 DEUXIEME IMPLEMENTATION Selon une deuxième implémentation, chaque neurone 1061 de la couche amont 102(k) est un oscillateur spintronique. Une telle implémentation permet de diminuer l'encombrement de la première 5 implémentation. Les oscillateurs spintroniques permettent d'obtenir des fréquences d'oscillation w, sur une large gamme de fréquences, entre 1 MégaHertz (MHz) et plusieurs TéraHertz (THz), notamment lorsque des matériaux antiferromagnétiques sont utilisés. L'antiferromagnétisme est une propriété de certains milieux magnétiques. 10 Contrairement aux matériaux ferromagnétiques, dans les matériaux antiferromagnétiques, l'interaction d'échange entre les atomes voisins conduit à un alignement antiparallèle des moments magnétiques atomiques. L'aimantation totale du matériau est alors nulle. Tout comme les ferromagnétiques, ces matériaux deviennent paramagnétiques au-dessus d'une température de transition appelée température de Néel. 15 L'antiferromagnétisme est distinct du ferromagnétisme qui désigne la capacité de certains corps de s'aimanter sous l'effet d'un champ magnétique extérieur et de garder une partie de cette aimantation Par ailleurs, la spintronique, l'électronique de spin ou la magnétoélectronique, est une technique qui exploite la propriété quantique du spin des électrons dans le but de 20 stocker des informations ou d'effectuer des opérations de calcul sur ces informations. Par extension, un composant spintronique est un composant qui exploite la propriété quantique du spin des électrons dans le but de stocker ou de traiter des informations. Les oscillateurs spintroniques peuvent générer des signaux harmoniques ou stochastiques. Dans ce dernier cas on dit que l'oscillateur est superparamagnétique. Le 25 superparamagnétisme est un comportement des matériaux ferromagnétiques ou ferrimagnétiques de grains de dimensions nanométriques. L'aimantation de ces grains peut se renverser spontanément sous l'influence de la température. Le temps moyen entre deux renversements, appelé temps de relaxation de Néel, définit la fréquence d'oscillation. 30 Un exemple de neurone 1061 est représenté schématiquement sur la figure 6. Le neurone 1061 comporte un nanopilier 114 et des moyens d'injection d'un courant d'alimentation 116 à travers le nanopilier 114. Le diamètre caractéristique d'un nanopilier est compris entre 3 nanomètres (nm) et 1 micromètre (pm). 35 Le nanopilier 114 comporte un motif 118. Celui-ci est constitué de plusieurs couches, superposées le long d'une direction A d'empilement des couches, à savoir d'une 15 première couche 120 en un matériau ferromagnétique, d'une couche intermédiaire 122 en un matériau non magnétique, et d'une seconde couche 124 en un matériau ferromagnétique. A chacune de ses extrémités, le nanopilier 114 comporte respectivement des 5 couches inférieure 126 et supérieure 128 qui sont disposées de part et d'autre du motif 118 et constituent des contacts permettant l'injection d'un courant d'alimentation à travers les couches 120, 122 et 124. Les matériaux ferromagnétiques envisagés pour les couches magnétiques sont le fer Fe, le cobalt Co, le nickel Ni et les alliages ferromagnétiques comprenant au moins un 10 de ces éléments (CoFeB par exemple), ainsi que les matériaux Heusler, les oxydes ferromagnétiques ou les semi-conducteurs ferromagnétiques. Le matériau ferromagnétique de la seconde couche 124 n'est pas forcément identique à celui de la première couche 122. La couche intermédiaire 122 non magnétique est une couche conductrice, réalisée 15 par exemple en cuivre Cu, en or Au, etc., ou une couche isolante, réalisée en A1203, MgO, SrTiO3, etc. Les couches 120, 122 et 124 ont une épaisseur comprise entre quelques dixièmes et quelques dizaines de nanomètres. Une ou plusieurs des couches 120, 122 et 124 a des dimensions latérales réduites entre 5 nm et 1 pm. Les autres couches peuvent être 20 étendues (de quelques micromètres à plusieurs millimètres). Dans le cas de la couche 124, cela permet alors la propagation des ondes de spin. Les couches inférieure et supérieure 126 et 128 sont réalisées en des matériaux tels que le ruthenium, le cuivre ou l'or. Ces couches possèdent une épaisseur d'environ 25 nm. Elles ont de préférence un rayon similaire à celui des couches constitutives du 25 motif 118. Les moyens 116 propres à permettre l'injection d'un courant d'alimentation à travers le nanopilier 114 sont représentés schématiquement sur la figure 6 par une source de courant 130 pouvant délivrer soit un courant continu, soit un courant alternatif réglable en intensité et en fréquence, soit les deux et des électrodes 132 et 134. 