FR 3003062 A1 20140912 FR 1351979 A 20130305 -1- L'invention concerne les neurones artificiels et les réseaux de neurones. Les réseaux de neurones sont encore peu utilisés dans l'industrie en l'absence de solution technique viable, que ce soit en termes de consommation ou de rapport coût de développement-performance. Lorsque les réseaux de neurones sont utilisés, ils sont implémentés au plan logiciel dans une architecture classique de calcul qui réalise un calcul sériel des opérations. Dès lors, les performances peuvent être dégradées dans les réseaux à grande échelle en raison de la quantité d'opérations à effectuer. De plus, la robustesse du système est faible en cas de défaillance d'un élément de l'unité de calcul. Afin de construire des systèmes plus efficaces, on cherche aujourd'hui à s'inspirer des principes biologiques en effectuant certaines approximations sur le modèle utilisé pour simuler l'activité des cellules vivantes. C'est ce qui conduit notamment à utiliser des réseaux de neurones à potentiel d'action (ou spiking neural network). L'invention concerne ainsi en particulier les puces neuromorphiques. Celles-ci comprennent des réseaux de neurones analogiques ou mixtes et sont susceptibles de servir en matière d'intelligence artificielle, par exemple dans les dispositifs de reconnaissance de forme. Les puces neuromorphiques comprennent trois parties : des neurones artificiels, des synapses et des éléments de mémoire qui stockent le poids synaptique. De plus, les poids synaptiques évoluent durant la période d'apprentissage du système grâce à un algorithme qui est implémenté dans une autre partie du système. A cette fin, on a envisagé de mémoriser l'information soit par des points de mémoire numérique, soit par une mémoire analogique composée d'un condensateur dont il faut rafraîchir la tension aux bornes ou d'un transistor à grille flottante. Ces trois solutions nécessitent d'effectuer un calcul de plasticité dans une autre partie du système (comme indiqué ci-dessus) et le résultat du calcul devient la nouvelle valeur à mémoriser. Cependant ces solutions engendrent soit une forte consommation de courant, soit une complexité de mise en oeuvre, soit encore un manque de précision de la valeur mémorisée. Pour tenter de pallier ces inconvénients, il a été imaginé d'utiliser le nouveau composant appelé memristor mis à jour sous ce nom en 2008. Cet organe présente une résistance non volatile et qui varie de façon non linéaire en fonction de la tension appliquée. Lorsqu'on lui applique une tension, sa résistance varie de façon continue et le dispositif mémorise la valeur de résistance une fois que la tension a disparu. Il présente donc une plasticité intrinsèque. Cet organe peut alors -2- se comporter comme une synapse artificielle. Il a pour avantage d'être de taille très petite (quelques centaines de nanomètres carrés) et de consommer très peu de courant s'agissant d'un élément passif (une résistance) de plusieurs kilo-ohms. Ce composant permet donc d'envisager de réaliser des réseaux de neurones artificiels de grandes dimensions. Avec des réseaux de neurones à potentiel d'action basés sur une architecture à circuits analogiques couplée à des memristors, il devient possible d'envisager des accélérateurs de calcul à haute performance capables d'effectuer des tâches lourdes et complexes. Néanmoins, la mise au point de tels systèmes est encore balbutiante. Le document "On spike-timing-dependent-plasticity, memristive de vices, and building a self-leaming visual cortex," C. Zamarreno-Ramos, L. A. Camunas-Mesa, J. A. Perez-Carrasco, T. Masquelier, T. Serrano-Gotarredona, and B. Linares-Barranco, Frontiers in Neuroscience, vol. 5, no.00026, 2011, présente une solution pour combiner les réseaux de neurones à potentiel d'action avec des memristors pour réaliser des synapses excitatrices et inhibitrices. Toutefois, la solution décrite nécessite de modifier de façon drastique le design des neurones en silicium pour obtenir les deux types de synapses. Un but de l'invention est de simplifier l'utilisation des memristors avec les neurones artificiels. À cet effet, on prévoit selon l'invention un organe à neurone artificiel, qui comprend : - au moins un neurone artificiel, - au moins un convoyeur de courant connecté à une entrée du neurone, et - au moins un memristor connecté au convoyeur de courant. Ainsi, le convoyeur fait en sorte que le neurone reçoit en entrée un courant en provenance du memristor et en même temps applique à ce dernier la tension de sortie du neurone considéré. Suivant la