Brevet FR3084504A1 — publié le 20200131

Chaîne synaptique comprenant des résonateurs spintroniques basés sur l'effet Hall de spin inverse et réseau de neurones comprenant une telle chaîne synaptique DOMAINE TECHNIQUE DE L'INVENTION La présente invention concerne une chaîne synaptique et 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 une chaîne synaptique d'un réseau de neurones, la chaîne synaptique comportant un convertisseur réalisé en un métal ayant un 3 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 5 magnétique, chaque résonateur présentant une fréquence de résonance, chaque 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 10 ou plusieurs des caractéristiques suivantes lorsque cela est techniquement possible : - 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 15 par le convertisseur. 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. 20 - le métal du convertisseur est un alliage comprenant au moins l'un des 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 25 résonance, l'élément d'ajustement étant choisi dans le groupe constitué de : 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 30 d'aimantation variable en fonction du courant de charge, l'aimantation du plot magnétique étant fixe, 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 35 contact avec la ligne de transmission ou le plot magnétique est disposé à 4 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 5 moins une chaîne synaptique telle que décrite précédemment. La présente description concerne également un réseau de neurones comportant des chaînes synaptiques, chaque chaîne synaptique comportant des synapses, chaque synapse étant un résonateur spintronique, les résonateurs spintroniques étant en série, chaque résonateur spintronique ayant une fréquence de 10 résonance ajustable, des couches de neurones ordonnées, chaque neurone étant un oscillateur radiofréquence oscillant à une fréquence propre, une couche inférieure étant 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 15 d'un oscillateur radiofréquence de la couche inférieure. Suivant des modes de réalisation particulier, le réseau de neurones comprend une 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 20 magnétique radiofréquence ou une onde de spin. - le réseau de neurones 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. - il est défini un plan dans lequel s'étendent principalement les couches de 25 neurones, les chaînes synaptiques étant agencées perpendiculairement au plan du substrat. - 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, 30 chaque mémoire spintronique étant associée à une seule chaîne synaptique. - le réseau de neurones utilise des poids positifs et des poids négatifs, chaque 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 35 formant le circuit de rectification, l'ensemble des deux lignes de transmission permettant de réaliser l'un des deux poids. 5 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- 5 traitement. - 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 10 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 : 15 - 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 20 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, 25 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 30 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. 35 - le matériau de chaque couche en matériau non-magnétique est un isolant. - le matériau de chaque couche en matériau non-magnétique est un métal. 6 - 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 le signal hyperfréquence d'entrée pour le transmettre aux résonateurs 5 spintroniques. 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 uniquement et en référence aux dessins qui sont : - figure 1, une représentation schématique d'un réseau de neurones ; 15 - 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 ; - 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 20 oscillateur CMOS ; - figure 6, une représentation schématique d'un exemple de neurones; - figure 7, une représentation schématique d'un autre exemple de neurones ; - figure 8, une représentation schématique d'encore un autre exemple d'ensemble de neurones ; 25 - figure 9, une représentation schématique d'encore un autre exemple d'ensemble de neurones ; - figure 10, une représentation par schéma-bloc d'une interconnexion; - figure 11, une représentation schématique d'une partie de l'interconnexion selon le premier mode de réalisation ; 30 - 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 du résonateur de la figure 12 ; - figure 19, un premier exemple de structure d'une interconnexion selon le premier 35 mode de réalisation ; 7 - figure 20, un deuxième exemple de structure d'une interconnexion selon le premier mode de réalisation ; - figure 21, un troisième exemple de structure d'une interconnexion selon le premier mode de réalisation ; 5 - 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 de l'interconnexion selon un deuxième mode de réalisation; - figure 24, une représentation schématique d'un exemple de résonateur de 10 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 ; - figure 26, une représentation schématique d'un exemple d'une partie de l'interconnexion selon