30 Ces électrodes 132 et 134 permettent de connecter électriquement les couches inférieure et supérieure 126 et 128 aux bornes de la source 130 pour l'injection du courant d'alimentation d'une part et à un moyen de mesure (non représenté) pour la détermination de la différence de potentiel électrique à la traversée du nanopilier 114, c'est-à-dire entre les couches inférieure et supérieure 126 et 128, d'autre part. 16 Alternativement les couches inférieure ou supérieure 126 et 128 sont réalisées avec un métal ayant la propriété de générer un fort effet Hall de spin, c'est-à-dire des alliages métalliques comportant l'un des éléments suivants : Pt, Pd, W, Ir, Bi, Au. L'effet Hall de spin est un phénomène de transport électrique et de spin. Cet effet 5 consiste en l'apparition d'une accumulation de spin sur les surfaces latérales d'un barreau conducteur dans lequel se propage un courant électrique, les signes des directions de spin étant opposés sur les surfaces opposées. Dans un fil cylindrique, les spins de surface ainsi induits par le courant tournent le long du fil. Quand le courant change de signes, les spins pointent dans la direction opposée. L'accumulation de spin ainsi générée 10 peut induire par transfert de spin le renversement de l'aimantation d'une couche magnétique placée en contact avec une des surfaces du barreau conducteur où est injecté le courant. Dans ce cas, les couches 126 ou 128 possèdent une épaisseur entre 3 nanomètres (nm) et 15 nm. Ces électrodes sont alors plus larges que le pilier 114 et 15 étendues afin de permettre l'injection de courant nécessaire pour générer l'accumulation de spin par effet Hall de spin. L'injection de courant se fait alors dans le plan de l'électrode 132 ou 134. Les moyens d'injection 116 sont alors tels que la source de courant 130 est connectée de part et d'autre de l'électrode 132 ou de l'électrode 134. Les première et seconde couches ferromagnétiques 120 et 124 sont caractérisées 20 par des états rémanents spécifiques illustrés sur les figures 13-18. Plus précisément, les figures 13 à 16 décrivent des configurations d'équilibre d'aimantation telles que les premières couches ferromagnétiques 120 et 124 ont une aimantation uniforme (ou sensiblement uniforme) et présentent les propriétés décrites ci-après : les aimantations des deux couches ferromagnétiques 120 et 124 pointent dans le 25 plan des couches ferromagnétiques 120 et 124 et sont alignées pour le cas de la figure 13; les aimantations des deux couches ferromagnétiques 120 et 124 pour le cas de la figure 14 pointent dans le plan des couches ferromagnétiques 120 et 124 et sont orthogonales ; les aimantations des deux couches ferromagnétiques 120 et 124 pour le cas de la figure 15 pointent hors du plan des couches ferromagnétiques 120 et 124 et 30 sont alignées et pour le cas de la figure 16, l'une des aimantations est hors du plan des couches ferromagnétiques 120 et 124 et l'autre aimantation est dans le plan des couches ferromagnétiques 120 et 124. Dans le cas spécifique de la figure 17, la configuration des deux couches ferromagnétiques 120 et 124 est une configuration de type vortex. L'aimantation forme une spirale dans le plan des couches ferromagnétiques 120 et 124 35 sauf dans le coeur du vortex au centre où l'aimantation pointe hors du plan des couches ferromagnétiques 120 et 124. Selon les cas, les vortex des deux couches 17 ferromagnétiques 120 et 124 présentent des chiralités ou des polarités identiques ou opposées. La chiralité est le sens de rotation du vortex tandis que la polarité est l'orientation de l'aimantation du coeur. Le cas de la figure 18 correspond à une configuration mixte, c'est-à-dire une 5 configuration vortex dans une des deux couches ferromagnétiques 120 et 124 tandis que la configuration de l'aimantation dans l'autre couche ferromagnétique 120 ou 124 est uniforme avec une direction quelconque par rapport au plan des deux couches