configuration du convoyeur, le courant précité peut être entrant ou sortant selon que l'on réalise une synapse excitatrice ou inhibitrice. Le convoyeur permet donc simultanément d'appliquer un signal électrique au neurone et de lire sur celui-ci un autre signal résultant de l'application du premier. L'invention pourra présenter en outre au moins l'une quelconque des caractéristiques suivantes : - le neurone est un neurone à potentiel d'action ; - le neurone est un neurone intégratif à seuil et courant de fuite ; - le convoyeur ou au moins l'un des convoyeurs est un convoyeur de deuxième génération ; -3- - le convoyeur ou au moins l'un des convoyeurs est agencé de sorte qu'il existe une constante telle que, quelle que soit l'intensité d'un courant reçu à une entrée du convoyeur à l'intérieur d'une plage de valeurs d'intensité prédéterminée, un courant sortant du convoyeur présente une intensité égale au produit de cette constante avec l'intensité du courant reçu. Cette constante peut être un nombre réel (positif ou négatif, entier ou non). - le convoyeur ou au moins l'un des convoyeurs est agencé pour fournir à la sortie du convoyeur un courant identique à un courant reçu à une entrée du convoyeur ; - le convoyeur ou au moins l'un des convoyeurs est agencé pour fournir à la sortie du convoyeur un courant de même intensité qu'un courant reçu à une entrée du convoyeur et orienté en sens contraire ; - le memristor est agencé de sorte qu'une première tension à ses bornes entraîne une augmentation de sa résistance et une deuxième tension à ses bornes de signe opposé à la première tension entraîne une diminution de sa résistance. Il s'agit donc d'un memristor à tension de programmation bipolaire ou bipolar switching ; - le memristor est un memristor à couche ferroélectrique ; - le memristor est connecté entre une entrée du convoyeur de courant et la sortie du neurone ; - l'organe comprend trois neurones et deux memristors connectés respectivement à deux des neurones et connectés à une même entrée du convoyeur ; - il comprend au moins deux convoyeurs de courant connectés chacun au neurone ; - il comprend des premier et deuxième convoyeurs, le premier convoyeur étant agencé pour fournir à la sortie du premier convoyeur un courant identique à un courant reçu à une entrée du premier convoyeur et le deuxième convoyeur étant agencé pour fournir à la sortie du deuxième convoyeur un courant de même intensité qu'un courant reçu à une entrée du deuxième convoyeur et orienté en sens contraire ; - il comprend au moins deux memristors connectés au premier convoyeur et au moins deux autres memristors connectés au deuxième convoyeur ; et - il comprend des memristors disposés en un réseau de memristors à branches transversales. On prévoit également selon l'invention un dispositif qui comprend au moins un organe selon l'invention. -4- Nous allons maintenant présenter des modes de réalisation de l'invention à titre d'exemples non-limitatifs en référence aux dessins annexés sur lesquels ; - les figures 1 et 2 sont des courbes illustrant l'évolution de la résistance d'un memristor en fonction des impulsions de tension bipolaire qui lui sont appliquées ; - la figure 3 est une courbe illustrant la forme d'un potentiel d'action utilisé dans le cadre de l'invention ; - la figure 4 présente des courbes analogues à la figure 1 dans le cas du potentiel d'action illustré à la figure 3 ; - la figure 5 est un schéma d'une partie d'un dispositif selon l'invention montrant l'association d'un memristor, d'un convoyeur de courant et d'un neurone ; - les figures 6 et 7 sont des schémas montrant des exemples d'application du schéma de la figure 5; - la figure 8 montre des courbes expérimentales obtenues par simulation au moyen du schéma de la figure 7; et - la figure 9 illustre une variante de réalisation du schéma de la figure 5. Les memristors sont des composants qui ont une résistance dont la valeur dépend de la charge électrique qui les traverse. En d'autres termes, plus le courant qui les traverse est important, plus la valeur de la résistance décroît. Cette valeur de résistance est non volatile. On utilise ici avantageusement un memristor à couche ferroélectrique tel que décrit dans la demande VVO-2010142762. Dans ce composant, le changement de la valeur de la résistance est dû uniquement à des effets électroniques et préserve par conséquent le composant en lui-même. Ce composant est basé sur un concept physique radicalement différent des solutions existantes : la ferroélectricité à jonction à effet tunnel. On a illustré à