un sixième mode de réalisation ; 15 - 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 l'interconnexion selon un huitième mode de réalisation ; - figure 29, une représentation schématique d'un exemple de résonateur de 20 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 ; - figure 31, une représentation schématique d'un exemple de résonateur et de plot d'ajustement de l'interconnexion selon un douzième mode de réalisation ; 25 - 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 l'interconnexion selon un quatorzième mode de réalisation ; - figure 34, une représentation schématique d'un exemple d'agencement du 30 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 ; - figure 36, une représentation schématique de côté d'une vue agrandie de la figure 35 ; 35 - figure 37, une représentation schématique d'un exemple d'une partie de l'interconnexion selon un seizième mode de réalisation ; 8 - 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 ; - figure 39, une représentation schématique d'un exemple de résonateur et d'ajustement de l'interconnexion selon un dix-huitième mode de réalisation ; 5 - 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 deuxième mode de réalisation ; - figure 42, une représentation schématique d'un exemple de résonateur de 10 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 - figure 44, une représentation schématique d'un exemple de résonateur de l'interconnexion selon un vingt-troisième mode de réalisation. 15 DESCRIPTION DETAILLEE DE MODES DE REALISATION PREFERES ARCHITECTURE GENERALE ET NOTATIONS 20 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 interconnexions 104 entre les couches de neurones 102. Chaque couche de neurones 102 est un ensemble d'au moins deux neurones 106. 25 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 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- 30 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 utile) et préférentiellement d'être dérivable (pour permettre l'apprentissage par rétropropagation du gradient). Dans le cadre de cette demande, un neurone est un 35 composant réalisant une fonction équivalente. 9 Les couches de neurones 102 sont ordonnées, de sorte qu'il est possible de définir un indice k pour chaque couche de neurones 102. 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 5 à 5. Par définition, les expressions « supérieur » ou « inférieur » non accompagnées du terme « égal » sont à entendre au sens strict. 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 » 10 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 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 15 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 autre couche de neurones 102. Ainsi, une couche inférieure 1020 k+1) généralement reliées en série. En biologie, la synapse désigne une zone de contact fonctionnelle qui s'établit 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 15 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 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. 20 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 équivalente à un poids synaptique de valeur modifiable. Par ailleurs, dans la suite, nous appellerons « chaîne synaptique» ou « chaîne » 25 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 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 30 la chaîne. Le nombre de chaînes 11004") de l'ensemble 10e4k+1) de l'interconnexion 104(kk-'1' entre la couche amont 1020) et la couche aval 1020+1) est noté Lo`k+1). Le nombre L(kk-H1) de chaînes 11004k+1) de l'ensemble 10804k+i) de l'interconnexion 10403k+1) entre la couche amont 102(k) et la couche aval 102(k+1) est supérieur à 9, de préférence supérieur à 100. 11 En outre, les chaînes 110(k4k+1) de l'interconnexion 104(k4k+1) entre la couche amont 102(k) et la couche aval 102(k+1) sont ordonnées de sorte qu'il est possible de repérer chaque chaîne 110(kk+1) de l'interconnexion 104(kk+1) entre la couche amont 102(k) et la couche aval 102(k+1) par un nombre entier I, I variant de 1 à lik4k±1). 5 De ce fait, la 1-ième chaîne 110(k4k+i) de l'interconnexion 104(k4") entre la couche amont 102(k) et la couche aval 102(k+i) est notée 11ek+1) Les synapses 112(k4k+1) d'une chaîne synaptique 110(k4k±1) de l'interconnexion 104(kk-'1' entre la couche amont 102(k) et la couche aval 102(k+1) sont ordonnées dans la chaîne synaptique 110(kk+1) de sorte qu'il est possible de repérer chaque synapse 10 112(k4k+1) par un indice m, m étant un entier variant de 1 à ci) plus simplement noté ML dans le cas décrit ici. L'entier ML désigne le nombre de synapses 112(k->k+1' d'une chaîne synaptique 110(k->k+i). De préférence, l'entier ML est un entier pair. Il en résulte que la m-ième synapse 112(k->k±1) de la 1-ième chaîne synaptique 15 1107k4k+1)de l'interconnexion 104(k4k+1) entre la couche amont 102(k) et la couche aval 102(41) est notée 1127c:k+1). Dans le cas général, chaque entier N(k), uk->k+1) ML varie d'une couche de neurones 102 à l'autre. Pour la suite, la description s'attachant à décrire seulement une couche amont 102(k), une couche aval 102(k+1) et surtout l'interconnexion 104(kk+1) entre 20 les deux couches 102(k) et 102(k-'1), dans un souci de