ferromagnétiques 120 et 124. D'autres configurations existent et viennent compléter les cas des figures 13 à 18 10 qui forment une liste non exhaustive. L'empilement des couches du nanopilier 114, couche inférieure, couches constitutives du motif et couche supérieure, est réalisé par des techniques telles que la pulvérisation cathodique, l'épitaxie par jets moléculaires ou l'ablation laser pulsée. Le façonnage des couches en pilier se fait par des techniques combinant 15 lithographie électronique, lithographie optique, lithographie Laser ou gravure ionique focalisée, suivies d'une technique de gravure. Dans une première variante de l'oscillateur magnétique, représentée à la figure 7, en plus de comporter des première et seconde couches ferromagnétiques 120 et 124, ainsi qu'une couche intermédiaire 122 située entre la première couche et la seconde 20 couche, le motif 118 du nanopilier 114 de cet oscillateur comporte un troisième élément magnétique 136. Cet élément 136 peut être une simple couche ferromagnétique ayant une aimantation fixe et uniforme. Une alternative pour cet élément 136 est un ensemble de deux couches ferromagnétiques couplées par couplage d'échange et biaisées par une couche antiferromagnétique, connu par l'homme du métier sous l'appellation 25 « antiferromagnétique synthétique » (SAF en anglais). Dans tous les cas, ce troisième élément 136 joue le rôle de détecteur. Favorablement, cette troisième couche magnétique 136 est située au-dessous de la première couche 120 ou au-dessus de la seconde couche 124, le long de l'axe A, et est séparée de celle-ci par une couche de séparation 138. La couche de séparation 138 est 30 réalisée en un matériau métallique tel que Ru, Cu et a une épaisseur d'environ 1 nm. Dans une seconde variante, représentée à la figure 8, le motif élémentaire 118 du nanopilier 114 de la figure 6 (constitué par une première couche ferromagnétique 120, une couche intermédiaire non magnétique 122 et une seconde couche ferromagnétique 124) est répété au moins une seconde fois selon la direction A du nanopilier 114. De 35 même, dans une alternative à cette seconde variante, le motif élémentaire qui est répété est constitué par le motif 118 présenté sur la figure 7. 18 A l'intérieur du nanopilier 114, les motifs sont séparés les uns des autres par une couche de séparation 142. Celle-ci est réalisée en un matériau métallique. Les oscillateurs précédemment présentés peuvent être agencés de différentes manières pour former une couche de neurones 102. 5 Selon un exemple, les oscillateurs sont placés en ligne. Dans un tel cas, les oscillateurs ne sont pas connectés électriquement. Selon un autre exemple, les oscillateurs sont placés en ligne et connectés dans le but de réaliser un multiplexage des signaux de sortie des oscillateurs. Selon une variante représentée à la figure 9, N nanopiliers 114, chacun identique 10 à celui de la figure 6, celui de la figure 7 ou celui de la figure 8 (ou leurs variantes), sont disposés périodiquement sur un substrat plan 144. Un réseau à deux dimensions de nanopiliers 114 est alors généré. Dans un tel cas, les moyens d'injection d'un courant d'alimentation sont des électrodes connectant les différents nanopiliers 114. 15 CONCLUSION Comme décrit précédemment, de multiples modes de réalisation sont possibles pour les neurones 106. Toutefois, il est à noter que, de préférence, chaque oscillateur présente la même structure que les synapses 112 qui seront décrites ci-après. L'adaptation des signes de 20 références utilisés ensuite à savoir C1, C2 et C3 à la description précédente étant immédiate, elle n'est pas détaillée dans ce qui suit. Il en résulte que les remarques concernant les structures possibles pour un oscillateur s'appliquent également pour les synapses 112. Certaines sont répétées mais pas toutes dans un souci de pédagogie. Réciproquement, toutes les remarques 25 concernant les structures possibles pour une synapse 112 s'appliquent également pour un oscillateur. En particulier, les configurations présentées en référence aux figures 13 et 18 sont également valables pour les cas des synapses 112 lorsque de telles configurations sont accessibles à la structure décrite pour les synapses 112. 