la figure 1 en fonction du temps les impulsions de tension Vwrite appliquées aux bornes du memristor en partie basse de la figure et la résistance Rmemristor du composant en partie haute. C'est ainsi qu'on applique d'abord une série d'impulsions positives de 2,7 V puis une série d'impulsions négatives de - 2,9 V. On recommence ensuite le même enchaînement. On observe que la valeur de la résistance augmente en fonction du nombre d'impulsions positives. Ensuite, sa décroissance est également proportionnelle au nombre d'impulsions négatives. Cette caractéristique est utilisée dans les réseaux de neurones où les poids synaptiques changent en fonction de l'activité en termes de potentiel. L'asymétrie est due à la constitution du dispositif. A la figure 2, l'amplitude des impulsions positives et négatives devient respectivement 2,8 V et -3 V. L'augmentation et la réduction de la résistance sont plus rapides. Il existe en outre une autre propriété -5- intéressante : les amplitudes des impulsions situées entre -2,45 V et 1,3 V ne modifient pas la valeur de résistance du memristor bipolaire. Par conséquent, les modes d'écriture et de lecture dépendent de la tension appliquée au memristor. Ces deux propriétés sont utilisées pour la mise en oeuvre de la règle de plasticité. Nous donnons ci-après quelques indications sur la plasticité des réseaux de neurones. Les mécanismes d'apprentissage sont liés directement à la plasticité synaptique du réseau. Dans les réseaux de calcul artificiels, on utilise communément la plasticité qui dépend du rythme des potentiels d'action (spike), également appelée spike-timing dependent plasticity (STDP). Il s'agit d'un type de modification synaptique qui dépend de l'enchaînement dans le temps des potentiels d'action pré- et postsynaptiques. On définit ainsi At = t _post - tpre où tpre représente l'instant de l'événement du neurone présynaptique et tpost l'instant de l'événement du neurone postsynaptique. Lorsque cet intervalle est positif, la phénoménologie de potentialisation à long terme (LTP pour long-term potentialisation) augmente le poids de la synapse, et lorsqu'il est négatif, le mécanisme de dépression à long terme (LTD pour long-term depression) en décroît le poids. Dans le cadre de la présente mise en oeuvre de l'invention, chaque synapse entre les neurones pré- et postsynaptiques comprend un memristor. Grâce à leurs propriétés, la différence entre les deux instants de la plasticité dépendant du rythme des potentiels d'action est convertie en une différence de potentiel Vmemristor, à savoir la différence de potentiel aux bornes du memristor. La forme et l'amplitude du potentiel d'action du neurone sont donc essentielles. La conductance du memristor, équivalente au poids synaptique, va donc changer seulement lorsque les événements pré- et postsynaptiques se produisent dans une fenêtre temporelle brève, ce qui implique que la tension entre les neurones situés en amont et en aval est suffisante pour entraîner une modification de poids. Dans le cas d'un simple potentiel d'action, la tension du potentiel d'action est comprise dans la gamme [2,45 V; 1,3 V] et ne produit pas de modification de poids. On utilise en l'espèce la forme de potentiel d'action illustrée à la figure 3. Cette forme peut être divisée en deux phases. La première phase qui correspond au potentiel positif peut être considérée comme le potentiel d'action normal et sa durée t -spike règle la largeur de l'impulsion de tension appliquée aux bornes du memristor pour une éventuelle modification de conductance. La deuxième phase correspond à la tension négative et a une durée de turx qui définit la fenêtre temporelle au cours de laquelle la potentialisation à long terme et la dépression à long terme sont prises en compte. En l'espèce, on suppose que les durées turp et -6- turp de ces deux phénomènes sont égales. Les valeurs Aspk et Aoffsetmax, qui forment respectivement les valeurs de tension la plus haute et la plus basse du potentiel d'action, sont réglées de sorte qu'il ne se produit pas de changement de conductance du memristor lorsque le potentiel d'action est isolé. Néanmoins la tension Aspk - Aoffsetmax est suffisamment grande pour entraîner un changement du poids synaptique. La partie supérieure de la figure 4 montre la correspondance entre la tension appliquée au memristor Vmemristor et la différence d'instants At entre les potentiels d'action pré- et postsynaptiques. En partie inférieure, cette figure illustre la variation Aw de la conductance du memristor en fonction de At pour des valeurs