simplification, il est supposé que les entiers N(k), uk->k+i), ML"k+l) ne varient pas d'une couche de neurones 102 à une autre couche de neurones 102, de sorte que les exposants impliquant des notations avec k peuvent être omis lorsqu'il n'y a pas d'ambiguïtés. Similairement, toujours pour simplifier, il est supposé, à titre d'exemple que les 25 entiers N(k), L(kiK+1) et ML sont égaux, sachant que ce n'est pas le cas en général. Toutefois, la transposition à des cas où les entiers sont distincts est immédiate et n'est pas décrite dans ce qui suit. Il en résulte que, pour la suite, les notations suivantes seront utilisées : - le i-ème neurone 106 de la couche amont 102(k) est noté 106e . De plus, le 30 signal en entrée du i-ème neurone 1061 de la couche amont 102(k) est noté xi et le signal en sortie de ce neurone 1061 est noté yi . L'indice i varie entre 1 et N. - le j-ème neurone 106 de la couche aval 102(k+1) est noté 106) . De plus, le signal en entrée du j-ème neurone 106f de la couche aval 102(k+1) est 12 noté xi et le signal en sortie de ce neurone 1061 est noté yi . L'indice j varie entre 1 et N. - la 1-ième chaîne 110 de l'interconnexion 104k-fr1) entre la couche amont 10211'1 et la couche aval 102(k+1) est notée 110/ . L'indice I varie entre 1 et N. 5 - la m-ième synapse 112 de la 1-ième chaîne synaptique 1101 de l'interconnexion 1041k41) entre la couche amont 1021k) et la couche aval 1021") est notée 112(r. 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 N(k1, ML varie d'une couche de neurones 10 102 à l'autre et ne sont pas égaux entre eux étant immédiates. L'architecture générale qui vient d'être décrite est maintenant décrite par référence à des exemples explicités dans ce qui suit. COUCHES DE NEURONES 15 GENERALITES Chaque neurone 106 qu'il soit de la couche amont 1021k) ou de la couche aval 10211'+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 20 référer à cette gamme de fréquence. 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 106/ de la couche amont 1020 REVENDICATIONS1.- Chaîne synaptique (110) d'un réseau de neurones (100), la chaîne synaptique (110) comportant : - un convertisseur (C5) réalisé en un métal ayant un fort effet Hall de spin inverse, - une ligne de transmission (162), et - des synapses (112), chaque synapse (112) étant un résonateur spintronique (164), les résonateurs spintroniques (164) étant en contact avec le convertisseur (C5) et recevant des signaux, de préférence des signaux hyperfréquences, provenant notamment de neurones d'une couche précédente, par la ligne de transmission (162), chaque résonateur (164) étant un plot magnétique, chaque résonateur (164) présentant une fréquence de résonance chaque résonateur (164) étant propre à générer un courant de spin dont l'amplitude dépend du rapport entre la fréquence de résonance (wlyn) du résonateur (164) et une fréquence de référence, le convertisseur (C5) étant propre à convertir chaque courant de spin en courant de charge. 2.- Chaîne synaptique selon la revendication 1, dans laquelle les résonateurs (164) sont connectés électriquement en série et de façon alternée par le convertisseur (C5). 3.- Chaîne synaptique selon la revendication 2, le réseau de neurones (100) utilise des poids positifs et des poids négatifs, l'ensemble des résonateurs (164) connectés électriquement en série et de façon alternée par le convertisseur (C5) étant une structure permettant de réaliser l'un des deux poids. 4.- Chaîne synaptique selon l'une quelconque des revendications 1 à 3, dans laquelle le métal du convertisseur (C5) est un alliage comprenant au moins l'un des éléments du groupe constitué de Pt, W, Pd, Au, Ag, Ir et Bi. 30 5.- Chaîne synaptique selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, dans laquelle chaque résonateur (164) est pourvu d'une couche additionnelle réalisée en un matériau oxyde, ferroélectrique ou à changement de phase. 25 6.- Chaîne synaptique selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, dans 35 laquelle chaque résonateur (164) est pourvu d'un élément d'ajustement (188) de la 55 fréquence de résonance (wl,m), l'élément d'ajustement (188) étant choisi dans le groupe constitué de : - un plot magnétique, le plot magnétique présentant une aimantation variable en fonction du courant de charge appliqué sur le plot magnétique, 5 - un plot magnétique, le plot magnétique présentant une direction d'aimantation variable en fonction du courant de charge, l'aimantation du plot magnétique étant fixe, - une ligne de champ alimentée par un courant continu propre à créer un champ magnétique sur le résonateur. 10 7.- Chaîne synaptique selon la revendication 6, dans laquelle l'élément d'ajustement (188) est un plot magnétique, le plot magnétique est en contact avec la ligne de transmission (162) ou le plot magnétique est disposé à distance de la ligne de transmission (162), un matériau isolant étant intercalé entre le plot magnétique et la ligne de transmission (162). 15 8.- Chaîne synaptique selon la revendication 7, dans laquelle chaque plot magnétique présente en section une forme trapézoïdale. 9.- Réseau de neurones comportant au moins une chaîne synaptique (110) selon 20 l'une quelconque des revendications 1 à 8.