30 Pour la suite, il est supposé que chaque neurone 106 est un oscillateur propre à délivrer un signal ou des signaux hyperfréquence(s), tel qu'un courant radiofréquence ecos (wi. t) où e est l'amplitude du courant et coi la fréquence du courant. Cependant, les considérations développées s'appliquent au cas où l'oscillateur délivre un signal stochastique ou télégraphique avec une amplitude /inF et une fréquence 35 moyenne wi. 19 En outre, il est supposé que l'oscillateur est un oscillateur de type spintronique pour garantir l'obtention d'un réseau de neurones 100 ayant un faible encombrement. EXEMPLE 1 : ARCHITECTURE AVEC DIODES DE SPIN 5 PREMIER CAS DE L'EXEMPLE 1 : RESEAU FIGE Dans le cas illustré, le réseau de neurones 100 est un réseau de neurones figé. Un réseau figé est un réseau dans lequel l'apprentissage est réalisé hors-ligne, c'est-à-dire que les valeurs des poids synaptiques sont déterminées grâce à 10 l'entraînement d'un autre réseau de neurones, puis le réseau de neurones 100 est fabriqué pour implémenter les poids auparavant déterminés. PREMIER MODE DE REALISATION (M1) En plus, de l'ensemble 108 de chaînes 110, l'interconnexion 104 selon la figure 10 15 comporte aussi un circuit de prétraitement 150, des circuits de rectification 152, une pluralité de mémoires 154 et un circuit de post-traitement 156. Le circuit de prétraitement 150 est propre à assurer l'interface entre la couche amont de neurones 102(k) et l'entrée des chaînes 110. Selon l'exemple illustré, le circuit de prétraitement 150 comporte un multiplexeur 20 158 et un amplificateur radiofréquence 160. Un multiplexeur est un circuit permettant de concentrer sur une même voie de transmission différents types de signaux. Un amplificateur est un système électronique augmentant la tension et/ou l'intensité d'un signal électrique. 25 En variante, le circuit de prétraitement 150 comporte seulement l'un parmi le multiplexeur 158 et l'amplificateur 160. Selon encore un autre mode de réalisation, aucun circuit de prétraitement 150 n'est présent dans le réseau de neurones 100. Les chaînes 110 sont représentées plus précisément en référence aux figures 11 30 à 21. Comme visible à la figure 11, chaque chaîne 110 comporte des synapses 112 et au moins une ligne de transmission 162. Les synapses 112 sont agencées les unes à côté des autres selon la première direction transversale X, direction le long de laquelle s'étendent les chaînes 110. 35 Dans l'exemple proposé, seules cinq synapses 112 sont représentées. Chaque synapse 112 comporte un résonateur spintronique 164. 20 Un résonateur est un composant électrique présentant une fréquence de résonance. Plus précisément la réponse d'un résonateur à un signal radiofréquence est plus élevée dans une certaine gamme autour de la fréquence de résonance. Un résonateur spintronique est un résonateur magnéto-résistif. 5 Plus précisément, un résonateur spintronique est un composant électrique comportant une ou plusieurs couches ferromagnétiques et dont l'aimantation de l'une au moins des couches peut être mise en précession résonante par un signal radiofréquence. La précession de l'aimantation entraîne une variation de la résistance du résonateur par effet magnéto-résistif. La fréquence de résonance du résonateur dépend des dimensions 10 de la couche ferromagnétique, du champ magnétique qui est appliqué sur la couche ferromagnétique et du ou des matériaux ferromagnétiques qui forme(nt) la couche ferromagnétique. Alternativement, la dynamique d'aimantation du résonateur peut être due ou assistée par des fluctuations thermiques. Dans ce cas, on dit que le résonateur est 15 superparamagnétique. Il est défini pour chaque synapse 112,,m une fréquence de résonance propre notée WI,m. Dans le cas illustré, les synapses 1121.' d'une même chaîne 110 présentent toutes des fréquences de résonance w,,m distinctes deux à deux. 20 Selon une autre variante, il est possible que certaines fréquences de résonance WI,m soient identiques. En outre, sous les hypothèses précitées que les entiers N(k), ulck+1) et ML(k-)k+1) sont égaux, au sein d'une chaîne 110/ , il existe une relation biunivoque entre les synapses 1121,' de la chaîne 110/ considérée et les neurones 106/ de la couche 25 amont 102(k). Du fait de cette relation, pour la suite, il peut être considéré que l'entier m et l'entier i dans ce