initiales de conductance égales respectivement à 10 pS, 5 pS et 0,1pS. On observe à ce sujet un effet d'hystérésis du memristor. Ces courbes montrent la représentation de la STDP dans un memristor bipolaire. La durée séparant les potentiels d'action pré- et postsynaptiques devient une tension appliquée au memristor, comme illustré en partie supérieure de la figure 4. Compte tenu de la forme de potentiel d'action choisie, plus la valeur absolue de At = tpost - tpre est proche de zéro, plus grande est la tension. Mais lorsque At est positive, la différence de potentiels est négative de sorte que la résistance décroît et la conductance (le poids synaptique) augmente et vice versa. On a illustré à la figure 5 un organe 2 selon l'invention. Il comprend un memristor 4 tel que précité, un convoyeur de courant 6 et un neurone artificiel 8. Le memristor 4 est placé pour jouer le rôle de synapse excitatrice du neurone 10 vers le neurone 8. Le convoyeur de courant 6 est un convoyeur de courant de deuxième génération ou CCII. Il comprend des entrées X et Y et une sortie Z. De façon connue en elle-même, ce composant électronique fonctionne de la façon suivante. Lorsqu'un potentiel est appliqué à l'entrée Y, ce potentiel est recopié à l'entrée X. Par ailleurs, le convoyeur est agencé de sorte qu'il existe une constante telle que, quelle que soit l'intensité d'un courant reçu à une entrée du convoyeur à l'intérieur d'une plage de valeurs d'intensité prédéterminée, un courant sortant du convoyeur présente une intensité égale au produit de cette constante avec l'intensité du courant reçu. Cette constante peut être positive ou négative, entière ou non, et égale en valeur absolue à 1, 2, 10 par exemple. En l'espèce, ou bien le courant qui entre par l'entrée X est copié pour sortir à la sortie Z, ou bien il sort de la sortie Z un courant de même intensité mais orienté en sens inverse, selon que le convoyeur est du type CCI I+ ou CCI I-. La constante vaut donc que 1 ou -1. Le memristor 4 est -7- connecté à l'entrée X du convoyeur. Le neurone 8 est un neurone analogique sur silicium. Il s'agit ici d'un neurone intégratif à seuil et courant de fuite (leaky integrate and fire neurone ou LIF). Ce type de neurone constitue un bon compromis entre le domaine des neurones en silicium et l'efficacité en matière de calculs. Le condensateur de la membrane du neurone est chargé ou déchargé lorsqu'un potentiel d'action est envoyé par la synapse excitatrice ou inhibitrice. En l'espèce, la charge est effectuée par la partie négative du potentiel d'action. Le neurone se déclenche c'est-à-dire génère un potentiel d'action lorsque sa tension de membrane dépasse un seuil prédéterminé. La sortie Z du convoyeur est connectée à une entrée du neurone 8. De plus, la sortie du neurone est connectée à l'entrée Y du convoyeur. Ce montage constitue un montage générique qui peut être facilement reproduit en plusieurs exemplaires dans un réseau et utilisé avec des synapses excitatrices ou inhibitrices avec l'objectif de construire de grands réseaux de neurones pouvant remplir des fonctions de calcul. Grâce aux propriétés du convoyeur, le potentiel appliqué à l'entrée X suit celui appliqué à l'entrée Y et qui correspond au potentiel postsynaptique Vpost. Par conséquent, la tension aux bornes du memristor est Vp, - Le courant fourni à l'entrée X, qui est le courant synaptique isyn, est fourni à la sortie Z soit avec une polarité positive dans le cadre d'une synapse excitatrice soit avec une polarité négative dans le cas d'une synapse inhibitrice. Dès lors, le courant du memristor isyn est toujours introduit dans le convoyeur et le courant 'mem sortant en Y est égal soit à isyn soit à - isyn selon que la synapse est excitatrice ou inhibitrice. Le choix du type de synapse est effectué grâce à un bit de configuration (non illustré) qui règle le convoyeur avec une polarité soit positive soit négative. Cette solution a pour avantage de pouvoir être étendue à un grand réseau de neurones en prévoyant de disposer les memristors 4 en position transversale dans une matrice à lignes et colonnes, comme illustré à la figure 6. On a ainsi représenté sur cette figure un montage comprenant des memristors 4 wy. Ces memristors sont ici au nombre de quatre pour la clarté de l'explication mais il va de soi que leur nombre peut être plus élevé. Les memristors w11 et w21 qui s'étendent sur une même première ligne de la matrice en partant du bas ont une borne connectée à un même potentiel Vprel - De même, les deux autres memristors w12 et w22 qui s'étendent sur une même deuxième ligne de la matrice ont une borne connectée à un même potentiel V pre2. Le montage comprend deux convoyeurs de courant 6 respectivement de type CCII- et CCII+. -8- L'autre borne des memristors w11 et w12, situés dans une même première colonne de la matrice, est connectée à l'entrée X du convoyeur inhibiteur 6 tandis que l'autre borne des memristors w21 et w22, situés dans une même deuxième colonne de la matrice, est connectée à l'entrée X du convoyeur excitateur 6. Ce dernier produit en sortie Z un courant imem2 qui est la somme des courants iw21 et iw22 qui traversent respectivement les memristors w21 et w22. Le convoyeur inhibiteur produit en sortie Z un courant imemi qui présente une intensité égale à la somme des intensités des courants iw11 et iw12 qui traversent respectivement les memristors w11 et w12 mais de sens opposé. En aval des convoyeurs, les deux courants imeml et imem2 sont additionnés et envoyés à un même neurone 8. Sachant que le potentiel Vp0st1 et Vp0st2 se trouve à l'entrée Y des convoyeurs respectifs, la différence de potentiels aux bornes de chacun des memristors w,, vaut Vprej -Vposti avec i = 1 ou 2 et j = 1 ou 2. Un autre exemple de montage utilisé pour des simulations est illustré à la figure 7. Ce réseau comprend deux neurones présynaptiques 8 Ni et N2 et un neurone postsynaptique 8 N3, qui sont tous à nouveau des neurones intégratifs à seuil et courant de fuite. Les deux neurones présynaptiques sont connectés au neurone postsynaptique par l'intermédiaire respectivement d'une synapse excitatrice 10 et d'une synapse inhibitrice 10 comportant chacune un memristor 4. A chaque memristor est associé un convoyeur de courant disposé entre le memristor et le neurone postsynaptique et qui n'a pas été illustré. Les convoyeurs et les neurones sont conçus selon une technologie CMOS à 0,18 pm de la société Austriamicrosystems. Chaque memristor 4 est modélisé pour la simulation sous la forme d'un modèle de memristor en langage Veriloga. Les simulations ont été effectuées avec l'outil Analog Design Environment de la société Cadence et de son simulateur Spectre. Le résultat des simulations est illustré à la figure 8. Celle-ci présente des courbes illustrant en fonction du temps l'évolution du potentiel ou de la différence de potentiels aux bornes des memristors et des neurones. La courbe Ni montre des potentiels d'action produits à un rythme régulier par le neurone Ni, ces potentiels ayant chacun la forme illustrée à la figure 3. La synapse excitatrice associée avec son memristor w31 charge donc le condensateur de membrane du neurone N3, comme indiqué sur la courbe N3'. Entre deux potentiels d'action successifs du neurone Ni, la tension de la membrane de N3 baisse lentement en raison des courants de fuite s'agissant d'un neurone intégratif à seuil et courant de fuite. Aux environs de 9 ps, cette tension atteint le seuil qui déclenche le neurone N3. Le neurone produit donc un potentiel -9- d'action et sa tension de membrane est réinitialisée. À cet instant, on observe que la différence tN3 - tN, est positive de sorte que la conductance du memristor change et augmente comme indiqué sur la courbe w31. Auparavant, cette conductance était restée constante. Aux environs de l'instant 13,5 ps, lorsque le neurone N2 envoie à son tour un potentiel d'action, la synapse inhibitrice w32 décharge le condensateur de membrane du neurone N3. Dans ce cas, le neurone postsynaptique N3 ne se déclenche pas et la conductance w32, restée constante, ne change pas. Aux environs de 21 ps, les potentiels d'action du neurone Ni engendrent un potentiel d'action postsynaptique. La différence d'instants tN3 - tN, est positive de sorte que la conductance w31 augmente encore et que le potentiel de membrane de N3 est réinitialisé. Quelques centaines de nanosecondes plus tard, le neurone N2 envoie un potentiel d'action. Ensuite, la tension de membrane du neurone N3 continue de décroître en raison du courant de la synapse inhibitrice. Dans ce cas, la différence tN3 - tN2 est négative de sorte que la conductance w32 décroît. On a illustré à la figure 9 un montage constituant une variante de celui de la figure 5. Comme précédemment, le memristor 4 est connecté à l'entrée X du convoyeur 6. Mais il est aussi cette fois connecté à la sortie du neurone 8. Le potentiel Vp' est appliqué à l'entrée Y du convoyeur. Le reste du montage est inchangé. Le fonctionnement est le même que celui de la figure 5. En effet, le convoyeur 6 recopie le potentiel Vp' de l'entrée Y vers l'entrée X de sorte que le