cas particulier sont les mêmes, la transposition au cas où les synapses 1121,/,, d'une chaîne 1101 sont ordonnées différemment étant immédiate. Autrement formulé, chaque synapse 112L, d'une chaîne 1101 est propre à interagir avec un seul neurone 1061 de la couche amont 102(k) et le signal de sortie yi de chaque 30 neurone 106/ de la couche amont 102(k) interagit avec une seule synapse 1121:, d'une chaîne 1101 . Plus précisément, une synapse 112b est propre à moduler le signal de sortie yi du neurone 106/ . La fréquence de résonance w1,, de la synapse 1121,., est alors relativement proche de la fréquence d'oscillation Typiquement, le rapport entre la fréquence de résonance 35 et la fréquence d'oscillation w, est inférieure à 1%. 21 Du point de vue du réseau de neurones 100, la modulation du signal de sortie yi de chaque neurone 106e s'interprète comme un poids synaptique W. Le poids synaptique W correspondant à la modulation du signal de sortie yi du i-ième chaque neurone 106, de la couche amont 102(k) par la i-ième synapse 114 de la 5 1-ième chaîne 1101., est notée Wu. Le poids synaptique 1N,J est une fonction de la fréquence de résonance coi,. de la synapse 1121,. et de la fréquence d'oscillation coi du neurone 106i . Plus précisément, le poids synaptique Wu s'écrit comme une fonction f du rapport entre la fréquence de résonance wi., de la synapse 114. et de la fréquence d'oscillation 10 wi du neurone 106i . La structure d'une synapse 112 est décrite plus en détail en référence à la figure 12. La synapse 112 comporte un empilement 166 de plusieurs couches superposées le long d'une direction d'empilement, une première borne 168 et une deuxième borne 170. 15 La direction d'empilement est symbolisée sur les figures par l'axe Z. La direction d'empilement est donc désignée par l'expression « direction d'empilement Z » dans le reste de la description. Il est également défini une première direction transversale. Comme visible sur les figures 11 et 12, la première direction transversale est perpendiculaire à la direction 20 d'empilement Z et contenue dans le plan de la feuille. La première direction transversale est symbolisée sur les figures par un axe X. La première direction transversale est donc désignée par l'expression c VINGT-CINQUIEME MODE DE REALISATION (M25) Le mode de réalisation M25 est décrit par différence rapport au mode de réalisation M22. Il est supposé que les résonateurs 164 présentent une aimantation uniforme, la 5 transposition au cas d'une aimantation vortex étant immédiate. Chaque synapse 112 comporte un élément d'ajustement 188 de la fréquence de du résonateur 164 correspondant présentant les mêmes propriétés que celui du mode de réalisation M15. En outre, chaque élément de contact est en contact avec une ligne d'alimentation 10 en métal lourd respective présentant un fort effet Hall de spin. En fonctionnement, un courant de charge est injecté individuellement dans chaque ligne de métal lourd. Suivant le signe du courant de charge, l'aimantation de l'élément d'ajustement 188 est modifiée dans un sens ou dans l'autre grâce au couple dû à l'effet Hall de spin. Une fois l'aimantation commutée, le courant de charge est coupé, 15 l'aimantation étant en position d'équilibre. VINGT-SIXIEME MODE DE REALISATION (M26) Le mode de réalisation M26 est décrit par différence avec le mode de réalisation M25. 20 Dans ce cas, l'élément d'ajustement 188 est celui du mode de réalisation M16. Le fonctionnement de l'élément d'ajustement 188 est, en outre, le fonctionnement de l'élément d'ajustement 188 du mode de réalisation M7. VINGT-SEPTIEME MODE DE REALISATION (M27) 25 Le mode de réalisation M27 est décrit par différence rapport au mode de réalisation M25. Selon le mode de réalisation M27, l'élément d'ajustement 188 est positionné différemment. Dans ce cas de figure, l'élément d'ajustement 188 est positionné en dessus de la 30 couche C3 de sorte qu'un empilement 166 élément d'ajustement 188, couche barrière, couche C3 et couche séparatrice est obtenu. L'élément d'ajustement 188 est en contact avec une ligne métallique tandis que la couche séparatrice est en contact avec la ligne de transmission 162. Ainsi, l'empilement résultant est une jonction tunnel magnétique ou une vanne de spin. 35 En outre, le réseau de neurones 