memristor voit à ses bornes une différence de potentiel Vpost- Vp,. Cette différence modifie la valeur de la conductance du memristor, ce qui représente le poids de la synapse réalisée. Le convoyeur recopie le courant ix traversant le memristor sur le pôle Z de sorte que isy' = ix ou isy' = - ix selon le type de convoyeur, c'est-à-dire selon que l'on réalise une synapse excitatrice ou inhibitrice. L'invention permet d'utiliser le phénomène de plasticité du memristor dans un réseau de neurones artificiels, pour réaliser une synapse excitatrice ou inhibitrice. L'invention permet donc de réaliser dans des réseaux de neurones des synapses memristives plastiques excitatrices ou inhibitrices. Et elle fournit une solution utilisant peu de surface de silicium. De tels réseaux de neurones peuvent être utilisés pour des opérations de reconnaissance, d'exploration et de synthèse et plus généralement dans des applications de traitement de l'information. -10- Bien entendu, on pourra apporter à l'invention de nombreuses modifications sans sortir du cadre de celle-ci. REVENDICATIONS1. Organe (2) à neurone artificiel, caractérisé en ce qu'il comprend : - au moins un neurone artificiel (8), - au moins un convoyeur de courant (6) connecté à une entrée du neurone, et - au moins un memristor (4) connecté au convoyeur de courant. 2. Organe selon la revendication précédente dans lequel le neurone (8) est un neurone à potentiel d'action. 3. Organe selon au moins l'une quelconque des revendications précédentes dans lequel le neurone (8) est un neurone intégratif à seuil et courant de fuite. 4. Organe selon au moins l'une quelconque des revendications précédentes dans lequel le convoyeur (6) ou au moins l'un des convoyeurs est un convoyeur de deuxième génération. 5. Organe selon au moins l'une quelconque des revendications précédentes dans lequel le convoyeur (6) ou au moins l'un des convoyeurs est agencé de sorte qu'il existe une constante telle que, quelle que soit l'intensité d'un courant reçu à une entrée du convoyeur à l'intérieur d'une plage de valeurs d'intensité prédéterminée, un courant sortant du convoyeur présente une intensité égale au produit de cette constante avec l'intensité du courant reçu. 6. Organe selon au moins l'une quelconque des revendications précédentes dans lequel le convoyeur (6) ou au moins l'un des convoyeurs est agencé pour fournir à la sortie du convoyeur un courant identique à un courant reçu à une entrée du convoyeur ou est agencé pour fournir à la sortie du convoyeur un courant de même intensité que le courant reçu et orienté en sens contraire. 7. Organe selon au moins l'une quelconque des revendications précédentes dans lequel le memristor (4) est agencé de sorte qu'une première tension à ses bornes entraîne une augmentation de sa résistance et une deuxième tension à ses bornes de signe opposé à la première tension entraîne une diminution de sa résistance. 8. Organe selon au moins l'une quelconque des revendications précédentes dans lequel le memristor (4) est un memristor à couche ferroélectrique. 9. Organe selon au moins l'une quelconque des revendications précédentes dans lequel le memristor (4) est connecté entre une entrée du convoyeur de courant et la sortie du neurone. 10. Organe selon au moins l'une quelconque des revendications précédentes qui comprend trois neurones et deux memristors (4) connectés respectivement à-12- deux des neurones et connectés à une même entrée du convoyeur. 11. Organe selon au moins l'une quelconque des revendications précédentes qui comprend au moins deux convoyeurs (6) de courant connectés chacun au neurone. 12. Organe selon au moins l'une quelconque des revendications précédentes qui comprend des premier et deuxième convoyeurs, le premier convoyeur (6) étant agencé pour fournir à la sortie du premier convoyeur un courant identique à un courant reçu à une entrée du premier convoyeur et le deuxième convoyeur (6) étant agencé pour fournir à la sortie du deuxième convoyeur un courant de même intensité qu'un courant reçu à une entrée du deuxième convoyeur et orienté en sens contraire. 13. Organe selon la revendication précédente qui comprend au moins deux memristors (4) connectés au premier convoyeur et au moins deux autres memristors connectés au deuxième convoyeur. 14. Organe selon au moins l'une quelconque des revendications précédentes qui comprend des memristors (4) disposés en un réseau de memristors à branches transversales. 15. Dispositif qui comprend au moins un organe (2) selon au moins l'une quelconque des revendications précédentes.20