100 est pourvu d'un injecteur de courant agencé pour générer un courant traversant l'empilement 166 depuis la ligne métallique jusqu'à la 51 ligne de transmission 162, c'est-à-dire un courant selon une direction parallèle à la direction d'empilement Z. En fonctionnement, cela signifie qu'une commutation de la première couche C3 est obtenue par transfert de spin. 5 TROISIEME CAS DE L'EXEMPLE 3 : RESEAU CAPABLE D'APPRENTISSAGE Dans l'exemple illustré, le réseau de neurones 100 est un réseau capable 10 d'apprentissage. VINGT-HUITIEME MODE DE REALISATION (M28) Le mode de réalisation M28 est décrit par différence par rapport au mode de réalisation M25. 15 Dans ce cas, l'élément d'ajustement 188 est celui du mode de réalisation M19. Le fonctionnement de l'élément d'ajustement 188 est, en outre, le fonctionnement de l'élément d'ajustement 188 du mode de réalisation M19. VINGT-NEUVIEME MODE DE REALISATION (M29) 20 Le mode de réalisation M29 est décrit par différence rapport au mode de réalisation M25. Dans ce cas, l'élément d'ajustement 188 est un ensemble de lignes de contrôle présentant les mêmes propriétés en termes de structure et de fonctionnement que le mode de réalisation M20. 25 TRENTE MODE DE REALISATION (M30) Le mode de réalisation M30 est décrit par différence rapport au mode de réalisation M25. Selon le mode de réalisation M30, l'élément d'ajustement 188 est un ensemble de 30 lignes de contrôle présentant les mêmes propriétés en termes de structure et de fonctionnement que le mode de réalisation M11. TRENTE ET UNIEME MODE DE REALISATION (M31) Le mode de réalisation M31 est décrit par différence rapport au mode de 35 réalisation M25. 52 Selon le mode de réalisation M31, l'élément d'ajustement 188 est un empilement 166 de couches présentant les mêmes propriétés en terme de structure et de fonctionnement que le mode de réalisation M12. 5 CONCLUSION L'ensemble des modes de réalisations M22 à M31 correspond à l'adaptation des structures précédemment décrites (avec diode de spin et effet Hall de spin inverse) pour le cas d'un résonateur 164 passif. Un tel résonateur 164 est, en effet, aisé à fabriquer. 10 CONCLUSION GENERALE Parmi l'ensemble des modes de réalisation présentés pour réaliser un réseau de neurones 100 qui soit profond, il ressort des points communs qui sont mis en évidence dans ce qui suit. Chaque réseau de neurones 100 selon l'ensemble des modes de réalisation (M1 à 15 M31) est tel que le réseau de neurones 100 comportant des chaînes synaptiques 110, chaque chaîne synaptique 110 comportant des synapses 112, chaque synapse 112 étant un résonateur spintronique 164, les résonateurs spintroniques 164 étant en série, chaque résonateur spintronique 164 ayant une fréquence de résonance ajustable. Le réseau de neurones 100 comporte des couches de neurones 102 ordonnées, chaque neurone 106 20 étant un oscillateur radiofréquence oscillant à une fréquence propre, une couche inférieure étant reliée à une couche supérieure par une interconnexion 104 comportant un ensemble 108 de chaînes synaptiques 110 reliées à des circuits de rectification, chaque fréquence de résonance de l'ensemble 108 de chaînes synaptiques 110 correspondant à une fréquence propre d'un oscillateur radiofréquence de la couche inférieure. 25 Selon des modes de réalisation préférés, le réseau de neurones 100 comporte des éléments d'ajustement de la fréquence de résonance par modification de l'un parmi la tension, le courant ou le champ magnétique appliquée à un résonateur spintronique 164. En outre, s'il est défini un plan dans lequel s'étendent principalement les couches de neurones 102, les chaînes synaptiques 110 peuvent être agencées dans ce plan ou 30 perpendiculairement à ce plan. Par ailleurs, les neurones 106 de la couche 102 inférieure sont propres à transmettre un signal aux chaînes synaptiques 110, le signal étant un courant radiofréquence, un champ magnétique radiofréquence ou une onde de spin. Les modes de réalisation partagent également le fait que chaque chaîne 35 synaptique 110 comporte une ligne de transmission comportant les résonateurs 164, dont la sortie est rectifiée via des circuits de rectification 152. 53 De plus, le réseau de neurones 100 comporte une pluralité de mémoires spintroniques 154, chaque mémoire spintronique 154 étant associée à une seule chaîne synaptique 110. De préférence, le nombre de couches 102 est supérieur à 3, de préférence 5 supérieur à 5 et/ou le nombre de chaînes synaptiques 110 d'un ensemble est supérieur à 9, de préférence supérieur à 100. Par ailleurs, un certain nombre de modes de réalisation sont tels que l'interconnexion 104 comporte un circuit de prétraitement 150 et un circuit de post-traitement 156, le circuit de prétraitement 150 comportant l'un parmi un multiplexeur 158 10 et un amplificateur 160 et le circuit de post-traitement 156 comportant l'un parmi un amplificateur et des mémoires. D'autres modes de réalisation sont envisageables en combinant les modes de réalisation M1 à M31 précités avec les différents types d'oscillateurs REVENDICATIONS1. Réseau de neurones (100) comportant - des chaînes synaptiques (110), chaque chaîne synaptique (110) comportant des synapses (112), chaque synapse (112) étant un résonateur spintronique. (164), les résonateurs spintroniques (164) étant en série, chaque résonateur spintronique (164) ayant une fréquence de résonance ajustable, - des couches de neurones (102) ordonnées, chaque neurone (106) étant un oscilla radiofréquence oscillant à une fréquence propre, une couche inférieure étant 10 reliée à une couche supérieure par une interconnexion (104) comportant un ensemble (108) de chaînes synaptiques (110) reliées à des circuits de rectification (152), chaque fréquence de résonance de l'ensemble (108) de chaînes synaptiques (110) correspondant à une fréquence propre d'un oscillateur radiofréquence de la couche inférieure. 15 2.- Réseau de neurones selon la revendication 1 dans lequel les neurones (106) de la couche (102) inférieure sont propres à transmettre un signal aux chaînes synaptiques (110), le signal étant un courant radiofréquence, un champ magnétique radiofréquence ou une onde de spin. 3.- Réseau de neurones selon la revendication 1 ou 2, dans lequel le réseau de neurones (100) comporte des éléments d'ajustement de la fréquence de résonance par modification de l'un parmi la tension, le courant ou le champ magnétique appliquée à un résonateur spintroniciue (164). 4,- Réseau de neurones selon l'une quelconque des revendications 1 b3' dans lequel i| est défini un plan dans lequel s'étendent principalement les couches de neurones (102), les chaînes synaptiques (110) étant agencées perpendiculairement au plan du substrat. 5.- Réseau de neurones selon l'une quelconque des revendications 1 ü3. dans lequel i| est défini un plan dans lequel s'étendent principalement les couches de neurones (102), les chaînes synaptiques (110) étant agencées dans le plan. 30 20 25 35 6.- Réseau de neurones selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel le réseau de neurones (100) comporte une pluralité de mémoires 55 sp ntroniques (154), chaque mémoire spintronique (154) étant associée à une seule chaîne synaptique (110). 7.- Réseau de neurones selon l'une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel le réseau de neurones (100) utilise des poids positifs et des poids négatifs, chaque chaîne synaptique (110) comporte deux lignes de transmission, une ligne servant de référence et une ligne comportant les résonateurs (164), les résonateurs (164) étant passifs et chaque ligne étant connectée à deux diodes, l'ensemble des diodes formant le circuit de rectification (152), l'ensemble des deux lignes de transmission permettant de réaliser l'un des deux poids. 8.- Réseau de neurones selon l'une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel le nombre de couches (102) est supérieur à 3, de préférence supérieur à 5. 9.- Réseau de neurones selon l'une quelconque des revendications 1 à 8, dans lequel le nombre de chaînes synaptiques (110) d'un ensemble est supérieur à 9, de préférence supérieur à 100. 10.-- Réseau de neurones selon l'une quelconque des revendications 1 à 9, dans lequel l'interconnexion (104) comporte un circuit de prétraitement (150) et un circuit de 20 post-traitement (156). 11.- Réseau de neurones selon la revendication 10, dans lequel le circuit de prétraitement (150) comporte l'un parmi un multiplexeur (158) et un amplificateur (160) et le circuit de post-traitement (156) comporte l'un parmi une mémoire (70) et un 25 amplificateur (72).